Les entreprises produisent des informations dans les ventes, le marketing, la finance, le service client, les opérations et bien d'autres activités. À mesure que les organisations collectent davantage de données, les tableurs et les rapports préparés manuellement peuvent devenir difficiles à gérer. Les logiciels d'analyse de données peuvent aider les entreprises à organiser l'information, à analyser des jeux de données, à repérer des tendances et à présenter les résultats de manière à éclairer les décisions.

Les logiciels d'analyse de données vont des outils basés sur des tableurs aux plateformes complètes d'analytique et de business intelligence. Selon la solution, les entreprises peuvent connecter plusieurs sources de données, nettoyer et transformer l'information, créer des tableaux de bord, réaliser des analyses statistiques et partager les résultats avec d'autres utilisateurs.

Le logiciel approprié dépend de l'environnement de données de l'organisation, de ses exigences techniques, de son budget et des types de questions auxquelles les collaborateurs doivent répondre.

Comprendre les logiciels d'analyse de données

Les logiciels d'analyse de données fournissent des outils pour examiner et exploiter les données. Ils aident les utilisateurs à passer de l'information brute à des rapports, des visualisations, des tendances et d'autres résultats analytiques.

Certaines plateformes se concentrent principalement sur l'analyse statistique, tandis que d'autres combinent préparation des données, visualisation, reporting et fonctionnalités de business intelligence.

Les usages courants comprennent :

  • L'analyse des performances commerciales
  • Le suivi des résultats marketing
  • L'évaluation des informations financières
  • Le pilotage des opérations
  • La compréhension du comportement des clients
  • La création de rapports d'activité
  • L'identification des tendances
  • L'appui aux prévisions

Les plateformes d'analytique modernes peuvent également relier des informations provenant de différentes sources. Microsoft présente par exemple Power BI comme une plateforme d'analyse métier qui connecte, visualise et partage les données au sein des organisations. (Microsoft)

Principales fonctionnalités des logiciels d'analyse de données

Intégration des données

Les entreprises stockent souvent leurs informations dans différents systèmes. Les logiciels d'analyse de données peuvent se connecter à des bases de données, des tableurs, des services cloud, des applications métier et d'autres sources.

Rassembler l'information permet d'analyser plus facilement les données entre les services et de réduire le besoin de combiner manuellement des fichiers distincts.

Microsoft Power BI prend en charge les connexions à plus de 100 sources de données, dont des bases de données, des services cloud, des fichiers et des sources web. (Microsoft)

Préparation des données

Les données brutes peuvent contenir des doublons, des valeurs manquantes, des formats incohérents ou d'autres problèmes à corriger avant l'analyse.

Les fonctionnalités de préparation des données aident les utilisateurs à nettoyer, transformer, combiner et organiser l'information. Cela peut être particulièrement important lorsque les données proviennent de plusieurs systèmes.

La qualité des résultats analytiques dépend en partie de la qualité et de la cohérence des données sous-jacentes.

Visualisation des données

La visualisation permet aux entreprises de présenter l'information sous forme de diagrammes, de graphiques, de tableaux de bord et d'autres formats.

Une équipe commerciale peut utiliser un tableau de bord pour suivre le chiffre d'affaires par région, tandis qu'un service marketing peut visualiser la performance de ses campagnes dans le temps.

La visualisation facilite l'identification des comparaisons et des tendances, notamment lorsque les utilisateurs travaillent avec de grands jeux de données.

Reporting et tableaux de bord

Les outils de reporting permettent aux entreprises de créer des rapports récurrents ou personnalisés. Les tableaux de bord peuvent réunir plusieurs indicateurs dans une même interface.

Par exemple, un tableau de bord de direction peut afficher le chiffre d'affaires, les dépenses, la croissance de la clientèle et d'autres indicateurs clés de performance.

Les tableaux de bord interactifs peuvent aussi permettre aux utilisateurs de filtrer l'information ou d'explorer en détail des catégories spécifiques.

Analyse statistique et prédictive

Les logiciels d'analyse plus avancés peuvent offrir des fonctions d'analyse statistique, de prévision, de modélisation prédictive ou d'apprentissage automatique.

Ces fonctions aident les organisations à examiner les relations au sein des données et à élaborer des estimations sur des résultats futurs possibles.

IBM décrit les plateformes d'analytique modernes comme prenant en charge l'analyse statistique, les informations prédictives, les tableaux de bord interactifs et l'apprentissage automatique, en complément de la visualisation des données et de la business intelligence. (IBM)

Le niveau d'analytique avancée varie considérablement d'une plateforme à l'autre.

Applications courantes pour les entreprises

Les logiciels d'analyse de données peuvent être utilisés dans de nombreux domaines d'une organisation.

Ventes : les entreprises peuvent analyser le chiffre d'affaires, le pipeline commercial, les taux de conversion et l'activité des clients.

Marketing : les équipes peuvent évaluer la performance des campagnes, le trafic du site web, l'acquisition et l'engagement.

Finance : l'analytique peut appuyer la budgétisation, l'analyse des dépenses, le reporting financier et les prévisions.

Opérations : les organisations peuvent suivre la productivité, les stocks, les chaînes d'approvisionnement et la qualité de service.

Analyse client : les entreprises peuvent étudier les habitudes d'achat, la fidélisation, les segments de clientèle et les comportements.

Direction : les dirigeants peuvent utiliser des tableaux de bord et des rapports pour suivre la performance et repérer les domaines nécessitant une analyse plus approfondie.

Les applications spécifiques dépendent des objectifs de l'organisation et des données dont elle dispose.

Logiciels d'analyse de données et logiciels de business intelligence

Les termes logiciel d'analyse de données et logiciel de business intelligence sont parfois employés indifféremment, mais ils peuvent désigner des domaines fonctionnels différents.

La business intelligence met généralement l'accent sur le reporting, les tableaux de bord, la visualisation et le suivi de la performance de l'entreprise.

L'analyse de données peut englober un éventail plus large d'activités, notamment l'analyse statistique, la préparation des données, la modélisation prédictive et d'autres méthodes analytiques.

Les deux catégories se recoupent largement. De nombreuses plateformes modernes combinent des fonctionnalités d'analytique et de business intelligence dans un même environnement.

Par exemple, Microsoft Power BI offre des fonctions de préparation des données, de modélisation, de visualisation, de reporting, de tableaux de bord, de partage et de sécurité. (Microsoft)

Sécurité et gouvernance des données

Les entreprises doivent également examiner la manière dont le logiciel d'analyse gère l'accès à l'information.

Selon le type de données analysées, les organisations peuvent avoir besoin de droits utilisateurs, d'authentification, de contrôles d'accès, de politiques de sécurité et de fonctionnalités de gouvernance.

La gouvernance des données aide les entreprises à maintenir des définitions et des normes cohérentes d'un rapport à l'autre. Cela peut être particulièrement important lorsque différents services utilisent les mêmes indicateurs.

Microsoft identifie la sécurité, la gouvernance et la gestion des accès comme des composantes de sa plateforme d'analytique, tandis qu'IBM met en avant la gouvernance et la confidentialité aux côtés de l'analytique en libre-service. (Microsoft; IBM)

Comment choisir un logiciel d'analyse de données

Les entreprises qui comparent des plateformes d'analytique peuvent prendre en compte plusieurs critères :

  • Sources de données : déterminer à quelles bases de données, quels fichiers et quelles applications le logiciel peut se connecter.
  • Préparation des données : examiner les outils de nettoyage, de transformation et de combinaison de l'information.
  • Visualisation : vérifier les graphiques, les tableaux de bord et les fonctionnalités interactives disponibles.
  • Analytique : déterminer si des capacités statistiques, prédictives ou d'apprentissage automatique sont nécessaires.
  • Facilité d'utilisation : évaluer si les collaborateurs peuvent utiliser la plateforme sans formation technique approfondie.
  • Sécurité : examiner les droits d'accès, la gouvernance et les fonctions de protection des données.
  • Évolutivité : vérifier si le logiciel peut absorber la croissance future des données et du nombre d'utilisateurs.
  • Intégration : vérifier la compatibilité avec les systèmes existants de l'entreprise.
  • Coût : tenir compte des licences, de la mise en œuvre, de la formation et des dépenses courantes.

Les entreprises ont également intérêt à tester une plateforme avec des jeux de données réels avant de prendre une décision définitive.

Plateformes d'analyse de données populaires

Plusieurs plateformes reconnues offrent des capacités d'analytique, bien que leurs fonctionnalités et leurs utilisateurs cibles diffèrent.

Microsoft Power BI combine préparation des données, modélisation, visualisation, reporting, tableaux de bord, partage et fonctionnalités de business intelligence. (Microsoft)

Tableau propose de l'analytique visuelle et des outils pour explorer et communiquer les données. Sa plateforme comprend des connexions aux données, la visualisation, la préparation des données, la gouvernance et des capacités analytiques. (Tableau)

Les solutions d'analytique d'IBM couvrent des domaines tels que la business intelligence, l'analyse statistique, les informations prédictives, la gestion des données et l'analytique fondée sur l'IA. (IBM)

La plateforme appropriée dépend des besoins de l'organisation plutôt que du simple nombre de fonctionnalités disponibles.

Conclusion

Les logiciels d'analyse de données peuvent aider les entreprises à organiser l'information, à analyser des jeux de données, à visualiser les résultats et à appuyer les décisions dans différents services. Des fonctionnalités telles que l'intégration et la préparation des données, la visualisation, le reporting, l'analyse prédictive, la sécurité et la gouvernance influencent toutes l'utilité d'une plateforme.

Les entreprises doivent évaluer les logiciels en fonction de leurs sources de données réelles, de leurs utilisateurs, de leurs besoins analytiques, de leurs technologies existantes et de la croissance attendue. Une plateforme aux fonctionnalités étendues n'est pas forcément nécessaire pour une organisation qui a surtout besoin d'un reporting simple, tandis que les entreprises dont l'environnement de données est complexe peuvent avoir besoin de capacités plus avancées.

En définitive, la finalité d'un logiciel d'analyse de données est d'aider les organisations à exploiter l'information plus efficacement. Choisir une plateforme adaptée aux besoins de l'organisation permet de transformer plus facilement les données de l'entreprise en analyses utiles et en informations exploitables.

Références