Qu'est-ce que l'analyse avancée ?
L'analytique avancée consiste à tirer parti de techniques complexes de machine learning (ML) et de visualisation pour obtenir des informations sur les données auxquelles l'informatique décisionnelle traditionnelle n'a pas accès. Les entreprises modernes collectent et analysent de vastes volumes de données afin de découvrir des modèles et des tendances difficilement observables. Ces informations sont ensuite utilisées pour améliorer l'efficacité des processus métier et augmenter la satisfaction des clients. Grâce à l'analytique avancée, vous pouvez atteindre ces objectifs et baser vos décisions futures sur l'utilisation de données en temps réel. Les techniques d'analytique avancée permettent également d'exploiter des données non structurées telles que les commentaires ou les images sur les réseaux sociaux. L'ensemble de ces techniques aident votre entreprise à résoudre des problèmes complexes plus efficacement. Les progrès réalisés en matière de cloud computing et de stockage de données ont rendu l'analytique avancée plus abordable et accessible à toutes les entreprises.
Quels sont les cas d'utilisation de l'analyse avancée ?
Votre organisation peut utiliser des analyses avancées pour résoudre des défis complexes allant au-delà de l'analyse commerciale et du reporting traditionnels. Voici quelques exemples provenant de différents secteurs d'activité.
Soins médicaux
Les entreprises du secteur de la santé et des sciences de la vie analysent les données cliniques et opérationnelles afin de réduire les coûts des soins tout en améliorant la précision des diagnostics. Par exemple, l'analyse avancée des images médicales permet un diagnostic précis. De même, ils utilisent des outils d'analyse avancés pour transformer les données génomiques, transcriptomiques et autres données omiques des patients en informations exploitables. Il accélère les essais cliniques, améliore la recherche et l'innovation et simplifie la multiomique clinique.
Finance
Les services financiers peuvent améliorer les processus opérationnels et l'innovation en utilisant des informations basées sur les données issues de technologies transformatrices. Par exemple, ils peuvent utiliser des analyses avancées à ces fins :
- Optimiser les opérations bancaires critiques
- Favoriser la transformation et réinventer les modèles commerciaux sur les marchés financiers
- Moderniser les systèmes de base et améliorer la modélisation des risques dans le secteur de l'assurance
Le secteur peut effectuer de l'exploration de données pour transformer les expériences des parties prenantes, des employés, des intermédiaires et des clients. Les analyses avancées aident les entreprises à prendre de meilleures décisions en matière de rentabilité et de satisfaction client.
Fabrication
L'industrie manufacturière utilise des analyses avancées pour améliorer l'efficacité globale des équipements (OEE). Les analyses diagnostiques et prédictives améliorent la maintenance et la surveillance des équipements. En outre, le secteur manufacturier peut effectuer les opérations suivantes :
- Améliorer les processus en identifiant et en éliminant les goulets d'étranglement
- Détecter les anomalies en temps réel dans les équipements
- Automatiser l'inspection, la vérification et les autres processus de fabrication fastidieux
Vente au détail
Le secteur de la vente au détail utilise des technologies d'analyse avancées pour créer des magasins intelligents, rationaliser le commerce numérique et mettre en place une chaîne d'approvisionnement intelligente. Ils peuvent tirer des informations de l'interaction et du comportement des clients à de nombreuses fins :
- Améliorer les décisions relatives au merchandising et développez des stratégies de merchandising efficaces
- Augmenter la valeur à vie des clients en personnalisant les recommandations de produits
- Optimiser les opérations commerciales internes pour réduire les coûts et améliorer les marges
- Démocratiser l'accès aux données pour innover et accélérer les résultats positifs
Quels sont les types d'analyses avancées ?
Les progrès de la science des données ont permis de développer plusieurs domaines d'intérêt distincts dans le domaine de l'analyse.
Analyses de clusters
L'analyse de clusters organise les points de données en groupes en fonction des similitudes. Il ne nécessite pas d'hypothèses initiales concernant la relation entre les points de données, ce qui vous permet de trouver de nouveaux modèles et associations dans vos données.
Par exemple, vous pouvez utiliser l'analyse de clusters pour créer des catégories démographiques ou psychographiques au sein des bases de clients. Vous pouvez ensuite tracer la relation entre une qualité et une autre. Vous pourriez déterminer s'il existe un lien entre certains groupes démographiques de clients et leurs habitudes d'achat.
Analyse des cohortes
Tout comme l'analyse par clusters, l'analyse de cohorte divise les grands ensembles de données en petits segments. Cependant, il suit le comportement d'un groupe au fil du temps. D'autre part, l'analyse de clusters vise à trouver des similitudes dans e jeu de données sans nécessairement prendre en compte l'aspect temporel.
L'analyse de cohorte est souvent utilisée dans les études sur le comportement et la rétention des utilisateurs. Vous pouvez l'utiliser pour suivre la façon dont chaque cohorte réagit à différents événements. Cette méthode d'analyse avancée améliore la fidélisation des clients, l'engagement des utilisateurs, l'adoption des produits et l'interaction.
Analytiques prédictives
L'analyse descriptive traditionnelle examine les données historiques pour identifier les tendances et les modèles. La modélisation prédictive utilise les données passées pour prévoir les résultats futurs. Vous utilisez principalement l'analyse prédictive dans les domaines liés aux risques ou lorsque vous souhaitez trouver de nouvelles opportunités. En voyant les scénarios futurs potentiels, vous pouvez prendre de meilleures décisions en toute confiance. Elle contribue à la réduction des risques et augmente l'efficacité opérationnelle.
Analytique prescriptive
L'analyse prescriptive recommande des mesures que vous pouvez prendre pour obtenir le résultat souhaité. En plus de simplement montrer les tendances futures, l'analyse prescriptive suggère différentes pistes d'action pour tirer le meilleur parti du scénario futur prédit. Par exemple, imaginez un scénario commercial dans lequel l'analyse prédictive vous indique quels clients sont les plus susceptibles de se désister au cours du prochain trimestre. L'analyse prescriptive suggère des stratégies de fidélisation spécifiques adaptées à chaque segment de clientèle à risque, telles que des offres spéciales, des programmes de fidélité ou des campagnes de communication personnalisées.
Quelles sont les technologies utilisées dans les analyses avancées ?
Les solutions d'analyse avancées combinent plusieurs technologies.
Machine learning
Les modèles de machine learning tels que l'analyse des séries chronologiques, les arbres de décision et la régression prennent en charge les analyses avancées. Dans les techniques d'analyse avancées prédictives et prescriptives, vous devez comprendre les données et les extrapoler pour faire des observations. Les techniques de machine learning peuvent contribuer à la suggestion prédictive et à la surveillance en traitant rapidement des millions de points de données. L'analyse avancée utilise le machine learning pour les prévisions futures.
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Intelligence artificielle
L'analyse avancée utilise l'intelligence artificielle (IA) pour simuler un niveau d'intelligence humain. Grâce à l'IA, vous pouvez traiter davantage de données, travailler sur des modèles plus complexes et intégrer des algorithmes de plus en plus abstraits.
Les outils d'intelligence artificielle incluent une gamme de technologies qui fonctionnent ensemble pour permettre à des analyses avancées d'exécuter diverses fonctions. Les techniques de deep learning utilisent des réseaux neuronaux comportant de nombreuses couches pour analyser diverses formes de données, telles que des images, du son et du texte. Par exemple, le traitement du langage naturel (NLP) extrait des informations du texte généré par l'homme, tandis que la vision par ordinateur interprète des images et des vidéos pour effectuer des tâches.
Quelles sont les technologies d'infrastructure essentielles requises pour les analyses avancées ?
Les éléments suivants sont nécessaires pour exécuter avec succès un programme d'analyse avancée au sein de votre organisation.
Internet des Objets (IoT)
Vous avez besoin de dispositifs de l'Internet des objets (IoT) pour capturer des données du monde réel en vue d'un traitement analytique avancé. Les capteurs intelligents fournissent des flux de données en temps réel qui vous permettent d'accéder à des informations continues. Sans dispositifs IoT pour alimenter vos systèmes analytiques, vous risquez de passer à côté d'informations précieuses et d'un contexte décisionnel utile.
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Stockage
Les logiciels d'analyse avancée nécessitent des ensembles de big data pour fournir des informations précises et utiles. Les big data nécessitent des systèmes de stockage dotés de capacités, de tolérance aux pannes, de disponibilité et de sauvegarde automatique. Vous devez être en mesure d'intégrer automatiquement des données provenant de diverses sources dans votre système de stockage. Il devrait également prendre en charge les intégrations intégrées avec le machine learning et d'autres logiciels d'analyse de données.
Calcul
Les outils d'analyse avancés ont besoin d'une capacité de traitement des données élevée pour fonctionner efficacement. Vous devez être en mesure de prendre en charge l'informatique distribuée afin que plusieurs nœuds de serveur puissent traiter les données simultanément. Vous avez également besoin de capacités informatiques pour vos modèles prédictifs et autres outils de machine learning et d'intelligence artificielle.
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Visualisation
Vous avez besoin d'outils de visualisation des données pour créer et présenter des rapports sur les résultats de vos analyses avancées. Sans une visualisation claire, il est difficile d'agir sur la base des informations générées. Vous découvrirez peut-être des informations plus approfondies grâce à des analyses avancées, mais il peut être difficile de les partager. Grâce à la technologie de visualisation, vous pouvez partager ces informations avec les utilisateurs de votre entreprise et les parties prenantes non techniques.
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Sécurité
Le contrôle d'accès, le chiffrement et la protection contre les accès non autorisés sont essentiels tout au long du processus d'analyse. La sécurité des données est essentielle car la plupart des analyses traitent de données sensibles, en particulier dans des domaines tels que la finance ou les soins de santé. De même, vous devez peut-être vous conformer à des normes réglementaires relatives à la confidentialité des données.
Comment AWS peut-il vous aider à répondre à vos besoins en matière d'analyse avancée ?
Amazon Web Services (AWS) propose la plus large sélection de services d'analyse. Nous aidons les entreprises de toutes tailles à réinventer leur activité grâce à une prise de décision basée sur les données. Qu'il s'agisse du transfert de données ou de l'analyse du streaming, AWS propose des services spécialement conçus qui offrent le meilleur rapport prix/performances, l'évolutivité et le moindre coût. Vous pouvez utiliser notre guide pour choisir les services analytiques qui répondent le mieux à vos besoins.
AWS propose également des centaines de services entièrement gérés qui vous aident à chaque étape du processus d'analyse avancée. Voici quelques exemples :
- Les services AWS IoT peuvent se connecter à des milliards de dispositifs IoT et collecter, stocker et analyser les données des capteurs IoT pour différentes charges de travail.
- Les solutions de machine learning sur AWS contribuent à innover en matière d’analyse avancée en proposant des services complets d’IA et de ML. Vous pouvez obtenir des informations plus approfondies à partir de vos données, réduire les coûts et accéder à une infrastructure de données de pointe.
Les entreprises peuvent également rechercher des solutions prédéfinies et prêtes à l'emploi sur le AWS marketplace.
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