Pourquoi l'analyse commerciale est importante
Publié: 2021-05-28À la base, l'analyse commerciale est l'exploration des données d'une entreprise, avec un fort accent sur l'analyse statistique et la manière dont les meilleures pratiques et les systèmes individuels sont sélectionnés pour chaque entreprise.
De plus en plus d'entreprises deviennent axées sur les données, car les entreprises de toutes tailles sont de plus en plus conscientes que leurs données sont l'un de leurs atouts les plus précieux à exploiter comme un avantage sur la concurrence.
Une fois qu'un objectif final de l'analyse est compris, la méthodologie d'analyse est choisie et les données de l'entreprise sont sélectionnées pour étayer l'analyse. Cela implique généralement un flux provenant de plusieurs sources et systèmes de données, pour ensuite être nettoyé et intégré dans un espace unifié, tel qu'un entrepôt de données.
Le succès de l'analyse commerciale repose intrinsèquement sur la qualité des données (bonnes données entrantes, bonnes données sortantes) et sur l'expertise de l'analyste qui comprend les nuances d'une entreprise individuelle, ainsi que sur la technologie sur laquelle tout est construit.
Le défi des sources multiples
De nombreuses entreprises utilisent une gamme de solutions et de plates-formes commerciales différentes, qui peuvent être excellentes individuellement, mais sont étouffées par leur incapacité à communiquer en collaboration les unes avec les autres, ou du moins, à se rendre au même endroit. Lorsque vous ajoutez également des sources de données sur papier héritées au mélange, il est facile de comprendre pourquoi, dans de nombreuses organisations, beaucoup de temps est passé simplement à essayer de trouver des informations - sans parler de faire quoi que ce soit de constructif avec.
Plusieurs sources de données peuvent être difficiles à obtenir dans un seul flux uniforme, en particulier lorsque vous considérez une variété de formats, de systèmes hérités, de délais d'exportation et de disponibilité auxquels de nombreuses entreprises sont confrontées.
Le défi de l'analyse commerciale en temps réel
À titre d'exemple, l'analyse de données en temps réel est utilisée dans le commerce financier depuis un certain temps déjà et intègre désormais plus de flux de données que jamais auparavant.
Pour être utiles, les applications d'analyse en temps réel doivent avoir une bonne disponibilité associée à des temps de réponse courts. Les systèmes doivent également être capables de gérer de grandes quantités de données, tout en restant censés renvoyer les requêtes en quelques secondes.
Mieux votre entreprise sait où elle se trouve actuellement, mieux elle peut prévoir où elle doit être.
L'analyse prédictive fait partie de l'analyse et de l'intelligence d'entreprise qui est de plus en plus complétée par l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique, en utilisant des statistiques et la modélisation pour déterminer les performances futures et conclure les résultats potentiels, sur la base de données historiques et actuelles.
Cela permet aux organisations de décider où concentrer au mieux leurs ressources, et ainsi être en mesure de faire des prédictions intelligentes sur l'avenir. On pourrait affirmer que ce niveau d'informations est si précieux que les systèmes qui le permettent peuvent facilement s'autofinancer en un rien de temps.
Les applications exactes varient d'une industrie à l'autre, mais la capacité de faire des prévisions intelligentes sur les événements futurs a des applications presque illimitées.
Advanced Business Analytics est déjà utilisé dans une variété d'industries, y compris les télécommunications, les produits pharmaceutiques, la défense, la logistique, l'assurance, les services financiers et bien au-delà.
Quelles sont les principales différences entre Business Analytics et Business Intelligence ?
Il est (naturellement) assez courant que les gens confondent BA (Business Analytics) avec BI (Business Intelligence) car ils semblent tous deux intrinsèquement similaires.
BA et BI nécessitent que les données soient collectées, nettoyées et représentées visuellement via un logiciel de visualisation de données pour une narration convaincante et des informations à tirer des données.
Il existe cependant quelques différences essentielles entre eux :
La BI traite des données historiques, mais les données ont tendance à être rassemblées à partir d'un certain nombre de sources, par ex. Logiciel CRM ou outils marketing automatisés. La principale fonction de la Business Intelligence consiste à rendre compte des performances d'une entreprise, sur la base d'indicateurs clés. Il fournit un contexte à ce qui s'est déjà produit dans le passé, pourquoi cela a pu se produire et ce qui se passe actuellement.
Business Analytics, quant à lui, prend le contexte déduit de la Business Intelligence et applique la modélisation prédictive, l'exploration de données, l'analyse statistique, etc. Ces méthodes sont plus avancées, elles sont donc plus indicatives de ce à quoi vous pouvez vous attendre à l'avenir.
Comment Business Analytics peut-il aider votre organisation ?
- Prenez de meilleures décisions basées sur les données
C'est généralement la raison la plus importante pour laquelle les organisations utilisent des applications de science des données - pour mieux comprendre leurs données (quantifiables) et les utiliser à bon escient.
- La capacité de mieux identifier les opportunités
Une autre capacité des outils de science des données et d'analyse est l'identification des opportunités. L'IA et le ML peuvent alimenter l'analyse prédictive pour mieux identifier les modèles de données qui peuvent déterminer la probabilité d'une émergence future. Cela permet aux organisations de décider où concentrer au mieux leurs ressources, et ainsi être en mesure de faire des prédictions intelligentes sur l'avenir. En utilisant à la fois des données de marché historiques et projetées, des décisions et des prévisions peuvent être prises pour déterminer si une nouvelle entreprise/produit/service ou investissement est susceptible d'avoir un bon retour sur investissement.
- Pour vous assurer de recruter les meilleures personnes
En utilisant des algorithmes uniques, la science des données peut extraire les données des CV et déterminer si un candidat vaut la peine d'envisager de passer à l'étape suivante.
- Pour mieux comprendre les intentions des clients
Par exemple, les entreprises peuvent désormais utiliser la science des données pour mieux comprendre la nature de la demande d'un client de manière plus autonome, en grande partie grâce aux progrès du NLP (Natural Language Processing), alimenté par la science des données.
Les dernières avancées en matière d'analyse commerciale
Advanced Business Analytics est alimenté par des bases de données accélérées par GPU permettant aux utilisateurs de visualiser et d'interroger instantanément de manière interactive des milliards de lignes de données. Cependant, les anciens systèmes basés sur le processeur reposent sur des processus manuels, tels que le sous-échantillonnage et l'indexation. Cela peut prendre énormément de temps et de main-d'œuvre lors de l'utilisation de ces systèmes hérités, de sorte que de nombreuses entreprises savent que l'analyse de rentabilisation de la mise à niveau vers de nouveaux systèmes basés sur GPU constitue une analyse de rentabilisation vraiment convaincante.
En résumé
Lorsque votre entreprise décide de plonger dans le monde de l'analyse commerciale, il est presque certain que vous prendrez de meilleures décisions en tant qu'entreprise dans son ensemble.
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