L’analytique avancée, simple effet de mode ou véritable avancée dans le domaine de la Business Intelligence

L’analytique avancée repose sur des approches mathématiques pour interpréter les données. Ces approches partent des méthodes statistiques classiques et vont jusqu’au Machine Learning et au Deep Learning pour identifier des schémas récurrents, des corrélations et des segments dans des ensembles de données, puis pour extrapoler les futures données et les futures décisions.

Dans de nombreux cas, ces analyses prédictives et prescriptives complexes nécessitent un spécialiste des données très qualifié (le Data Scientist). Ces profils ont à la fois une formation approfondie en mathématiques, en langages informatiques – le plus souvent Python et R – et une bonne connaissance des métiers.

Les quelques fonctionnalités suivantes sont incluses dans le cadre de l’analytique avancée :

– Analyse prédictive : analyse de données utilisée pour faire des prédictions concernant les résultats futurs de l’entreprise, en se basant sur les données historiques et en utilisant des techniques de modélisation statistique (des modèles de régression) et de machine learning (ML).

– Analyse prescriptive : analyse de données utilisée pour déceler et anticiper des phénomènes futurs grâce à des procédés analytiques des données de sources multiples. Elle doit permettre à une entreprise de s’adapter au phénomène identifié ou de mettre des actions en place pour le contourner ou l’éviter en menant des stratégies, tactiques et actions pertinentes et efficaces.

– Partitionnement : le partitionnement de données est le processus qui consiste à regrouper des éléments selon des similarités entre les éléments du groupe.

– Calculs : différents outils de calcul comme les agrégations sur les visualisations, les expressions… sont utilisables dans les analyses avancées.

– Fonctions statistiques : il est important de disposer de fonctions statistiques afin d’effectuer des analyses avancées, notamment le partitionnement, les box plots, les cercles de comparaison et les relations entre les variables catégorielle (Khi-deux).

– Machine learning : les algorithmes de machine learning tirent parti des données pour produire des modèles détaillés capables d’identifier des patterns complexes et de faire des prédictions très précises. Ils sont bien adaptés à des cas d’utilisation tels la micro-segmentation, la personnalisation, la root cause analysis de processus complexes, la détection des fraudes et la perte de clientèle.

– Data mining : est un processus d’extraction et de découverte de modèles dans de grands ensembles de données impliquant des méthodes d’analytique avancée notamment l’apprentissage automatique, les statistiques et les systèmes de base de données

– Analyse de sentiment : Autre technologie de l’analytique avancée, l’analyse de sentiment (parfois appelée opinion mining) est la partie du text mining qui essaie de définir les opinions, sentiments et attitudes présentes dans un texte ou un ensemble de texte.