Analyse de données
Qu’est-ce que l’analyse de données ?
L’analyse de données est un vaste domaine qui a pour objectif le traitement des données brutes en vue d’en tirer des informations nouvelles et utiles pouvant contribuer à transformer les entreprises, à accélérer l’innovation et à prévoir les résultats futurs.
La science de l’analyse de données peut aider les entreprises et les organisations à comprendre leur passé et à orienter, voire à déterminer, leur avenir. En d’autres termes, une bonne analytique de données peut faire la différence entre succès et opportunités manquées.
Quelle est la genèse de l’analyse de données ?
Alors que le concept général d’analyse de données existe depuis les années 1940, les progrès technologiques de ces dernières décennies ont entraîné une augmentation exponentielle de la production de données, qu’il s’agisse de grands acteurs de l’internet comme Facebook ou YouTube, ou de l’essor rapide des technologies intelligentes à l’intérieur et à l’extérieur des habitations. Il en résulte des montagnes virtuelles de données qui n’attendent que d’être utilisées.
Que pouvons-nous faire avec ces montagnes de données ?
C’est là que les data scientists entrent en jeu. Ces professionnels interprètent de nombreuses formes de données en s’appuyant sur des méthodes telles que l’exploration de données, la gestion des données et l’analyse statistique. Ces tâches impliquent une extraction et un nettoyage rigoureux des données structurées, semi-structurées et non structurées. Et lorsqu’ils découvrent des informations prêtes à être partagées, les data scientists transmettent leurs conclusions sous la forme d’une visualisation des données, qui aide les parties prenantes à assimiler facilement les nouvelles informations.
Chaque étape du processus joue un rôle critique dans la création de nouvelles orientations et innovations significatives dans un grand nombre de secteurs.
Quels sont les différents types d’analyse de données ?
La méthode exacte d’analyse de données peut varier d’une application à une autre, mais elle relèvera toujours d’une ou plusieurs de ces catégories : prescriptive, diagnostique, descriptive, prédictive et cybernétique.
Analyse prescriptive : l’analyse prescriptive aide à déterminer la meilleure recommandation possible pour un scénario en temps réel, un peu comme une version à court terme de l’analyse prédictive.
Analyse diagnostique : cette catégorie permet de déterminer pourquoi quelque chose s’est produit, en utilisant des techniques telles que l’exploration de données, les analyses approfondies et les corrélations pour dégager des tendances et prendre des mesures décisives.
Analyse descriptive : tout comme l’analyse diagnostique, cette méthode passe en revue les données historiques pour trouver de nouvelles perspectives. Mais au lieu de répondre à la question de savoir pourquoi quelque chose s’est produit, l’analyse descriptive donne des détails sur ce qui s’est passé, en utilisant des tactiques telles que les statistiques, le regroupement et la segmentation.
Analyse prédictive : comme son nom l’indique, cette technique permet de prévoir les résultats futurs en se basant sur les statistiques, la modélisation, l’exploration de données, le machine learning et d’autres formes de données.
Cyberanalyse : l’une des formes d’analyse les plus récentes, cette méthodologie combine des aspects de la cybersécurité et de la science des données pour repérer les vulnérabilités potentielles et les menaces existantes en ligne.
Dans tous les cas, les data scientists emploient la méthode qui les aidera à décortiquer la question à laquelle ils tentent de répondre, en utilisant un certain nombre d’outils et de plateformes analytiques disponibles aujourd’hui.
Comment l’analyse de données est-elle utilisée ?
L’analyse de données moderne permet d’examiner de grands volumes de données en vue de transformer ce potentiel non exploité en informations pertinentes et utiles. Une analyse de données approfondie permet aux organisations de mieux comprendre le monde qui les entoure, y compris leur propre environnement de travail interne. En fait, les données sont l’une des principales ressources sur lesquelles les entreprises peuvent s’appuyer pour démarrer des initiatives importantes et éclairées et lancer des produits innovants, souvent à un rythme accéléré. Aujourd’hui, l’analyse de données est continuellement exploitée dans une pléthore de secteurs, où elles permettent à tout moment de passer au peigne fin de multiples sources de données humaines et technologiques.
En cartographiant les comportements à partir d’un certain nombre de sources, les responsables marketing peuvent se faire une idée plus précise des clients potentiels et existants en vue de créer des expériences plus personnalisées dans les espaces numériques et traditionnels. Ces expériences peuvent se concrétiser de différentes manières, qu’il s’agisse de campagnes sociales et d’emails ciblés, d’affichages et de signalisations méticuleusement conçues en magasin ou de recommandations de produits plus pertinentes. Ces informations peuvent même déboucher sur de nouveaux produits et services.
L’analyse de données peut aider à repérer les inefficiences et à détecter les défaillances mécaniques. Dans un scénario industriel, les performances des lignes d’assemblage et autres machines peuvent être surveillées en temps réel et comparées aux données historiques. Si ces performances tombent en dessous d’un niveau optimal, le personnel sur site peut être alerté à temps pour éviter des pannes potentielles. Les inefficiences mises en lumière peuvent ensuite être exploitées pour améliorer les workflows et les processus.
Au-delà de la prise de décision réactive, le secteur financier déploie souvent l’analyse de données pour prédire les performances du marché, évaluer les tendances et les risques, ainsi que les demandes de crédit et les demandes de prestations frauduleuses.
Il importe toutefois de rappeler que les données ne sont pas toutes d’origine humaine et peuvent aussi être recueillies à partir d’un nombre illimité de points de données. L’Internet des objets (IoT) et le machine learning permettent de collecter des pétaoctets de données brutes à partir de capteurs distants placés n’importe où dans le monde, de la périphérie d’un geyser thermique à un thermostat intelligent chez un particulier.
HPE et l’analyse de données
HPE aide les entreprises de tous secteurs, des soins de santé à la sécurité et à la surveillance, à relever leurs défis, à accélérer leurs résultats commerciaux et à valoriser le potentiel de leurs données via des solutions et des plateformes d’analyse de données personnalisées. L’offre actuelle de HPE comprend un solide portefeuille de technologies de calcul et de stockage, des solutions Big Data pour des volumes de données hors norme, des services d’intelligence artificielle (IA) et de machine learning (ML), et des plateformes complètes telles que Apache Hadoop, HPE Ezmeral et HPE GreenLake pour ML Ops.
HPE GreenLake for ML Ops offre un modèle évolutif avec paiement à l’utilisation pour gérer les infrastructures de ML, ce qui permet aux entreprises d’identifier les informations exploitables directement à la source sans avoir à faire migrer les données vers ou depuis le cloud, garantissant ainsi un risque réduit et un avantage économique accru. Les experts HPE gèrent la solution tout au long de son cycle de vie, de la planification à la maintenance en passant par le déploiement. Ainsi, les spécialistes des données peuvent concentrer leur énergie et leurs ressources sur la science des données plutôt que sur des tâches d’infrastructure IT complexes et routinières.
Avec HPE, le modèle centré sur les données devient ainsi un environnement plus accessible, plus facile à explorer, plus prévisible et plus propice à l’activité.