Qu'est-ce que l'analyse avancée ?

L'analyse de données avancée peut contribuer à la prise de décisions commerciales innovantes. Les analyses avancées et la génération de rapports utilisent des outils sophistiqués pour l'exploration des données, les big data et l'analyse prédictive afin d'extraire des données pour les tendances importantes, les modèles et les performances. Plus la quantité de données précieuses que votre entreprise recueille augmente, plus il est nécessaire d'utiliser ces données pour obtenir des informations qui lui confèrent un avantages sur la concurrence.

Techniques d'analyse avancées

Les outils d'analyse avancée explorent les données en profondeur pour vous aider à mieux comprendre pourquoi un événement se produit, à identifier les tendances, à générer des informations prédictives ou à optimiser pour un résultat souhaité. L'utilisation de ces techniques permettra de construire une base solide pour que l'analyse avancée puisse se développer. Parmi les méthodes d'analyse avancée, on peut citer :

L'exploration des données

L'exploration des données est le processus qui consiste à identifier des séquences, des relations ou des anomalies dans de grandes quantités de données brutes. Des connexions au sein des ensembles de données peuvent alors être créées et analysées pour produire des informations sur les opportunités et les risques.

L'apprentissage automatique

Cette technique d'analyse avancée utilise des méthodes de calcul pour trouver des modèles ou des conclusions dans les données, et créer automatiquement des modèles statistiques afin de produire des résultats fiables avec un minimum d'intervention humaine.

L'analyse des cohortes

L'analyse des cohortes est une technique avancée d'analyse des données qui permet d'obtenir des informations largement applicables en examinant le comportement d'un groupe de personnes. Lisez Making Friends with Cohort Analysis pour découvrir cinq façons d'approfondir vos données clients grâce à l'analyse des cohortes.

L'analyse des clusters

L'analyse des clusters est un moyen de reconnaître les différences ou les similitudes dans des ensembles de données et de présenter visuellement ces données pour faciliter les comparaisons. Les visualisations des boîtes à moustaches sont une façon standard de présenter les distributions de données dans un groupe.

L'analyse de la rétention

L'analyse de la rétention utilise l'analyse de données avancée pour comprendre les cohortes d'utilisateurs ou de clients. Ces informations peuvent vous aider à déterminer les facteurs qui influencent la rétention des clients et à élaborer des stratégies de croissance. Téléchargez notre livre blanc sur L'analyse de la rétention et les données qui la motivent pour en savoir plus.

Analyse d'événements complexes

L'analyse d'événements complexes, également appelée traitement d'événements complexes, est un processus avancé d'analyse de données qui rassemble et analyse les données d'événements provenant de sources multiples au fur et à mesure qu'un événement se produit. L'analyse des événements complexes permet d'identifier les relations de cause à effet dans les données afin de fournir un aperçu en temps réel qui peut influencer la prise de décision des entreprises.

L'analyse prédictive

L'analyse prédictive, en association avec l'exploration de données, les méthodes statistiques et l'apprentissage automatique, étudie les données pour prévoir la probabilité d'un résultat futur et documenter les prévisions commerciales de manière appropriée.

Quels sont les avantages de l'analyse avancée ?

Les outils modernes d'analyse de données avancée vous permettent d'analyser et de concrétiser davantage de données, plus rapidement. Les informations obtenues permettent également de prendre des décisions plus judicieuses et plus précises entraînant ainsi un meilleur retour sur investissement.

Plus de temps à consacrer à la stratégie

Le bon choix d'outils d'analyse avancée peut permettre de réduire les ressources nécessaires pour simplifier le processus de tri et d'analyse des données. Les entreprises peuvent saisir de grandes quantités de données et rendre les informations opérationnelles plus rapidement. Les analystes peuvent ainsi se consacrer à des projets plus intéressants et les dirigeants ont plus de temps à consacrer à la stratégie de développement de l'entreprise.

Des décisions plus précises

L'analyse avancée permet de mieux comprendre les données et de les transformer en informations exploitables. Ces informations permettent aux entreprises de prendre rapidement et avec précision des décisions fondées sur des faits.

Un meilleur retour sur investissement

Les outils d'analyse avancée sont en mesure de vous permettre de déterminer de manière efficace le lieu et le moment où les ressources doivent être utilisées, ce qui augmente l'efficacité opérationnelle et réduit les coûts. L'analyse avancée permet également de découvrir les besoins des clients afin que vous puissiez développer et faire évoluer vos produits et services de façon à innover plus vite que vos concurrents.

Le partage des données et la responsabilisation des utilisateurs

Les outils d'analyse avancés peuvent prendre en charge l'intégration de données provenant de sources disparates et permettre un partage sécurisé des données au sein de votre entreprise. Lorsque les données sont accessibles aux salariés, ils sont habilités à identifier les opportunités et à agir en conséquence, ce qui permet de développer davantage votre entreprise.

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