Comment configurer le processus d’analyse des données pour les données d’entreprise ?

Avez-vous l’impression que votre entreprise ne tire pas le meilleur parti de ses données ? Si oui, ce blog vous guidera dans la configuration du moteur d’analyse de données pour vos données d’entreprise.

Les entreprises d’aujourd’hui sont naturellement axées sur les données. Plus que jamais, les acteurs métiers ont besoin de savoir analyser efficacement les données. Et pourtant, le processus d’analyse des données d’entreprise reste fragmenté à travers les silos organisationnels.

Mais se lancer dans l’analyse de données peut être difficile pour toute entreprise qui souhaite l’implémenter pour mieux comprendre les données les plus précieuses, les analyser et les transformer en informations significatives et exploitables. Et le plus grand défi est que la plupart des organisations sont déjà trop dispersées, ce qui les empêche de consacrer le temps, l’argent et les meilleurs talents nécessaires pour réaliser le plein potentiel de l’analyse.

Pour utiliser efficacement les données disponibles, une organisation doit assembler une plate-forme d’analyse qui peut rassembler des informations disparates, pour former des modèles logiques et des points de données associés d’une manière plus rapportable que les décideurs peuvent mieux comprendre.

Les mégadonnées ne signifient rien si vous ne pouvez pas les exploiter. Mais, s’en emparer ne doit pas être un casse-tête. Cet article de blog vous donnera un aperçu de ce dont vous aurez besoin en termes de logiciels, de compétences et de processus pour établir un processus d’analyse efficace pour l’analyse de données volumineuses.

Cela dit, une plate-forme typique de Data Analytics et de Business Intelligence comprendrait essentiellement 5 couches/étapes :

1. Collecte de données
2. Nettoyage et stockage des données
3. Intégration et transformation des données
4. Préparation et analyse des données
5. Intelligence d’affaires ou visualisation de données

Examinons-les un par un.

Regardez cette vidéo de notre Lead Business Analyst, Pavan Kumar Manda, pour comprendre les 5 étapes pour mettre en place n’importe quel processus d’analyse de données d’entreprise et comment les entreprises les utilisent pour prendre des décisions plus intelligentes et basées sur les données. Regardez la vidéo et faites-nous part de vos opinions ou de vos questions dans la section des commentaires vidéo.

Étape 1 du processus d’analyse des données d’entreprise : collecte de données

La première étape de tout processus d’analyse est la collecte de données. La collecte de données implique la création de « données sources », de « données brutes » ou de « données de première étape » (selon votre préférence).

N’oubliez pas le vieil adage : “Garbage in, garbage out”. Commencez par collecter de nombreuses données et assurez-vous qu’il existe de nombreux types de données différents. Plus vous avez de types de données, plus vous êtes susceptible de découvrir d’informations.

Avant que votre entreprise ne se lance dans son parcours analytique en collectant des données, 2 choses doivent être très claires.

1. Quelles sont les questions auxquelles vous voulez répondre avec le processus d’analyse de données ? Qu’est-ce que “l’énoncé du problème” ?
2. Pouvez-vous valider et intégrer les données collectées avec d’autres informations disponibles pour développer une image globale ?

Enfin, la collecte de données elle-même peut se faire par diverses méthodes telles que des enquêtes, des entretiens, des ateliers, des groupes de discussion, des observations, etc.

Étape 2 du processus d’analyse des données d’entreprise : nettoyage et stockage des données

L’un des défis importants avec les données ubiquitaires est d’assurer la qualité des données. Le nettoyage des données d’entreprise est l’une des tâches de données les plus critiques (et sensibles). Le nettoyage des données est le processus par lequel les analystes de données et les statisticiens effectuent des tâches de préparation et de nettoyage des données afin que les données soient prêtes à être analysées. Cela implique généralement le nettoyage des données, la transformation des données, l’agrégation des données et la normalisation des données.

Le nettoyage des données prend du temps mais est absolument nécessaire. Cela nécessite souvent de travailler avec des données brutes et une combinaison de compétences spécialisées. Les données doivent être nettoyées pour :

1. Structurez les données : corrigez les fautes de frappe, assurez la cohérence pour faciliter la cartographie et la transformation des données.
2. Supprimer les doublons ou les erreurs
3. Faites le ménage en comblant les principales lacunes des points de données importants.

Le nettoyage et la préparation des données sont importants pour les projets analytiques, mais l’exigence la plus importante est de stocker les données pour les rendre utilisables et consultables. Les données doivent être collectées et stockées pour faciliter le nettoyage des données, l’analyse des données et l’informatique décisionnelle.

Étape 3 du processus d’analyse des données d’entreprise : intégration et transformation des données

À l’étape 1, vous identifiez les données dont vous disposez. À l’étape 2, vous avez identifié les données dont vous avez besoin. Il est maintenant temps de connecter les données dont vous disposez avec les données dont vous avez besoin.

C’est là qu’ETL entre en jeu. ETL signifie Extraire, Transformer et Charger. L’idée de base est que vous souhaitez prendre les données de n’importe quelle source et les mettre dans un format adapté à la destination souhaitée.

Intégration de données et la transformation est une étape majeure dans le pipeline Analytics. Cette étape consiste à rassembler des données organisationnelles cloisonnées, en intégrant des informations provenant de différentes sources pour relier les points de manière cohérente. Ce faisant, il garantit qu’une métrique organisationnelle est universelle et que les données sont interopérables. Cela se fait généralement par Pipelines de données et entrepôts de données.

Il existe plusieurs options disponibles permettant de réaliser l’intégration des données. Mais comment choisir le bonne option qui réduit vos coûts d’intégration ? Eh bien, consultez ZIO (Enterprise Data Bus Solution).

Étape 4 du processus d’analyse des données d’entreprise : préparation et analyse des données

La quatrième étape d’un processus d’analyse de données est la préparation et l’analyse des données. La préparation des données est au cœur de tout processus d’analyse. La préparation des données consiste à transformer les données brutes en formats utiles et à transformer ces formats en données prêtes pour l’analyse.

Cette étape implique la définition de tout ou partie des métriques à l’aide des données, le calcul des métriques organisationnelles, la réalisation d’analyses descriptives, diagnostiques ou prédictives à l’aide des données disponibles.

Étape 5 du processus d’analyse des données d’entreprise : Intelligence d’affaires ou visualisation des données

Les résultats des données préparées et analysées sont ensuite mis à la disposition des décideurs et des parties prenantes via la couche de visualisation des données via des outils BI tels que Tableau, Power BI , DOMO ou des pages Web.

La visualisation vous permet de transformer ces rapports en tableaux, graphiques et cartes. Mais la BI n’est pas de la visualisation. La BI est l’information, tandis que la visualisation en est la présentation.

La BI et la visualisation sont les deux faces d’une même pièce. Pour visualiser les données, l’analyste peut créer un graphique ou un graphique linéaire. Alternativement, l’analyste peut créer un tableau de bord, qui fournit un affichage visuel de plusieurs éléments, tels que plusieurs tableaux ou graphiques. Les tableaux de bord sont des outils puissants pour gagner du temps en affichant plusieurs éléments au même endroit.

Dernières pensées

L’intelligence d’entreprise ou l’analyse de données pour les grandes entreprises est beaucoup plus difficile que pour les petites entreprises. La principale raison derrière cela est le manque de structure appropriée dans l’organisation, où les employés ne sont pas bien équipés avec les connaissances nécessaires pour traiter les mégadonnées.

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