Dans le monde d’aujourd’hui, les entreprises doivent avoir une compréhension approfondie des données qui entourent leur société et leurs opérations. C’est là qu’intervient l’analyse d’entreprise. L’analyse commerciale est le processus de collecte, d’analyse et d’interprétation des données pour prendre de meilleures décisions commerciales. Elle peut vous aider à tout comprendre, depuis l’identité de vos clients jusqu’aux bénéfices que vous réalisez sur des produits spécifiques. Il peut s’agir d’utiliser les données pour améliorer l’expérience client, les stratégies marketing, le développement de produits, etc. L’analyse commerciale est devenue un outil essentiel pour les entreprises de toutes tailles et la base de la gestion stratégique axée sur les données (DDSM).

Mais la connaissance de vos données n’est qu’une partie de l’équation. Vous devez également être en mesure d’utiliser ces données pour piloter la gestion et la prise de décision au sein de votre entreprise. C’est là qu’intervient la gestion pilotée par les données. La gestion axée sur les données consiste à prendre des décisions sur la base de données réelles plutôt que sur la base d’intuitions ou de suppositions. Lorsqu’elle est effectuée correctement, elle peut conduire à des opérations plus efficaces, à un meilleur service à la clientèle et à une augmentation des bénéfices.

Qu’est-ce que l’analyse d’entreprise ?

L’analyse commerciale est le processus de conversion des données en informations qui peuvent être utilisées pour prendre de meilleures décisions commerciales. Elle implique l’utilisation d’une variété de techniques analytiques pour examiner les données, identifier les modèles et les tendances, puis recommander des actions basées sur cette analyse.

L’analyse d’entreprise peut être utilisée de diverses manières, en fonction des besoins de l’organisation. Elle peut être utilisée pour améliorer la prise de décision, optimiser les opérations, comprendre le comportement des clients, évaluer les menaces concurrentielles, etc.

Il existe de nombreux outils et techniques différents impliqués dans l’analyse d’entreprise, et l’approche spécifique utilisée dépend des besoins de l’entreprise. Parmi les méthodes les plus courantes figurent l’exploration de données, la modélisation prédictive et la segmentation du marché.

Différenciation de l’analyse d’affaires

Analyse d’entreprise vs. analyse de données

L’analyse des données est le processus d’analyse des données pour trouver des informations utiles. Cela peut être fait pour une entreprise, mais aussi à d’autres fins, comme la recherche scientifique ou le suivi des matchs de football. L’analyse commerciale est un type d’analyse de données qui est spécifiquement utilisé pour aider les entreprises à prendre de meilleures décisions. Elle utilise les données pour déterminer, par exemple, quels produits les gens sont les plus susceptibles d’acheter, combien d’argent une entreprise doit dépenser en marketing ou quels changements doivent être apportés à un produit ou à un service pour le rendre plus populaire.

Analytique d’entreprise vs. science des données

La frontière entre l’analyse d’entreprise et la science des données est floue. De nombreuses personnes les utilisent de manière interchangeable. Cependant, il existe quelques différences essentielles.

La science des données est davantage axée sur la compréhension du « pourquoi » des données. L’analytique d’entreprise se concentre davantage sur ce qu’il faut faire avec les données pour prendre des décisions qui aideront une entreprise à mieux réussir. La science des données a également tendance à utiliser des méthodes plus sophistiquées pour analyser les données, comme l’apprentissage automatique et l’intelligence artificielle. L’analytique d’entreprise est plus susceptible d’utiliser des méthodes comme l’analyse de régression et les arbres de décision.

Cependant, il existe de nombreuses similitudes entre l’analytique d’entreprise et la science des données. Elles utilisent toutes deux des données pour améliorer la prise de décision. Elles utilisent toutes deux les statistiques et la modélisation pour comprendre les données. Et elles s’appuient toutes deux sur des outils logiciels pour les aider à analyser les données.

Analytique d’entreprise vs. Intelligence d’entreprise

Les termes « business analytics » et « business intelligence » sont souvent utilisés de manière interchangeable, mais il existe des différences essentielles entre les deux. L’analyse d’affaires (BA) est le processus d’analyse des données pour comprendre et améliorer les performances de l’entreprise, faire des prédictions et des scénarios futurs. Il peut s’agir d’analyser les performances passées pour comprendre ce qui a fonctionné et ce qui n’a pas fonctionné, ainsi que de prévoir les performances futures en fonction des tendances actuelles. La Business Intelligence (BI), quant à elle, est le processus de collecte, d’organisation et d’analyse des données pour prendre de meilleures décisions commerciales. Il s’agit notamment d’utiliser les données pour identifier les opportunités et les menaces, ainsi que pour évaluer les performances et prendre des décisions sur les plans d’action futurs.

Il existe certaines similitudes entre l’analyse d’entreprise et la veille stratégique. Toutes deux impliquent l’utilisation de données pour améliorer les performances de l’entreprise, et toutes deux peuvent être utilisées pour prendre de meilleures décisions concernant l’avenir d’une entreprise. Cependant, il existe également des différences essentielles. L’analyse d’entreprise a tendance à se concentrer davantage sur les performances passées et la prévision des résultats futurs, tandis que la veille économique se concentre davantage sur l’identification des opportunités et des menaces auxquelles l’entreprise est confrontée. L’analyse d’entreprise est également plus axée sur l’analyse des données, tandis que la veille stratégique peut également inclure la production de rapports, l’exploration de données et l’aide à la décision.

Lire la suite : Business Intelligence (BI) et Business Analytics (BA) – comprendre la différence

3 types d’analyse d’entreprise

Il existe trois types d’analyse d’entreprise : descriptive, prescriptive et prédictive.

Analyse descriptive d’entreprise

L’analyse commerciale descriptive est un moyen de comprendre ce qui s’est déjà produit dans votre entreprise. Elle peut vous aider à comprendre les performances passées, à identifier les tendances et à diagnostiquer les problèmes. Avec l’analyse descriptive, vous pouvez répondre à des questions telles que :

• Quels sont les modèles de vente qui ont émergé ?
• Quels sont les produits qui se vendent le mieux ?
• Quelles campagnes de marketing sont les plus efficaces ?
• Quelles sont les plaintes les plus fréquentes des clients ?

Analyse commerciale prescriptive

Prescriptive analysis not only describes what happened; it also indicates what actions should be taken to improve the results. Using prescriptive analysis, you can answer questions such as:

• Que devrions-nous produire ensuite ?
• Comment pouvons-nous augmenter les ventes de 10 % ?
• Quelle est la meilleure façon de répartir notre budget marketing ?

Analyse prédictive d’entreprise

L’analyse prédictive utilise des données passées pour faire des prédictions sur des événements futurs. Elle peut être utilisée pour anticiper les problèmes, planifier les imprévus et même prendre des décisions sur les actions à entreprendre. L’analyse prédictive peut répondre à des questions telles que :

• Quelles sont les chances que nous fassions faillite au cours de l’année prochaine ?
• Quelle est la probabilité que nous subissions une rupture de la chaîne d’approvisionnement ?
• Quelle est la probabilité qu’un client particulier se désabonne ?

Éléments de l’analyse d’entreprise

L’analyse d’entreprise comporte plusieurs éléments et implique de nombreux concepts sur la façon d’acquérir, d’organiser, d’analyser et d’interpréter les données, que nous allons expliquer maintenant.

Agrégation des données

L’agrégation des données est le processus qui consiste à collecter des données provenant de diverses sources et à les rassembler dans un seul référentiel. Il s’agit d’une première étape importante de l’analyse d’entreprise, car elle vous permet de collecter des données provenant de tous les domaines de votre entreprise et de créer une vue globale des performances. Une fois toutes les données réunies en un seul endroit, vous pouvez commencer à les analyser et à trouver des tendances et des modèles qui vous aideront à prendre de meilleures décisions sur la façon de gérer votre entreprise.

Exploration de texte

L’exploration de texte est le processus d’extraction d’informations à partir de données textuelles. Cette opération peut être réalisée manuellement, mais elle est souvent effectuée à l’aide d’un logiciel capable d’extraire automatiquement les informations pertinentes. L’exploration de texte peut être utilisée pour extraire des données sur les clients, les concurrents, les produits et d’autres aspects de l’entreprise.

Nettoyage des données

Le nettoyage des données est le processus de suppression ou de correction des inexactitudes dans les données. Il s’agit d’une étape importante de l’analyse d’entreprise, car elle permet de s’assurer que les données sont exactes et fiables. Le nettoyage des données peut être effectué manuellement, mais il est souvent réalisé à l’aide de logiciels qui peuvent corriger ou supprimer automatiquement les inexactitudes.

Organisation des données

L’organisation des données est l’un des éléments clés de l’analyse d’entreprise. Il s’agit d’organiser les données afin qu’elles soient faciles à consulter et à analyser. En organisant les données, il est plus facile de trouver des tendances et des modèles et de prendre des décisions sur la base de ces données.

Il existe de nombreuses façons d’organiser les données, et la meilleure façon de le faire varie en fonction du type de données et des besoins de l’entreprise. Voici quelques méthodes courantes d’organisation des données :

• Tableaux
• Graphiques
• Tableaux croisés dynamiques
• Entrepôts de données

En utilisant la bonne méthode d’organisation des données, vous pouvez faciliter l’accès aux données et leur utilisation par tous les membres de l’entreprise.

Extraction de données

L’exploration de données est le processus qui consiste à extraire des informations précieuses de grands ensembles de données. Cela peut se faire en identifiant des modèles et des tendances dans les données, puis en interprétant ces résultats pour vous aider à prendre de meilleures décisions sur la façon de gérer votre entreprise.

L’exploration de données est un type plus spécifique d’analyse de données qui est utilisé pour extraire des informations précieuses de grands ensembles de données. Cela peut se faire en identifiant des modèles et des tendances dans les données, puis en interprétant ces résultats pour vous aider à prendre de meilleures décisions sur la façon de gérer votre entreprise.

Association et identification de séquences

L’association et l’identification de séquences sont deux méthodes qui peuvent être utilisées pour trouver des relations dans les données. L’association est le processus d’identification des relations entre les éléments d’un ensemble de données. Pour ce faire, on recherche des modèles dans les données, puis on utilise ces modèles pour identifier les relations entre les éléments.

L’identification des séquences est le processus d’identification des relations entre les éléments dans le temps. Cela peut se faire en recherchant des modèles dans les données au fil du temps, puis en utilisant ces modèles pour identifier les relations entre les éléments.

Prévision

La prévision est le processus qui consiste à prédire des événements futurs sur la base de données passées. Cela peut se faire en utilisant des données historiques pour développer des modèles qui prédisent des événements futurs. La prévision peut être utilisée pour prévoir des éléments tels que les ventes, le comportement des clients et d’autres aspects de l’entreprise.

La prévision est un type d’analyse prédictive, qui consiste à utiliser des données passées pour prédire des événements futurs. L’analyse prédictive peut être utilisée pour prévoir des éléments tels que les ventes, le comportement des clients et d’autres aspects de l’activité.

La principale différence entre la prévision et l’analyse prédictive est que la prévision utilise des données historiques pour développer des modèles qui prédisent des événements futurs, tandis que l’analyse prédictive utilise des données passées pour prédire des événements futurs.

L’analyse prédictive

L’analyse prédictive est un type de prévision qui utilise l’exploration de données et l’apprentissage automatique pour faire des prédictions. L’analyse prédictive peut être utilisée pour prévoir n’importe quoi, du comportement des clients aux prix des actions en passant par les épidémies.

Optimisation

L’optimisation est le processus de prise de décisions qui minimisent ou maximisent un certain objectif. Cela peut se faire en trouvant la meilleure solution à un problème ou en trouvant la meilleure façon d’atteindre un certain objectif.

Il existe de nombreux types d’optimisation, et la meilleure façon d’optimiser quelque chose varie en fonction de la situation. Les méthodes d’optimisation les plus courantes sont les suivantes :

• Optimisation mathématique
• Optimisation algorithmique
• Recherche opérationnelle
• Optimisation statistique

Chacune de ces méthodes a ses forces et ses faiblesses, et la meilleure méthode d’optimisation variera en fonction de la situation.

Visualisation des données

La visualisation des données est le processus de présentation des données dans un format visuel. Pour ce faire, on peut utiliser des graphiques, des tableaux et d’autres méthodes pour présenter les données de manière à ce qu’elles soient faciles à comprendre.

La visualisation des données peut être utilisée pour présenter des données de différentes manières, notamment :

• Graphiques à barres
• Graphiques en ligne
• Diagrammes circulaires
• Diagrammes de dispersion
• Graphiques en points
• Graphiques à bulles

Chacun de ces types de graphiques a ses forces et ses faiblesses, et le meilleur type de graphique variera en fonction de la situation.

Conclusion

L’analyse commerciale est un domaine important qui peut aider les entreprises à prendre des décisions fondées sur les données et à créer des stratégies fondées sur les données. L’exploration de données, les prévisions, l’analyse prédictive et l’optimisation sont autant de méthodes d’analyse commerciale qui peuvent être utilisées pour améliorer la prise de décision dans l’entreprise. Avec la bonne visualisation des données, il est même possible de donner à chaque employé et responsable les informations dont il a besoin pour faire son travail plus efficacement. Tous ces éléments réunis peuvent contribuer à créer une culture axée sur les données, dans laquelle les décisions sont prises sur la base de preuves et de données plutôt que sur l’intuition et l’instinct.

Dans l’ensemble, on peut affirmer sans risque de se tromper qu’en utilisant l’analyse d’entreprise, les entreprises peuvent prendre de meilleures décisions sur la manière de gérer leurs activités et d’atteindre leurs objectifs.

À propos de MoreThanDigital Insights

MoreThanDigital Insights est une plateforme d’analyse commerciale qui aide les entreprises à prendre des décisions fondées sur des données, à partir d’une évaluation holistique et neutre. La plateforme est gratuite et facile à utiliser, et elle fournit une variété d’outils pour aider les entreprises à prendre des décisions fondées sur les données, de l’analyse financière jusqu’à la maturité de l’entreprise. MoreThanDigital Insight est un outil important pour les entreprises qui souhaitent prendre des décisions fondées sur les données et créer des stratégies fondées sur les données.