L’analyse descriptive consiste à examiner les données passées pour comprendre ce qui s’est réellement passé. C’est le point de départ de toute stratégie de données et la base d’analyses plus avancées telles que le diagnostic de problèmes (analyse diagnostique), la prédiction de tendances futures (analyse prédictive) ou la décision de ce qu’il faut faire ensuite (analyse prescriptive).
En rassemblant des données provenant de différentes sources et en utilisant des outils de base tels que les moyennes, les totaux et les statistiques simples, l’analyse descriptive transforme les chiffres bruts en informations claires et utiles. Pensez aux tableaux de bord, aux rapports et aux indicateurs clés de performance qui vous aident à repérer les tendances, à détecter les schémas inhabituels et à comprendre les performances au fil du temps.
À quelles questions l’analyse descriptive permet-elle de répondre ?
L’analyse descriptive répond à des questions telles que :
- Quel a été notre chiffre d’affaires au cours du dernier trimestre ?
- Combien de tickets de support ont été fermés le mois dernier ?
- Quel est le taux d’attrition de notre clientèle cette année ?
Il ne vous dit pas pourquoi quelque chose s’est produit ou ce qu’il faut faire ensuite. Il fournit plutôt le « quoi », donnant aux équipes le contexte dont elles ont besoin pour approfondir ou prendre des mesures.
Caractéristiques principales de l’analyse descriptive
- Rassemblez vos données : L’analyse descriptive extrait des informations de différents systèmes tels que les ventes, le marketing, les finances, et les rassemble en une seule vue claire.
- Se concentre sur le passé : Il s’agit de comprendre ce qui s’est déjà passé (par exemple, quel était le chiffre d’affaires du dernier trimestre ou le taux de désabonnement de l’année dernière ?)
- Suivi de ce qui compte le plus : vous pouvez facilement suivre les indicateurs clés de performance tels que les revenus, les coûts, la croissance de la clientèle ou les conversions sur le site Web au fil du temps.
- Présente clairement les informations : Les tableaux de bord et les rapports facilitent la compréhension et le partage des données.
- Mettez en évidence les tendances et les valeurs aberrantes : Les diagrammes, les graphiques et les tables permettent de repérer facilement les tendances, de détecter les anomalies et de comparer les performances dans le temps ou entre les équipes.
L’analyse descriptive et les autres types d’analyse
| Type d’analyse | Question principale | Fonction |
|---|---|---|
| Descriptif | Que s’est-il passé ? | Résume les données historiques |
| Diagnostic | Pourquoi cela s’est-il produit ? | Identifie les causes et les corrélations |
| Prédictif | Que pourrait-il se passer ? | Prévision des tendances futures sur la base de modèles |
| Prescriptive | Que devons-nous faire ? | Suggère des actions ou des décisions |
À quoi peut servir l’analyse descriptive ?
| L’industrie | Use cases |
|---|---|
| Vente au détail | Suivi des ventes hebdomadaires par produit et par magasin |
| Marketing | Analyser les taux d’ouverture des courriels et les performances des campagnes |
| Finances | Résumer les dépenses mensuelles et l’évolution des recettes |
| Soins de santé | Rapport sur les visites, les diagnostics et les résultats des patients |
| RH | Mesurer la rotation du personnel et l’embauche au fil du temps |
Établir les bases d’une prise de décision fondée sur les données
- Une visibilité claire de vos données: L’analyse descriptive vous montre ce qui se passe dans votre entreprise. Vous pouvez suivre les tendances en matière de ventes, de comportement des clients, de conversions sur le site web ou tout autre indicateur clé.
- Des décisions plus intelligentes étayées par des données: En examinant les données antérieures, vous pouvez prendre de meilleures décisions. Si le taux de désabonnement des clients a augmenté au cours du dernier trimestre, vous le verrez et saurez où creuser davantage.
- Une communication plus facile avec votre équipe et les parties prenantes: Les tableaux de bord et les rapports vous permettent de partager des informations de manière facile à comprendre.
- Construit une base solide pour une analyse plus approfondie: L’analyse descriptive est la première étape. Avant de chercher à comprendre pourquoi quelque chose s’est produit ou ce qui pourrait se produire ensuite, vous devez comprendre ce qui s’est déjà produit. Elle prépare le terrain pour l’analyse diagnostique, prédictive et prescriptive.
Outils couramment utilisés pour l’analyse descriptive
- Plateformes d’intelligence économique (par exemple, ClicData)
- Feuilles de calcul (Excel, Google Sheets)
- Requêtes SQL et outils de base de données
- Outils de visualisation des données (diagrammes, graphiques, tableaux croisés dynamiques)
Comment ClicData supporte-t-il l’analyse descriptive ?
ClicData est une plateforme BI complète conçue pour aider les entreprises à réaliser facilement des analyses descriptives. Vous pouvez connecter plusieurs sources de données, mélanger et nettoyer vos données, et visualiser des indicateurs clés en temps réel.
Les caractéristiques qui font de ClicData un outil idéal pour l’analyse descriptive sont les suivantes :
- Connecteurs de données vers des centaines de sources
- Constructeur de tableau de bord par glisser-déposer
- ICP personnalisés et champs calculés
- Actualisation des données et alertes programmées
- Partage et intégration des rapports en temps réel
Que vous ayez besoin d’un rapport sur les opérations quotidiennes ou sur les performances trimestrielles, ClicData vous aide à transformer vos données historiques en informations exploitables.
FAQ sur l’analyse descriptive
Quelle est la relation entre l’analyse descriptive et l’intelligence économique ?
L’analyse descriptive est une composante essentielle de la veille stratégique. Alors que la veille stratégique est la pratique plus large de la collecte, de l’intégration, de l’analyse et de la présentation des données commerciales, l’analyse descriptive se concentre spécifiquement sur la synthèse des données historiques pour expliquer ce qui s’est passé.
La plupart des outils de BI comprennent des fonctions d’analyse descriptive telles que des tableaux de bord, des rapports et un suivi des indicateurs de performance clés, car ils aident les entreprises à surveiller leurs performances et à prendre des décisions fondées sur des données.
Quels sont les principaux défis liés à la mise en œuvre de l’analyse descriptive ?
- Silos de données : lorsque les données sont réparties dans des systèmes déconnectés, il est difficile d’obtenir une image complète et précise.
- Formats de données incohérents : Des données mal adaptées ou mal étiquetées rendent l’agrégation et l’analyse difficiles.
- Absence d’indicateurs de performance clés clairs : Si elles ne savent pas quels sont les indicateurs les plus importants, les équipes risquent de collecter un grand nombre de données sans en avoir une idée précise.
- Complexité de l’outil ou mauvaise adoption : Même avec le bon logiciel, si les utilisateurs ne sont pas formés ou ne font pas confiance aux données, l’adoption en pâtit.
- Données obsolètes : Si les données ne sont pas mises à jour régulièrement, les informations perdent de leur pertinence. Prendriez-vous une décision sur la base de données datant de six mois ?
Comment la qualité des données affecte-t-elle la précision des analyses descriptives ?
La qualité des données a un impact direct sur la fiabilité de vos informations. Des données inexactes, incomplètes ou dupliquées peuvent entraîner des tendances trompeuses et des conclusions erronées.
Par exemple, s’il manque des chiffres de vente pour certaines régions ou certaines dates, vous pourriez penser que le chiffre d’affaires a baissé alors qu’en fait, les données n’ont tout simplement pas été saisies correctement. Des données propres, cohérentes et bien structurées sont essentielles pour que l’analyse descriptive apporte une valeur ajoutée.
Comment l’analyse descriptive supporte-t-elle la narration de données ?
L’analyse descriptive jette les bases de la narration de données en identifiant les principaux modèles, tendances et événements dans les données. Ces résumés vous aident à construire un récit sur ce qui s’est passé et pourquoi c’est important.
Par exemple, un graphique montrant une augmentation constante du taux de désabonnement des clients peut ancrer un récit sur des problèmes de produits ou des lacunes en matière de support. Avec les bonnes visualisations et le bon contexte, l’analyse descriptive permet de transformer des chiffres bruts en histoires qui incitent à l’action et trouvent un écho auprès de votre public.