Quand la plupart des gens pensent à l’analyse de données, ils pensent à manipuler et analyser des données dans un outil comme Microsoft Excel. La réalité, c’est que l’analyse des données englobe un large éventail d’outils et de nombreuses méthodes différentes pour manipuler et comprendre l’histoire que les données racontent.
Qu’est-ce que l’analyse de données? L’analyse des données est utilisée très différemment si vous parlez de données commerciales, de données sur la fabrication, de données de marketing ou de données propres à l’industrie et à l’entreprise que vous exploitez.
Dans cet article, vous apprendrez les différents aspects de l’analyse des données, ce qu’ils signifient, et comment ils sont généralement utilisés dans l’ensemble.
Data Collection ou Collecte de données
La première étape de toute analyse de données est la collecte de données, c’est-à-dire la collecte de données provenant de toutes les sources qui contiennent l’information dont vous avez besoin.
Les données peuvent comprendre les éléments suivants et plus :
- Contrôleurs de machines de fabrication
- Saisie manuelle de données dans un ordinateur
- Capteurs qui mesurent la température, la pression et plus encore
- Sources de données en nuage
- Information provenant d’Internet comme les bases de données météorologiques ou gouvernementales
- Bases de données hébergées sur votre réseau d’entreprise
Un défi majeur pour beaucoup d’organisations est de déterminer quels outils techniques sont disponibles pour recueillir cette information. La plupart du temps, un logiciel est nécessaire pour se connecter à cet appareil distant ou à cette source de données, puis les extraire dans une base de données interne ou un système d’historien des données.
Ces aires de stockage sont souvent appelées « data warehouse » ou « entrepôt de données ».
Une fois que l’information est recueillie dans un entrepôt de données à l’intérieur d’une organisation, divers outils peuvent être utilisés pour effectuer l’analyse des données.
Business Intelligence et l’analyse des données
Une fois les données recueillies, la prochaine étape consiste à décider quoi faire avec toutes ces données. En ce qui concerne les renseignements d’affaires, les données requises devraient aider une organisation à prendre de meilleures décisions d’affaires.
Les rapports et les tableaux de bord sur l’intelligence d’affaires aident les gestionnaires et les autres chefs d’entreprise à mieux comprendre les tendances et à mieux comprendre divers aspects de l’entreprise.
Ces aspects comprennent :
- Besoins ou limites de la chaîne d’approvisionnement
- Réduction des coûts
- Amélioration des ventes
- Besoins et comportements des clients
- Prévoir les ventes futures ou les demandes du marché
- Logistique et expédition
La collecte de données à partir de tous ces différents systèmes au sein de votre organisation vous permet d’établir des liens entre des informations qui n’ont peut-être jamais été possibles auparavant.
Analyse des données dans une usine de fabrication
La difficulté lorsqu’il s’agit de recueillir des données sur les processus de fabrication, c’est qu’il y en a habituellement tellement.
Si vous pensez à une usine de fabrication typique, chaque machine sur le plancher de l’atelier recueille des dizaines à des centaines de points de données qui comprennent:
- Températures et pressions
- Fabrication de pièces ou de produits
- Matière première utilisée
- Mauvaises pièces mises au rebut
- Comptage des défaillances et alarmes
Dans la plupart des cas, l’équipement de fabrication est automatisé par l’utilisation d’un contrôleur logique programmable (PLC). Non seulement ces appareils font fonctionner l’équipement selon la façon dont ils sont programmés, mais ils recueillent et recueillent des données à partir de cet équipement.
Obtenir des données de ces API implique un logiciel qui fonctionne sur un serveur sur le même réseau que ces API. Il y a beaucoup de fournisseurs qui ont écrit des logiciels pour obtenir des données de ces contrôleurs et dans un historien des données ou une base de données.
Les historiens des données leaders dans ce domaine comprennent :
- Osisoft : Cette entreprise existe depuis des décennies et comprend des « intégrateurs » ou des pilotes qui peuvent extraire des données de presque tous les types de processeurs, de capteurs ou de bases de données.
- Factorytalk : Rockwell Automation, leader de l’automatisation depuis longtemps, a produit son propre historien des données appelé Factorytalk pour aider ses clients à collecter des données auprès des processeurs.
- Aveva : Anciennement connu sous le nom de Wonderware, l’historien d’AVEVA promet de fournir un « libre accès » aux données de la machine comme les données de processus, les alarmes, les événements et plus encore.
- Iconics : Plus petit joueur sur le marché des historiens de données, les fabricants d’Iconics promettent de fournir un « archivage à grande vitesse » afin que la résolution des données stockées corresponde à ce qui s’est produit à l’origine sur la machine.
Presque tous ces fournisseurs de logiciels incluent des outils d’analyse de données pour accompagner leur solution d’historien des données. Le choix de la bonne solution de collecte et d’analyse des données pour votre installation de fabrication dépend vraiment des contrôleurs que vous utilisez, de la manière dont vous souhaitez stocker les données et du montant que vous êtes prêt à dépenser.
Data Visualization ou Visualisation des données
L’outil le plus populaire pour recueillir, analyser et visualiser des données d’affaires est Microsoft PowerBi.
PowerBI est un outil de visualisation puissant offert par Microsoft qui vous permet d’apporter des données provenant de nombreuses sources de données différentes. Vous pouvez ensuite découper et couper en dés les données entre divers diagrammes à secteurs et à barres, graphiques linéaires, tableaux et plus encore.
La capacité de combiner l’information provenant de diverses sources de données vous permet de trouver des corrélations qui n’auraient pas été possibles auparavant. C’est la magie de l’analyse moderne des données. Il offre la possibilité d’obtenir des informations qui n’étaient jamais possibles avant les outils qui vous permettent de visualiser des données provenant de nombreuses sources.
Powerbi n’est pas la seule application capable de manipuler et de visualiser les données de cette manière. En fait, il y a un marché croissant pour ces types d’outils.
Logiciel d’analyse de données
Les principaux outils de visualisation des données aujourd’hui comprennent :
- Metabase : Une solution open-source (gratuite) qui se vante de laisser les gens de votre organisation « poser des questions et apprendre des données ».
- Tableau : Une plateforme de visualisation de données populaire utilisée dans de nombreuses industries. La connectivité avec de nombreuses sources de données différentes est disponible.
- Whatagraph : Populaire auprès des agences de marketing, car il est facile de produire des rapports faciles à comprendre. L’outil comprend la génération automatisée de rapports et peut automatiquement les envoyer par courriel à n’importe qui.
- Jasperreports : Il s’agit d’une autre solution de reporting open-source. Sa puissance vient de la capacité de produire des rapports dans de nombreux formats différents comme des documents imprimés, des PDF et des rapports sur le Web.
L’option que vous choisissez dépend vraiment de l’investissement que vous ou votre organisation souhaitez faire. Heureusement, il existe d’excellentes options open-source disponibles si c’est là que vous devez commencer.
Data Mining ou Exploration de données
L’une des nouvelles techniques d’analyse de données les plus puissantes est ce qu’on appelle l’exploration de données.
L’exploration des données est axée sur l’utilisation de la modélisation statistique pour extraire les tendances et les tendances d’un grand volume de données afin de prédire les tendances futures.
Les applications qui peuvent effectuer l’analyse statistique de l’exploration de données sont hautement spécialisées et doivent souvent être adaptées à l’application ou à la situation.
Les types d’analyse des données comprennent :
- Exploratory Data Analysis (Analyse exploratoire des données) (EDA) : Il s’agit de rechercher des tendances dans les données afin d’identifier de nouvelles tendances ou d’apprendre de nouvelles informations.
- Confirmatory Data Analysis (Analyse des données de confirmation) (ACD) : Il s’agit d’utiliser toutes les données recueillies pour essayer de déterminer si les corrélations soupçonnées sont vraies.
Logiciel Data Mining
Voici quelques-uns des principaux outils logiciels d’exploration de données disponibles sur le marché aujourd’hui :
- Rapid Miner : Un excellent système d’analyse prédictive open-source écrit en Java. Il est capable d’apprentissage automatique, d’analyse prédictive et d’exploration de textes.
- Sisense : Logiciel sous licence conçu pour la veille économique, avec la capacité de se développer pour les grandes organisations. Il comprend un excellent module de rapport.
- Oracle : Oracle est l’un des principaux noms de l’industrie des données et offre une fonction d’exploration de données dans SQL qui permet aux organisations d’utiliser les données stockées dans une base de données Oracle.
- IBM Cognos : Ce logiciel est capable de traiter de grands volumes de données pour identifier des tendances importantes. Ceux-ci peuvent être utilisés pour générer des rapports pour la direction ou d’autres.
- SAS : Autre grand nom de l’industrie des données, le système d’analyse statistique (SAS) a été spécifiquement conçu pour exploiter, gérer et même mettre à jour les données en fonction des résultats analytiques.
Comme vous pouvez le voir, l’analyse des données comporte de nombreuses facettes, et les outils dont vous avez besoin dépendent vraiment de ce que vous espérez apprendre de ces données.
Les progrès dans l’analyse des données continuent de progresser chaque année, et toute entreprise ou organisation qui espère garder une longueur d’avance dans son industrie doit se tenir au courant des outils d’analyse des données disponibles et les utiliser à leur plein potentiel.
Voir aussi : Outil BI : Comment le sélectionner pour votre organisation