Analyse de données : 7 mythes passés au crible

En dépit des avantages indéniables que l’analyse de données confère à certains des plus grands noms de la tech et du monde des affaires, tels que Meta ou Amazon, il subsiste une certaine forme de stigmatisation liée à cette pratique. Néanmoins, il est vrai que les réalités de l’analyse de données ont été occultées par un ensemble de mythes. Dans cet article, nous mettons les choses au clair. 

Introduction à l’analyse de données 

L’analyse de données vise à extraire et analyser des données brutes pour en tirer des informations.  Les données brutes dont il est question peuvent être variées et vont des chiffres de vente aux salaires des employés en passant par le nombre de téléchargements d’un document sur le site internet de l’entreprise. 

Quelles que soient les données, l’analyse permet aux PME, aux particuliers et aux grandes entreprises de trouver des solutions à leurs problèmes. L’analyse de données permet également d’identifier les succès ou les échecs des nouvelles stratégies commerciales. 

Aujourd’hui, de nombreux fournisseurs de solutions data analytics SaaS ont conçu des logiciels d’analyse de données adaptés aux utilisateurs non expérimentés. Ces logiciels sont dits SSBI (self-service business analytics qui se traduit par business intelligence en libre-service ). 

Voici quelques indications clés pour mieux comprendre l 

• L’analyse de données est une discipline scientifique spécialisée dans laquelle les données brutes sont analysées dans le but d’en tirer des conclusions. 
• En ayant recours à l’analyse de données, les entreprises peuvent accroître leurs bénéfices, leur efficacité, leur leadership et leurs performances globales. 
• Ce que les data analysts mettaient autrefois plusieurs mois à réaliser peut désormais être accompli en quelques instants grâce à des processus et des logiciels automatisés. 
• Il existe quatre approches principales dans l’analyse de données : 

1. L’analyse descriptive – pour répondre à la question « Que s’est-il passé ? » 

2. L’analyse diagnostique – pour répondre à la question « Quelle en est la raison ? » 

3. L’analyse prédictive – pour répondre à la question « Que pourrait-il se passer ensuite ? » 

4. L’analyse prescriptive – pour répondre à la question « Que devons-nous faire ? » 

• Les ingénieurs en analyse de données utilisent une série de logiciels pour les assister dans leurs analyses. Parmi ces outils figurent les plateformes de Business Intelligence. 

Démystification des 7 mythes les plus courants en analyse de données 

Après avoir expliqué ce qu’est l’analyse des données. Voyons maintenant ce qu’elle n’est pas. Nous allons séparer la réalité de la fiction en dissipant les sept principaux mythes sur l’analyse des données. 

L’analyse de données est coûteuse 

L’analyse de données est une science précise, et en tant que telle, ce n’était pas une pratique que les propriétaires d’entreprises ordinaires pouvaient facilement implémenter. A ses débuts, elle était plutôt confinée à la sphère académique. 

Lorsque l’analyse de données a fait son apparition dans le monde des affaires, les seules entreprises qui pouvaient se permettre d’en exploiter les nombreux avantages étaient celles qui étaient suffisamment grandes pour employer toute une escouade d’analystes de données et d’ingénieurs. 

Ce n’est toutefois plus le cas aujourd’hui. En effet, l’analyse de données de qualité n’est plus un luxe réservé à l’élite. Les coûts ont considérablement diminué dans trois secteurs essentiels pour rendre ce service abordable pour tous. 

1. Le stockage des données – pour analyser des données, il faut un endroit où les stocker. Le stockage de données, notamment dans le Cloud, devient chaque année plus abordable.  

2. Les logiciels d’analyse de données – plutôt que d’investir dans de nombreuses applications différentes, une seule application ou un seul programme peut désormais suffire. 

3. La collecte de données – recueillir des données n’a jamais été aussi facile puisque la plupart des outils de travail permettent aujourd’hui de recueillir des données.  

Vous avez besoin d’un groupe d’experts en données pour mener votre analyse 

Ce mythe bien particulier est un peu plus complexe et délicat à démêler. L’analyse de données est (techniquement) une pratique à laquelle nous sommes naturellement enclins. Ainsi, la question de savoir si elle requiert des experts confirmés est nuancée. 

Par exemple, on pourrait affirmer que les premiers proto-humains à avoir fait du feu à partir de silex et de bois d’allumage étaient des analystes de données. Ils ont pris leurs données brutes (le type, l’âge et la quantité de bois, le type de silex, le temps, le vent, l’emplacement, etc.) et les ont analysées jusqu’à ce qu’ils identifient les points de données optimaux pour produire du feu (du vieux bois sec, un temps sec, une brise légère, un endroit abrité de la pluie). 

Cependant, lorsqu’il s’agit de maximiser l’efficacité et le chiffre d’affaires d’une entreprise, l’analyse de données devient beaucoup plus complexe que les premiers allumeurs de feu n’auraient jamais pu l’imaginer. Par exemple, si votre entreprise est très grande ou si le problème à résoudre est particulièrement complexe, une équipe composée d’experts en analyse de données peut s’avérer nécessaire. 

Néanmoins, dans la plupart des scénarios commerciaux, vous n’aurez pas besoin d’engager un groupe d’experts. À la place, vous pouvez vous appuyer sur des logiciels d’analyse de données en libre-service (disponibles à des prix abordables) pour recueillir et analyser vos données. 

L’analyse de données est fastidieuse et chronophage 

Un autre mythe laisse entendre que l’analyse de données est rébarbative et requiert beaucoup trop de temps. Ce fut effectivement le cas à une époque. 

Avant les logiciels et des programmes SSBI, l’analyse des données impliquait de passer au crible d’immenses piles de données brutes dans une quête désespérée de patterns. 

Or, nous sommes à présent en mesure de réfuter catégoriquement ce mythe. 

Le risque de lassitude vis-à-vis des données réside avant tout dans la très forte abondance de ces dernières. Toutefois, ce problème peut être atténué par l’utilisation d’un modèle analytique approprié dès le départ. 

Par exemple, si vous souhaitez analyser l’impact d’un nouvel emballage sur les ventes de hamburgers dans votre franchise de fast-food, vous n’aurez peut-être besoin d’examiner que les chiffres de vente des mois précédant et suivant l’introduction du nouvel emballage. En revanche, si votre but est d’analyser les chiffres relatifs au cycle de vie complet du hamburger, alors oui : l’analyse sera plus complexe. 

Deuxièmement, nous sommes également en mesure de réfuter le mythe selon lequel l’analyse de données exige énormément de temps. Les programmes et les applications de business intelligence modernes vous permettent d’analyser de grandes quantités de données en quelques clics, à condition que vous sachiez ce qu’il faut chercher, vous permettant ainsi de gagner du temps. 

Seules les grands comptes et les entreprises en ligne tirent profit de l’analyse de données 

Le mythe selon lequel l’analyse de données ne profite qu’à certaines entreprises est erroné. Néanmoins, on peut facilement comprendre pourquoi les propriétaires de petites entreprises, indépendantes ou hors ligne, continuent d’y croire. 

Les entreprises ayant connu les plus grands succès en matière d’analyse de données se situent généralement dans le secteur des technologies et du e-commerce (notamment des géants comme Amazon, eBay, Google et Facebook). Les analyses de données qu’elles ont menées sur les campagnes de marketing, les dépenses publicitaires et les habitudes des consommateurs (bien que controversées) leur ont permis de générer des milliards de dollars de revenus. 

Nous sommes convaincus que l’analyse de données s’adresse autant aux entreprises hors ligne et indépendantes qu’aux méga-corporations. 

Si vous êtes à la tête d’une entreprise non digital, vous n’avez peut-être pas grand-chose à voir avec les grands noms de la tech. Néanmoins, l’analyse de données peut jouer un rôle très important dans l’efficacité de votre structure interne et l’amélioration de votre processus décisionnel. 

Vous devez acquérir des volumes considérables de données 

Avez-vous déjà entendu parler du Big Data ? La majorité d’entre nous en ont eu vent, même si beaucoup n’ont toujours aucune idée de ce que ce terme signifie. 

Le terme « Big Data » fait référence à tout ensemble de données trop volumineux pour être traité (ou analysé) par les méthodes traditionnelles. En cette ère hyper numérique, le Big Data est manipulé par des entreprises d’envergure telles que Meta, qui en tirent des profits faramineux. Comme Meta est propriétaire des plateformes de réseaux sociaux Facebook, Instagram et WhatsApp, elle a un accès instantané aux données utilisateur de milliards de personnes dans le monde entier. 

Ces données sont ensuite analysées au moyen des technologies Big Data, et les découvertes réalisées sont vendues au plus offrant, quand bien même celui-ci aurait des intentions malhonnêtes. Des exemples clairs de ce type de pratiques se sont produits avec la manipulation des électeurs par la société Cambridge Analytica lors de la campagne présidentielle Trump-Clinton de 2016 et du référendum britannique sur le Brexit. 

Toutefois, le simple fait que le Big Data existe signifie-t-il que toute analyse nécessite d’énormes volumes de données pour porter ses fruits ? Pas du tout ! L’analyse de données est également réalisable à des micro-niveaux. Il ne s’agit pas d’une question de quantité mais de qualité. Pour obtenir des données de bonne qualité, vous devez d’abord poser les bonnes questions et ce de la manière la plus optimisée possible. 

L’analyse de données pourrait remplacer les effectifs humains 

Les programmes d’analyse de données SSBI étant déjà devenus très intuitifs et le marché mondial des données appelé à doubler d’ici 2027, beaucoup pensent que les logiciels d’IA pourraient bientôt remplacer l’humain. 

Il est vrai que l’IA (intelligence artificielle) s’est améliorée à pas de géant ces dernières années. Certains logiciels d’IA peuvent traiter des dizaines de milliers de points de données en quelques secondes, bien plus rapidement que les humains ne le pourraient jamais. Néanmoins, tout n’est pas qu’une question de vitesse. 

Outre la capacité à traiter des données brutes, une analyse de données qualitative exige également de la créativité humaine et une bonne faculté de résolution des problèmes. Elle requiert des ressources humaines (de vraies personnes) pour poser les bonnes questions et extraire les bons insights. 

Autrement dit : un logiciel d’analyse de données intelligent peut transformer de l’argile en briques plus rapidement que n’importe quel humain, mais il n’a ni l’ingéniosité, ni la créativité pour transformer ces briques en une architecture esthétique, solide et rentable. Cette tâche, nous devons la réaliser nous-mêmes. 

L’analyse de données permet de prédire l’avenir 

Si vous avez déjà eu l’occasion de regarder la troisième et dernière saison de la série télévisée américaine à succès Westworld, vous avez sans doute été témoin d’un monde de science-fiction dystopique dans lequel une société d’analyse de Big Data prend le contrôle de toute chose, de la nourriture que vous mangez à votre travail, en passant par la maison dans laquelle vous dormez. 

Comment procède-t-elle exactement ? En prédisant l’avenir grâce à l’analyse de données, et en exploitant ses prédictions pour asservir la population. 

Croyez-le ou non, malgré la nature fictive de ce récit, le mythe de l’analyse de données prédisant l’avenir continue de faire son chemin dans les esprits de beaucoup de gens. Mais est-il vrai ? Heureusement, non. 

Ce qui est vrai, c’est que si vous posez les bonnes questions sur vos données et si vous analysez vos ensembles de données de la bonne manière, l’analyse de données peut vous aider à vous préparer à l’éventualité la plus probable. 

Par exemple, si l’analyse des données montre que le plat le plus populaire de votre restaurant est la pizza au pepperoni, vous pouvez prédire que les ventes baisseront si vous retirez ce plat du menu. 

Cependant, cela signifie-t-il que vous avez prédit l’avenir ? Non. Vous avez juste identifié le scénario le plus probable. Il est tout à fait possible que la clientèle actuelle de la pizza au pepperoni opte pour la pizza au salami de votre menu, et que les ventes restent constantes. 

L’analyse de données : un avantage pour tous 

L’analyse de données demeure un mystère pour des millions de personnes dans le monde, bien que leurs données utilisateur soient collectées et analysées par des tiers chaque seconde de chaque jour. 

Ce que peu de gens réalisent, c’est qu’ils peuvent, eux aussi, employer l’analyse de données à leur avantage. Qu’il s’agisse d’un podcasteur solo qui identifie le type de contenu le plus populaire auprès de ses auditeurs ou d’un cadre supérieur qui résout des problèmes d’efficacité au sein de son équipe, l’analyse de données peut être un atout majeur. Ne vous fiez ni aux mythes, ni à la hype. Ne vous souciez que des faits !