Grâce au Big Data et aux services d'analyse, les entreprises se sont énormément transformées. La plupart des entreprises savent désormais comment collecter les énormes volumes de données qui entrent constamment dans leurs opérations et les transformer en informations significatives à l'aide d'analyses. Compte tenu de ses avantages, les mégadonnées et les services d'analyse sont désormais nécessaires pour toute entreprise cherchant à maximiser son potentiel commercial.
Qu'est-ce qu'un service d'analyse de données ?
Le service d'analyse de données est le processus de transformation des données brutes en informations significatives. Il englobe une variété d'outils, de technologies et de procédures qui utilisent des données pour identifier les tendances et résoudre les problèmes. L'analyse de données a le potentiel de modifier les processus d'entreprise, d'améliorer la prise de décision et de favoriser le succès de l'entreprise.
Qu'est-ce qu'un service d'analyse de données volumineuses ?
Les mégadonnées font référence à des collections massives de données structurées, non structurées et semi-structurées qui sont générées en continu à grande vitesse et en volume. En règle générale, les données volumineuses sont mesurées en téraoctets ou pétaoctets. Un pétaoctet équivaut à un million de gigaoctets. Pour mettre cela en contexte, considérez qu'un seul film HD comprend environ 4 téraoctets de données. Un pétaoctet équivaut à 250,000 XNUMX films. Les grands ensembles de données peuvent varier en taille de centaines de gigaoctets à des millions de pétaoctets.
Le processus de découverte de modèles, de tendances et de liens dans d'énormes bases de données est connu sous le nom d'analyse de données volumineuses. Ces analyses compliquées nécessitent des outils et une technologie spécialisés, ainsi qu'une puissance informatique et un stockage de données à grande échelle.
Comment le service d'analyse de données peut profiter à votre entreprise
La plupart des entreprises sont bien conscientes des avantages du service d'analyse de données. Les données sont essentielles et l'analyse des données peut aider votre entreprise à augmenter sa production, à réduire ses dépenses et à améliorer sa prise de décision. Selon un sondage, environ 90 % des utilisateurs professionnels participants estiment que les services de données et d'analyse sont essentiels aux objectifs de transformation numérique de leur organisation.
L'utilisation appropriée des mégadonnées peut profiter aux entreprises de toutes tailles et de tous secteurs. Les mégadonnées et les services d'analyse offrent de nombreux avantages, tels qu'une meilleure prise de décision, une innovation accrue et une tarification optimale des produits. Examinons de plus près les principaux avantages des services analytiques :
#1. Fidélisation et acquisition de clients
Les empreintes numériques des clients révèlent une mine d'informations sur leurs préférences, leurs désirs, leurs habitudes d'achat, etc. Les informations sur les clients peuvent être recueillies par les entreprises à partir de diverses sources, notamment les médias sociaux, la vente au détail traditionnelle et le commerce électronique. Les entreprises peuvent en savoir plus sur le comportement des consommateurs afin de fournir une expérience plus personnalisée en utilisant des services d'analyse de données pour développer des profils clients détaillés à partir de ces données.
Une entreprise peut utiliser des services d'analyse et de mégadonnées pour observer les habitudes de consommation, puis personnaliser ses produits et services en fonction des demandes spécifiques de chaque client. Cela augmente considérablement le plaisir des clients, la fidélité à la marque et, éventuellement, les revenus.
#2. Prendre des décisions éclairées
Les entreprises peuvent utiliser l'analyse de données pour éclairer la prise de décision et réduire les pertes. Les services d'analyse prescriptive peuvent conseiller sur ce qu'il faut faire en réponse aux changements dans l'entreprise. D'autre part, l'analyse prédictive peut conseiller sur la manière dont l'entreprise doit réagir à ces changements.
Une entreprise, par exemple, peut utiliser un modèle pour prévoir comment les changements de prix ou d'offres de produits affecteront la demande des clients. Pour évaluer la viabilité des hypothèses générées par de tels modèles, il peut être indispensable de modifier les items présentés. Après avoir collecté des données de vente sur les articles mis à jour, les entreprises peuvent utiliser des services et des outils d'analyse de données pour évaluer la performance des ajustements et illustrer les résultats. Cela aidera les décideurs à déterminer s'ils doivent ou non adopter les changements dans l'ensemble de l'entreprise.
#3. Des promotions spécifiques et ciblées
Les entreprises peuvent offrir des produits et services personnalisés à leur marché cible grâce à des services d'analyse de données sans dépenser une fortune en campagnes publicitaires infructueuses. Les entreprises peuvent enquêter sur les habitudes des consommateurs en analysant les transactions aux points de vente et les achats sur Internet. À l'aide de ces informations, les organisations développent des stratégies de marketing ciblées pour les aider à répondre aux attentes des consommateurs et à encourager la fidélité à la marque.
#4. Rendre la procédure plus efficace.
Les organisations peuvent bénéficier de services d'analyse de données pour améliorer l'efficacité opérationnelle. La collecte et l'analyse de données dans la chaîne d'approvisionnement peuvent révéler la source des retards de production ou des goulots d'étranglement et aider à prévoir les problèmes futurs potentiels. Si une prévision de la demande suggère que ce fournisseur ne sera pas en mesure de gérer le volume requis pour la saison de Noël, une organisation pourrait les compléter ou les remplacer. Cela permettrait d'éviter les retards de production.
De nombreuses entreprises, en particulier celles du secteur de la vente au détail, ont du mal à maximiser leurs niveaux de stocks. Les services d'analyse de données peuvent aider les organisations à déterminer l'approvisionnement approprié pour tous leurs produits en fonction de facteurs tels que la saisonnalité, les vacances et les tendances séculaires.
#5. Identification des risques potentiels
Les organisations opèrent dans des environnements à haut risque, ce qui nécessite l'utilisation de solutions efficaces de gestion des risques pour faire face aux difficultés. Le développement de procédures et de tactiques efficaces de gestion des risques repose principalement sur le Big Data.
Les services et technologies d'analyse de mégadonnées réduisent rapidement les risques en optimisant les décisions complexes pour les événements imprévus et les menaces potentielles.
De plus, les organisations peuvent utiliser des services d'analyse de données pour atténuer les pertes après un revers. Si une entreprise surestime la demande d'un produit, l'analyse des données peut être utilisée pour trouver le prix idéal pour une vente de liquidation afin d'éliminer les stocks. Une entreprise peut même construire des modèles statistiques qui génèrent automatiquement des réponses à des problèmes chroniques.
#6. Augmenter la sécurité
Les menaces à la sécurité des données existent pour toutes les entreprises. Les organisations peuvent utiliser des services d'analyse de données pour découvrir les causes fondamentales des violations de données antérieures en analysant et en affichant les données pertinentes. Par exemple, la division informatique peut utiliser des applications d'analyse de données pour analyser, visualiser et auditer les journaux afin de déterminer le chemin et le point d'origine d'une attaque. Le service informatique peut utiliser ces données pour rechercher et résoudre les problèmes. Les services informatiques peuvent utiliser des modèles statistiques pour détecter et prévenir les dangers potentiels. Une attaque basée sur la charge qui implique généralement un comportement d'accès anormal est une attaque par déni de service distribué (DDoS). Les organisations peuvent configurer ces modèles pour qu'ils fonctionnent indéfiniment, avec des systèmes de surveillance et d'alerte intégrés pour détecter et mettre en évidence les écarts afin que les professionnels de la sécurité puissent réagir rapidement.
Principales sociétés de services d'analyse de données
#1. ScienceSoft
Depuis 1989, ScienceSoft conçoit des systèmes d'analyse efficaces qui intègrent diverses sources de données en un seul point de vérité et fournissent des informations fiables pour la prise de décision basée sur les données.
La fabrication, la santé, la vente au détail, la BFSI, la logistique, l'énergie, les télécommunications et plus de 25 autres secteurs sont desservis par les professionnels de ScienceSoft. Ils construisent des pipelines ETL/ELT, des lacs de données, des entrepôts de données, des outils de BI, des modules AI/ML (pour l'analyse prédictive et l'analyse d'images, par exemple) et offrent des services de modernisation, d'intégration et de support pour les anciens systèmes d'analyse.
Les clients décrivent ScienceSoft comme solutionneurs de problèmes dans leurs témoignages. L'équipe élimine les silos de données, automatise la gestion des données et les rapports pour réduire le travail humain, améliore les performances de la BI et crée des tableaux de bord conviviaux. Certaines entreprises signalent une analyse et un reporting des données jusqu'à 100 fois plus rapides, ainsi qu'une amélioration de 80 % de la productivité de leurs équipes d'analyse.
#2. Groupe Innowise
Avec plus de quinze ans d'expérience dans le développement de logiciels, Innowise Group se spécialise dans le développement de solutions logicielles créatives. Leurs développeurs de logiciels travaillent avec diligence depuis leur siège à Varsovie pour produire de nouvelles solutions qui aident les organisations à prospérer.
Les clients peuvent utiliser leur expérience en matière d'analyse et de gestion des données pour gérer leurs données de manière à maximiser leur valeur. Ils travaillent avec chaque client individuellement pour identifier et analyser leurs besoins afin de faire la meilleure sélection possible.
#3. Intégrer.io
Integrate.io est une société de technologies de l'information et de services qui propose une plateforme d'intégration de données. Il peut connecter toutes vos sources de données. Il est compatible avec les sources de données analytiques en ligne telles qu'AWS Redshift et Google BigQuery.
En outre, il fournit des solutions de marketing, de vente, de service client et de développement. Integrate.io propose des solutions pour les secteurs de la vente au détail, de l'hôtellerie et de la publicité.
L'enrichissement des données, la communication ciblée, les e-mails personnalisés, la segmentation intelligente et d'autres fonctionnalités sont disponibles dans la solution marketing d'Integrate.io. Sa solution de support client peut vous aider à déterminer quelles méthodes commerciales doivent être modifiées. Sa solution de vente comprendra de puissantes analyses.
#4. Logiciel Indium
Indium Software est un fournisseur de solutions technologiques avec une solide expérience en analyse de données et en ingénierie de données. Sa présence dans l'industrie depuis plus de 20 ans la place parmi les 15 meilleurs cabinets de conseil en Big Data, selon Clutch.
Les solutions de données d'Indium sont solides et à la pointe de la technologie, avec une gouvernance de projet disponible 24 heures sur XNUMX, sept jours sur sept. Il fournit un ensemble complet de services d'analyse de données aux entreprises afin d'optimiser la valeur de leurs données en temps réel, historiques ou externes.
#5. Laboratoires InData
InData Labs est un fournisseur majeur de solutions d'IA et de Big Data. Il crée des solutions basées sur l'IA pour répondre aux préoccupations commerciales modernes du Big Data, aidant les clients à extraire des informations exploitables à partir de données en temps réel et à les appliquer à une transformation numérique efficace.
InData Labs développe des logiciels uniques pour les entreprises de toutes tailles et de divers secteurs, notamment la logistique, la santé, le sport et le bien-être, le commerce électronique, la fabrication, le marketing, les jeux et le divertissement.
L'objectif d'InData Labs est d'aider ses clients à mettre en œuvre l'IA pour développer leurs activités et simplifier les opérations opérationnelles.
#6. Oxagile
Oxagile est une société de développement de logiciels à service complet spécialisée dans l'analyse de données traditionnelle et sophistiquée pour les médias, le divertissement, la publicité, le commerce électronique, la vente au détail et d'autres entreprises et domaines.
L'analyse et la visualisation des données, les rapports et tableaux de bord personnalisés, la mise en œuvre d'outils BI de pointe, l'optimisation du système BI, l'analyse ML complète et d'autres services font partie des spécialités de l'entreprise.
Oxagile gère une variété de difficultés commerciales avec ces connaissances, y compris l'hyper-segmentation des clients, les recommandations basées sur les données et les forfaits d'abonnement, et la modification des campagnes marketing. La pile technologique d'Oxagile comprend les services de données AWS et Google, ainsi que des solutions de BI réputées telles que Tableau, Qlik, Looker, Microsoft Power BI et autres.
#7. Ventilation
Vention est une société de développement de logiciels personnalisés qui aide les startups et les organisations à rationaliser et à pérenniser leurs processus d'analyse. Les équipes de spécialistes de Vention créent des solutions personnalisées et centrées sur l'utilisateur, permettant aux clients d'utiliser la valeur des informations recueillies à partir de milliards d'interactions.
#8. SG Analytique
Société mondiale d'analyse et d'analyse basée à Pune, SG Analytics a été fondée en 2007 et est l'un des principaux fournisseurs de services de recherche centrée sur les données, d'analyse contextuelle et d'ESG pour les entreprises du Fortune 500 dans les secteurs de la BFSI, de la technologie, des médias et du divertissement et de la santé. .
SG Analytics est une entreprise conforme au RGPD et à la norme ISO/IEC 27001 : 2013 avec plus de 1100 XNUMX personnes et des bureaux aux États-Unis, au Royaume-Uni, en Suisse, au Canada et en Inde.
L'entreprise a reçu le prix du «Meilleur employeur régional» en 2016 et 2017 et a maintenu sa réputation en 2018. Le rapport AIMs 2022 a reconnu l'organisation comme un acteur clé parmi les fournisseurs de science des données en Inde.
Service Google Analytics
Google Analytics est un outil qui collecte des données à partir de vos sites Web et applications afin de fournir des rapports qui fournissent des informations commerciales.
Comment fonctionne le service Google Analytics ?
#1. Évaluation du site Web
Pour mesurer un site Web, vous devez d'abord configurer un compte Google Analytics. Ensuite, sur chaque page de votre site Web, placez un petit bout de code de mesure JavaScript. Lorsqu'une personne consulte une page Web, le code de suivi collecte des données pseudonymes sur la façon dont cet utilisateur interagit avec la page.
Pour le Google Store, le code de mesure peut afficher le nombre de clients ayant visité une page de boissons par rapport à une page d'articles ménagers. Il peut également nous indiquer combien d'utilisateurs ont acheté un article, comme une poupée Android, en suivant s'ils ont atteint la page de confirmation d'achat.
Le code de mesure collectera également des informations à partir du navigateur, telles que le paramètre de langue, le type de navigateur (tel que Chrome ou Safari), l'appareil et le système d'exploitation sur lequel le navigateur s'exécute. Il peut également suivre la «source du trafic» ou ce qui a attiré les utilisateurs sur le site en premier lieu. Il peut s'agir d'un moteur de recherche, d'une publicité ou d'une campagne de marketing par e-mail.
#2. Déclaration et traitement
Lorsque le code de mesure collecte des données, il les regroupe et les transmet à Google Analytics, où elles sont traitées dans des rapports. Analytics regroupe et organise les données en fonction de critères spécifiques tels que l'appareil d'un utilisateur est un mobile ou un ordinateur de bureau, ou le navigateur qu'il utilise.
Cependant, il existe des options de configuration qui vous permettent de personnaliser la façon dont ces données sont traitées. Par exemple, vous pouvez utiliser un filtre pour vous assurer que vos données n'incluent aucun trafic interne d'entreprise ou activité de développeur.
Une fois qu'Analytics a traité les données, elles sont enregistrées dans une base de données et ne peuvent pas être modifiées.
Ainsi, lors de la configuration de vos paramètres, n'excluez aucune donnée que vous pensez pouvoir étudier plus tard. Une fois les données traitées et stockées dans la base de données, elles s'afficheront sous forme de rapports dans Google Analytics.
Qu'est-ce que le service d'analyse commerciale ?
L'analyse commerciale est un terme qui fait référence à l'administration des données d'une organisation, en mettant l'accent sur l'analyse statistique. Cela implique l'utilisation de technologies et de procédures modernes pour analyser des données provenant d'un large éventail de sources et en quantités énormes.
Avantages de l'analyse commerciale pour une entreprise
- Présenter les informations de manière logique et ordonnée.
- Examinez les données de l'entreprise.
- Utiliser des indicateurs appropriés pour aider à la prise de décision.
- Consolidez toutes les données, y compris les achats, les ventes, la comptabilité et les clients.
- Utilisez les mêmes indications pour l'ensemble du cabinet pour automatiser le processus de prise de décision.
- Augmentez la visibilité des chiffres, des écarts et des anomalies.
- Anticipez les tendances et anticipez les défis commerciaux.
Comme vous pouvez le constater, les avantages de l'analyse de données pour une entreprise sont nombreux et constituent une source d'informations essentielle sur laquelle fonder les décisions stratégiques et prévoir l'avenir en toute confiance.
Les analystes commerciaux peuvent utiliser une bonne visualisation des données pour traduire d'énormes ensembles de données et de mesures en tableaux, graphiques et autres fonctionnalités qui facilitent la représentation et la compréhension des données, ainsi que pour partager des informations, des tendances et des valeurs aberrantes en temps réel.
Quelle est la portée de l'analyse commerciale ?
Voici quelques-unes des étapes fondamentales d'un solide plan d'analyse commerciale.
#1. Enquêter et identifier les besoins de l'entreprise
La première étape du processus d'analyse commerciale consiste à comprendre ce que l'entreprise souhaite améliorer ou quel problème elle souhaite résoudre.
Les parties prenantes, les utilisateurs connaissant les processus et le ou les analystes décident des données pertinentes pour atteindre ces objectifs.
Des préoccupations clés telles que « quelles sont les données disponibles », « comment pouvons-nous les utiliser » et « avons-nous suffisamment de données » doivent être abordées au cours de cette phase.
#2. Extraction de Macrodonnées
Cette étape consiste à nettoyer les données et à effectuer des calculs pour les données perdues, à supprimer les valeurs aberrantes et à modifier les combinaisons de variables pour générer des variables entièrement nouvelles.
Un outil spécialisé peut déjà être utilisé dans cette situation.
Des graphiques de séries chronologiques sont créés pour afficher des valeurs normales ou différentes.
L'élimination des valeurs divergentes de l'ensemble de données est une tâche essentielle à cette étape, car des valeurs différentes influencent fréquemment la précision du modèle si elles sont autorisées à rester dans l'ensemble de données.
L'analyste aura une meilleure compréhension des données si elles sont propres. Il ou elle utilisera des diagrammes de dispersion pour tracer les données afin de trouver des interrelations ou des désalignements. Il ou elle examinera visuellement toutes les plages de données potentielles et synthétisera les données en utilisant une visualisation appropriée et des statistiques descriptives pour aider les parties prenantes à obtenir une compréhension de base.
#3. Analyse des données
L'analyste trouvera tous les aspects liés à une dynamique cible en utilisant des approches d'analyse statistique telles que l'analyse de corrélation et les tests d'hypothèses.
Il ou elle effectuera également une analyse de régression simple pour voir si des prédictions simples peuvent être faites.
En outre, des regroupements alternatifs sont mis en contraste avec différents scénarios, qui sont ensuite examinés via des tests d'hypothèses.
#4. Prévoyez ce qui est susceptible de se produire.
L'analyse prédictive est utilisée dans l'analyse commerciale pour être proactif dans la prise de décision. L'analyste utilise des techniques de prédiction telles que les arbres de décision, les réseaux de neurones et la régression logistique pour modérer les données.
Ces stratégies fournissent de nouvelles idées et de nouveaux modèles, révélant des liens et des « preuves cachées » des variables les plus influentes. L'analyste compare ensuite les valeurs prédites aux valeurs réelles, en calculant les erreurs prédictives.
Plusieurs modèles de prédiction sont généralement exécutés et le modèle le plus performant est choisi en fonction de sa précision et de ses performances.
#5. Cherchez la meilleure réponse.
L'analyste exécutera des scénarios hypothétiques en utilisant les coefficients et les résultats du modèle de prédiction. L'analyste utilisera les objectifs définis par le gestionnaire pour découvrir la solution optimale, en tenant compte des restrictions et des limites.
La solution et le modèle idéaux seront choisis par l'analyste en fonction du moindre nombre d'erreurs, d'objets métier et d'une connaissance intuitive des coefficients de modèle les plus alignés avec l'objectif stratégique de l'organisation.
#6. Prise de décision et évaluation des résultats
L'analyste prendra des décisions en fonction des résultats du modèle et des objectifs de l'entreprise.
Après une période de temps prédéterminée, l'action sera mesurée.
#7. Mettre à jour le système avec le résultat de la décision.
Enfin, les résultats de décision et d'action du modèle, ainsi que les nouveaux apprentissages, sont enregistrés dans la base de données.
Des informations sont fournies telles que "La décision et l'action ont-elles fonctionné ?", "Comment le groupe de traitement s'est-il comparé au groupe de contrôle ?" et "Quel était le retour sur investissement ?" En conséquence, une base de données en constante évolution est créée et constamment mise à jour avec de nouvelles idées et connaissances.
Comment fonctionne l'analyse ?
Analytics regroupe et organise les données en fonction de critères spécifiques tels que l'appareil d'un utilisateur est un mobile ou un ordinateur de bureau, ou le navigateur qu'il utilise. Cependant, il existe des options de configuration qui vous permettent de personnaliser la façon dont ces données sont traitées.
Qu'est-ce que Analytics sur mon téléphone ?
Phone Analytics vous permet de suivre l'efficacité des conversations téléphoniques dans le cadre de l'entonnoir de conversion. Pour utiliser Phone Analytics, configurez votre propriété Analytics et ajoutez un extrait à votre code de suivi Analytics sur toutes les pages où votre numéro de téléphone apparaît.
Conclusion
Les services d'analyse de données peuvent aider une entreprise dans tous les domaines, de la personnalisation d'un message marketing à un client spécifique à l'identification et à l'atténuation des risques commerciaux.
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Bibliographie
