Conseil en science des données et analytique

La révolution numérique devient de plus en plus populaire dans le secteur du conseil. Le résultat est de nombreuses opportunités disponibles pour améliorer l’expérience des clients. Malgré cela, les consultants doivent acquérir de nouvelles connaissances pour rester en tête. Les dépenses des entreprises en conseil analytique ont explosé à l’échelle mondiale. L’investissement se situe entre les dépenses en consultants externes et la création de capacités en interne.

L'analyse des données est une méthode permettant d'extraire et de tirer des conclusions à partir de données pour prendre de meilleures décisions. Cette technologie est en plein essor. Il utilise l’intelligence artificielle, les statistiques et une connaissance avancée du marché. Les utilisateurs rassemblent ces données pour identifier des modèles essentiels dans de grands ensembles de données. Le déploiement d’analyses intelligentes fournit d’excellentes informations sur les indicateurs de performance d’une entreprise. Cela montre également les changements complexes qui s’y produisent.

Types d'analyse de données

Généralement, il existe quatre types d'analyse de données. Ils sont:

1. Analyse descriptive

L'analyse descriptive fournit des informations explicatives. Il répond aux questions fondamentales : quoi, qui, où, quand et combien. Il n’est pas possible d’avoir des tableaux de bord et des outils de Business Intelligence sans lui, car c’est l’épine dorsale du reporting. Nous pouvons en outre diviser l'analyse descriptive en deux groupes : les rapports standardisés et les rapports ad hoc. Les rapports prédéfinis contiennent des informations sur un sujet particulier. Un exemple est un rapport mensuel fournissant des informations sur les performances des annonces. Les rapports ponctuels ne sont généralement pas programmés. C’est essentiel pour obtenir de meilleures informations sur un problème particulier. Vous pouvez le faire via les réseaux sociaux en affichant les personnes qui ont interagi avec votre page. Cela vous aide également à obtenir d’autres données démographiques. Les rapports ad hoc sont hypersensibles et fournissent une image plus large de votre audience.

2. Analyse diagnostique

L'analyse diagnostique répond à la question de savoir pourquoi quelque chose s'est produit. Il mesure les données historiques par rapport à d’autres types de données. Une analyse diagnostique vous permet d’approfondir. Il vous aide à localiser les dépendances et à découvrir des modèles. Les entreprises utilisent cette analyse pour acquérir une connaissance approfondie d’un problème spécifique. Les organisations doivent disposer de données détaillées à tout moment. Autrement, la collecte de données pourrait sembler unique pour chaque défi et prendre plus de temps. L'analyse de diagnostic vous envoie des alertes avant qu'un problème potentiel ne survienne. Par exemple, il vous permet de connaître les employés qui consacrent moins d’heures de travail qu’ils ne le devraient.

3. Analyse prédictive

L'analyse prédictive vous donne des informations sur ce qui est susceptible de se produire dans le futur. Il utilise les découvertes de l’analyse descriptive et diagnostique. Il vous aide à découvrir les clusters, les tendances et les exceptions. Vous pouvez alors prédire les tendances susceptibles de se produire dans le futur. L’analyse prédictive constitue donc un outil de prévision crucial. Malgré ses nombreux avantages, la prévision ne fournit qu’une estimation. Son exactitude dépend de la qualité des données. Ainsi, cela nécessite une optimisation régulière et un traitement minutieux.

4. Analyse prescriptive

Ce type d'analyse prescrit les mesures à prendre pour éviter tout problème futur. Il exploite également toutes les tendances prometteuses. C’est dans ce type d’analyse que le Big Data et l’intelligence artificielle entrent en jeu. La modélisation statistique consiste à évaluer des situations pour prouver ou réfuter une hypothèse. L’IA consiste à prédire les résultats potentiels en fonction de nombreuses variables.

Le conseil en science des données et en analytique est essentiel pour toutes les entreprises. Cela peut les aider à créer de nouveaux produits. Cela les rend également plus efficaces pour de meilleures performances et améliore l’expérience client. Il fournit des informations pour une meilleure prise de décision et détecte les défis et les opportunités. Il fait des prévisions qui peuvent réduire la main-d'œuvre et les coûts, permettant ainsi de gagner du temps.