Qu’est-ce que l’analyse avancée ?

L’analyse avancée des données peut aider à favoriser une prise de décision commerciale innovante. Analyses et rapports avancés utilisez des outils sophistiqués pour l’exploration de données, le big Data et l’analyse prédictive pour extraire des données pour les tendances, les modèles et les performances importants. Au fur et à mesure que la quantité de données précieuses collectées par votre entreprise augmente, il en va de même pour la nécessité d’utiliser ces données pour obtenir des informations offrant un avantage concurrentiel.

Techniques d’analyse avancées

Les outils d’analyse avancés approfondissent les données pour vous aider à mieux comprendre pourquoi quelque chose se passe, à identifier les tendances, à générer des informations prédictives ou à optimiser les résultats souhaités. L’utilisation de ces techniques aidera à construire une base solide pour que l’analyse avancée mûrisse. Certaines méthodes d’analyse avancées incluent :

Exploration de données

L’exploration de données consiste à identifier des séquences, des relations ou des anomalies dans de grandes quantités de données brutes. Des connexions au sein d’ensembles de données peuvent ensuite être créées et analysées pour produire des informations sur les opportunités et les risques.

Apprentissage automatique

Cette technique d’analyse avancée utilise des méthodes de calcul pour trouver des modèles ou des inférences dans les données et créer automatiquement des modèles statistiques pour produire des résultats fiables avec une intervention humaine minimale.

Analyse de cohorte

L’analyse de cohorte est une technique avancée d’analyse de données qui développe des informations largement applicables en examinant le comportement d’un groupe de personnes. Lisez Se faire des amis avec l’analyse de cohorte pour obtenir cinq façons de plonger en profondeur dans les données de vos clients à l’aide de l’analyse de cohorte.

Analyse de grappes

L’analyse de grappes est un moyen de reconnaître les différences ou les similitudes dans les ensembles de données et de présenter visuellement ces données pour faciliter les comparaisons. Les visualisations de diagramme de boîte sont un moyen standard d’afficher les distributions de données dans un cluster.

Analyse de rétention

L’analyse de rétention utilise des analyses de données avancées pour comprendre les cohortes d’utilisateurs ou de clients. Ces informations peuvent vous aider à déterminer quels facteurs influencent la rétention et à orienter les stratégies de croissance de la clientèle. 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 (CEP), est un processus d’analyse de données avancé qui agrège et analyse les données d’événements provenant de plusieurs sources au fur et à mesure qu’un événement se produit. L’analyse d’événements complexes identifie les relations de cause à effet dans les données pour fournir des informations en temps réel qui peuvent influencer la prise de décision commerciale.

Analyse prédictive

L’analyse prédictive, associée à l’exploration de données, aux méthodes statistiques et à l’apprentissage automatique, étudie les données pour prédire la probabilité d’un résultat futur et éclairer les prévisions métier de manière appropriée.

Quels sont les avantages de l’analyse avancée ?

Les outils d’analyse de données avancés modernes vous permettent d’analyser et d’opérationnaliser plus de données, plus rapidement. Les informations générées permettent également une prise de décision meilleure et plus précise qui améliore le retour sur investissement.

Plus de temps pour se concentrer sur la stratégie

La bonne sélection d’outils d’analyse avancés peut réduire les ressources nécessaires pour rationaliser le processus de tri et d’analyse des données. Les entreprises peuvent saisir de grandes quantités de données et opérationnaliser les informations plus rapidement. Cela libère les analystes pour prendre en charge des projets plus précieux et donne aux dirigeants plus de temps pour se concentrer sur la stratégie d’amélioration de l’entreprise.

Prise de décision plus précise

L’analyse avancée donne un aperçu plus approfondi des données, transformant ces données en informations exploitables. Ces informations permettent aux entreprises de prendre des décisions fondées sur des faits rapidement et avec précision.

Obtenez un meilleur retour sur investissement

Les outils d’analyse avancés peuvent vous aider à décider efficacement où et quand utiliser les ressources, ce qui augmente l’efficacité opérationnelle et réduit les coûts. Les analyses avancées révèlent également les besoins des clients afin que vous puissiez développer et faire évoluer des produits et des services et offrir une innovation en avance sur vos concurrents.

Partage de données et autonomisation des utilisateurs

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

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