Activité émergente et essentielle au sein des entreprises, la data analytics ou encore analyse de données représente aujourd’hui une valeur sûre en matière de création de valeur et de croissance. Cela étant dit, bien des chefs ou responsables d’entreprises regardent peu la complexité et le caractère massif des données numériques actuelles. Ils mettent en place des structures à la volée, sans véritable stratégie, risquant de prendre des décisions approximatives, voire compromettantes.
L’analyse de données doit suivre quelques règles pour être efficace, de la mise en place de la solution analytique à l’utilisation des résultats. Voici quelques dispositions à prendre de manière spontanée pour avoir les meilleurs résultats de data analytics.
Avoir un plan stratégique de data analytics
Pour un traitement efficace des données numériques et big data, un projet de data analytics doit intégrer un système global de gestion des données, de façon à en garantir la collecte et la qualité. Cela peut passer par le choix et la mise en place d’une équipe de spécialistes data en interne, ou au contraire, le recours à des compétences externes (un auditeur formé à la discipline, un consultant par exemple). La section d’audit et contrôle est aussi de grande importance. Vient ensuite la définition des objectifs et de la stratégie de déploiement de la solution d’analyse des données et mégadonnées. Cette première phase nécessite de considérer le budget et les ressources, de même que l’impact du dispositif et les risques.
Se faire accompagner dans sa démarche de data analytics
Pour donner lieu à des résultats pertinents et en rapport avec les enjeux de l’entreprise, un paramétrage personnalisé du dispositif algorithmique et analytique est de mise. Mais il s’agit d’une démarche que même les intelligences artificielles les plus sophistiquées ne peuvent mener avec brio. Un accompagnement par des experts rompus à l’analyse des données ou l’assistance de l’éditeur du programme de data analytics et de data visualization permettra à l’équipe d’être au point dans sa maîtrise.
Affiner la sélection des compétences
Avec la data analytics, on a affaire à un système d’informatique décisionnelle, sans compter le volume de la modernisation des outils. Autrement dit, les parties prenantes à l’analyse des données doivent être des pratiquants confirmés et expérimentés. Le processus de composition de l’équipe de data science devra suivre ligne par ligne un cahier des charges préétabli pour chaque fonction. Une analyse minutieuse des dossiers des postulants doit être mise en œuvre. Mais en plus, il s’agit de leur faire passer des tests à échelle restreinte, correspondant aux principaux risques et besoins.
Ouvrir l’accès à la solution de data analytics en interne
La mise en commun de la solution de data analytics mise en place est une façon d’optimiser et de maîtriser le système d’analyse et d’exploitation de données. Cette mutualisation est particulièrement importante pour les départements qui participent au traitement des données à analyser. On peut notamment travailler sur les KRI (key risk indicators) existants pour développer des KPI (key performance indicators), pour en même temps assurer une communication efficace des données de performance.
Mesurer l’impact de la solution de data analytics
L’estimation du retour sur investissement du process de data analytics doit être positive. Tout en s’assurant d’avoir des moyens qui correspondent à son budget, l’entreprise doit prendre en compte les différents facteurs de coût d’un projet de data analytics, c’est-à-dire ceux liés au recrutement de compétences internes, à l’infrastructure, etc. En outre, pour garantir ce rendement positif, il est indispensable d’avoir un processus efficace de détection des données non conformes et des exceptions, l’automatisation des contrôles, ainsi qu’un nombre de contrôles adéquat.
Contrôler les exceptions dans une démarche d’audit
Il s’agit d’analyser les exceptions selon un cadre précis et de façon méticuleuse, surtout si on est soumis à différentes réglementations touchant le traitement et l’exploitation des données. Il est indispensable notamment de mettre en place une stratégie d’analyse de données prenant en compte certaines limites, les normes établies en matière d’échantillonnage, des systèmes d’exploration de données conformes aux lois et règlements en vigueur.
Optimiser la data analytics grâce au machine learning
Grâce au machine learning (ML) et au deep learning, le dispositif de data analytics n’a plus besoin d’instructions, mais seulement des données et des modèles. La solution mise en place est à même de répertorier à vitesse grand V les données et transactions non conformes, les éléments statistiques peu communs, ainsi que les exceptions inhabituelles. Cela donne lieu à des résultats directement exploitables, pour la construction de business models fiables. Le ML ou apprentissage automatique est particulièrement important quand on a affaire au big data.
Créer et optimiser un système d’exploitation des exceptions
Dans un processus perpétuel d’amélioration des résultats de data analytics, il est toujours intéressant de construire et de proportionner un système d’exploitation des exceptions, à joindre en nombre et en qualité adaptée au dispositif de contrôle des données existant.
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