Mettre en place une suite logicielle dédiée à l’informatique décisionnelle dans votre organisation ne consiste pas simplement à recueillir davantage de données : l’objectif est de transformer ces données en renseignements exploitables. De nos jours, une organisation peut collecter une grande quantité de données à partir de différentes sources. Cela lui permet d’examiner son fonctionnement afin de déterminer les processus efficaces et d’aider les équipes à se préparer aux tendances futures. Cependant, si vous n’analysez pas correctement les données que vous recueillez et ne les comprenez pas bien, vos résultats se limitent à des chiffres dénués de contexte.

Plus important encore, il existe bien des manières d’analyser des données. Les méthodes d’analyse des données les plus adaptées dépendent de vos besoins et du type de données que vous avez recueillies. Il est donc crucial de bien comprendre chaque type de données et les méthodologies permettant d’obtenir les meilleurs résultats. Cela étant, il existe des techniques récurrentes, intégrées à la plupart des logiciels d’analyse des données en raison de leur efficacité. Ces cinq méthodes d’analyse des données peuvent vous aider à obtenir des renseignements plus pertinents et plus exploitables.

Données quantitatives VS données qualitatives : quelle différence ?

Avant de choisir la technique d’analyse des données appropriée à votre ensemble de données, vous devez identifier le type de données dont vous disposez (quantitatives ou qualitatives). Comme leur nom l’indique, les données quantitatives ont trait aux quantités et aux chiffres purs et durs. On y trouve notamment les chiffres de vente, les données marketing telles que le taux de clic, les données relatives aux fiches de paie, le chiffre d’affaires et toute autre donnée qui peut être comptée ou mesurée de façon objective.

Les données qualitatives sont un peu plus difficiles à analyser, dans la mesure où elles ont trait à des aspects d’une organisation qui laissent plus de place à l’interprétation et à la subjectivité. Il s’agit notamment des informations issues de sondages client et d’entretiens avec les employés, pour lesquelles on privilégie la qualité à la quantité. Dans ce cadre, les méthodes d’analyse utilisées sont moins structurées que les techniques applicables aux données quantitatives.

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Mesurer les données quantitatives

Les méthodes d’analyse des données quantitatives reposent sur la capacité à compter et à interpréter avec justesse les données en se fondant sur des faits incontestables. Les trois premières méthodes que nous vous proposons d’ajouter à votre arsenal analytique porteront sur l’analyse des données quantitatives :

1. Analyse de régression

Les analyses de régression sont extrêmement utiles lorsque vous souhaitez faire des prévisions et anticiper les tendances à venir. Elles mesurent la relation entre une variable dépendante (celle que vous souhaitez mesurer) et une variable indépendante (à savoir les données que vous utilisez pour prévoir la variable dépendante). Il ne peut y avoir qu’une seule variable dépendante. En revanche, le nombre de variables indépendantes est quasi-illimité. Les analyses de régression peuvent vous aider à découvrir des aspects de votre activité qui peuvent être optimisés en mettant en avant des tendances et des relations entre plusieurs facteurs.

2. Vérification d’hypothèses

Aussi connue sous le nom de « test T », cette méthode d’analyse permet de comparer les données dont vous disposez à des hypothèses et à des suppositions que vous avez formulées au sujet de votre activité. Elle vous aide également à prévoir les effets potentiels de vos décisions sur votre organisation. Vous pouvez comparer deux variables pour établir une corrélation entre elles et fonder vos décisions sur les résultats de votre analyse. Par exemple, vous supposez que davantage d’heures de travail entraînera une hausse de la productivité. Avant d’augmenter le nombre d’heures de travail, il est important de vérifier qu’il existe bel et bien un lien entre ces deux variables pour éviter de mettre en place une politique impopulaire pour rien.

3. Simulation Monte Carlo

La simulation Monte Carlo est l’une des méthodes les plus populaires pour calculer l’effet de variables imprévisibles sur un facteur bien précis. Elle permet de prévoir les risques et les incertitudes à l’aide d’un modèle de probabilité. Une simulation Monte Carlo utilise des nombres et des données aléatoires pour tester une hypothèse ou un scénario : elle simule un éventail de résultats probables pour chaque situation en se fondant sur toutes les possibilités qui existent. Cet outil est très utile dans de nombreux domaines, comme la gestion de projet, la finance, l’ingénierie et la logistique. En testant un grand nombre de possibilités, vous êtes en mesure d’identifier l’impact que des variables aléatoires sont susceptibles d’avoir sur vos plans et vos projets.

Voir le dashboard de Sisense en action :

Profit & Loss - Financial Dashboard

Mesurer les données qualitatives

Contrairement aux données quantitatives, les informations qualitatives nécessitent de s’éloigner des statistiques pures et dures pour adopter des approches plus subjectives. Cependant, en fonction de vos besoins, vous pouvez toujours utiliser certaines méthodes d’analyse des données pour extraire des données utiles. Les deux dernières techniques que nous présenterons portent sur l’analyse des données qualitatives :

4. Analyse du contenu

Cette méthode permet de comprendre les thèmes généraux qui émergent des données qualitatives. Appliquer un code couleur à des thèmes et à des idées spécifiques facilite l’analyse des données textuelles et permet d’identifier les thèmes récurrents. Les analyses de contenu s’avèrent particulièrement efficaces pour étudier, entre autres, les retours des utilisateurs, les données recueillies lors d’entretiens et les sondages avec des questions ouvertes. Elles peuvent vous aider à identifier les principaux aspects à améliorer.

5. Analyse narrative

Ce type d’analyse se concentre sur la façon dont les anecdotes et les idées sont communiquées dans l’entreprise et peut vous aider à mieux cerner la culture de l’entreprise. Il peut s’agir, par exemple, d’interpréter le ressenti des employés par rapport à leur travail, la manière dont l’entreprise est perçue par les clients ou la vision qu’ont les employés et les clients des processus opérationnels. Cette méthode peut s’avérer utile lorsque vous envisagez d’apporter des changements à la culture d’entreprise ou que vous planifiez de nouvelles stratégies marketing.

Aucune règle n’est gravée dans le marbre en matière d’analyse de données statistiques ; il y a plusieurs manières de faire. Ce qui compte, c’est que la méthode pour laquelle vous optez corresponde aux données collectées et au type d’informations que vous souhaitez en tirer. C’est en associant les bonnes données à une méthode d’analyse appropriée que vous obtiendrez de meilleurs renseignements, qui vous permettront d’optimiser votre organisation.

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