Advanced Analytics : Définition, avantages et cas d'utilisation

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L'advanced analytics est un ensemble de techniques d'analyse de données, comme le machine learning et la modélisation prédictive, utilisées par les entreprises pour améliorer leur prise de décision. S'appuyant sur certaines des techniques les plus complexes dans le domaine de la science des données, l'advanced analytics est utilisé pour tout faire, de la détection de fraude par les institutions bancaires à l'orientation du développement des campagnes marketing.

Dans cet article, vous en apprendrez davantage sur l'advanced analytics, ses différences avec d'autres méthodes d'analyse de données similaires, les techniques qui le définissent et ses avantages dans le monde réel. À la fin, vous trouverez également des cours que vous pouvez suivre pour commencer à développer vos propres compétences en advanced analytics dès aujourd'hui.

Qu'est-ce que l'advanced analytics ?

L'advanced analytics est un terme générique qui fait référence à un ensemble de techniques d'analyse de données utilisées principalement à des fins prédictives, comme le machine learning, la modélisation prédictive, les réseaux de neurones et l'IA. Les entreprises emploient l'advanced analytics principalement pour prévoir les résultats futurs et guider leur prise de décision, pas seulement pour obtenir des insights commerciaux.

Les entreprises utilisent l'advanced analytics, par conséquent, à de nombreuses fins, de l'identification des tendances émergentes du marché à la réduction des biais dans la prise de décision et l'anticipation des dynamiques complexes du marché [1].

Advanced analytics vs business intelligence

Bien qu'ils partagent certaines similitudes, la business intelligence et l'advanced analytics présentent des différences et des utilisations clés.

La business intelligence (BI) traditionnelle utilise des techniques courantes d'analyse de données, comme la visualisation de données, le data mining, l'analyse statistique et le reporting, pour créer des insights exploitables pour les entreprises basés sur leurs données actuelles et historiques. Par conséquent, la BI est utilisée pour l'analyse descriptive, ou l'analyse des données passées et présentes pour décrire la situation actuelle d'une entreprise.

Par exemple, une plateforme de streaming pourrait employer des pratiques de BI pour identifier le nombre d'abonnés qu'elle a actuellement et le contenu le plus populaire sur la plateforme. Équipée de ces connaissances, l'entreprise pourrait commencer à promouvoir ce contenu afin de fidéliser les abonnés actuels et d'en obtenir de nouveaux.

L'advanced analytics, en revanche, emploie des techniques d'analyse de données plus complexes, comme le machine learning, pour faire des prédictions et améliorer la prise de décision des entreprises. Par conséquent, l'advanced analytics est utilisé pour l'analyse prédictive et prescriptive, ce qui signifie qu'il est utilisé pour prédire les résultats futurs et prescrire une ligne de conduite.

La même plateforme de streaming, par exemple, pourrait utiliser l'advanced analytics pour non seulement identifier les tendances saisonnières historiques, mais aussi prévoir comment ces tendances se développeront à l'avenir. Ces prédictions, à leur tour, pourraient orienter leurs décisions commerciales à long terme, comme la production de plus de contenu pour s'aligner sur les tendances futures.

Techniques d'advanced analytics

L'advanced analytics englobe une variété de techniques impactantes qui peuvent bénéficier aux entreprises lorsqu'elles prennent des décisions stratégiques pour améliorer leurs opérations, leur développement et leur résultat net.

À sa base, l'advanced analytics n'est vraiment qu'une collection de techniques et méthodologies d'analyse de données. Bien que certaines de ces techniques (comme la visualisation de données et le data mining) soient bien comprises par les analystes de données débutants, d'autres (comme le deep learning et la modélisation prédictive) sont plus souvent utilisées par les data scientists, les ingénieurs données et les ingénieurs en machine learning.

Voici quelques-unes des techniques que vous pouvez vous attendre à utiliser en explorant davantage l'advanced analytics :

• La modélisation prédictive associe le machine learning et le data mining pour prévoir les résultats futurs potentiels en utilisant les données actuelles et historiques.

• Le data mining est le processus d'identification des tendances, des modèles et des anomalies au sein des ensembles de données. Pour accomplir cette tâche, le data mining emploie souvent une combinaison de statistiques, de machine learning et d'IA. 

• L'analyse des sentiments explore le texte et utilise le traitement du langage naturel (NLP) pour identifier si les données sont négatives, positives ou neutres. Cette technique peut aider les entreprises à comprendre comment leur marque pourrait être perçue par les clients potentiels.

• L'analyse par clusters est le processus d'analyse des données pour identifier des groupes de points de données connexes. Généralement, elle est utilisée pour classifier les données. En machine learning, c'est un algorithme non supervisé. 

• L'analyse par cohortes décompose de grands volumes de données en groupes connexes classifiables, ou « cohortes ». Souvent, les entreprises utilisent cette technique pour décomposer les informations clients en segments spécifiques, ce qui peut leur donner un aperçu des efforts de marketing ciblé.

• La visualisation des données est la représentation graphique ou picturale des données. Cette pratique courante d'analyse de données vise à transmettre les résultats par une représentation visuelle facilement compréhensible. 

• Le traitement des événements complexes (CEP) est une méthode qui suit et analyse les données en temps réel afin d'en tirer des conclusions exploitables.

• Le machine learning (ML) est une forme d'intelligence artificielle (IA) concernée par la construction de modèles analytiques capables d'apprentissage autonome. Pour créer des modèles de machine learning, les algorithmes sont entraînés en utilisant de grands ensembles de données qui modifient progressivement l'algorithme à chaque itération.

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Avantages de l'advanced analytics

L'advanced analytics fournit aux entreprises une boîte à outils de techniques d'analyse de données qui peuvent avoir une gamme d'avantages face aux défis commerciaux courants. De l'aide à la prise de meilleures décisions commerciales à la prédiction des tendances futures et l'évaluation des risques, l'advanced analytics peut fournir des orientations aux entreprises alors qu'elles manœuvrent dans des dynamiques de marché changeantes.

Voici quelques-uns des avantages que l'advanced analytics peut apporter aux entreprises :

• Amélioration des prévisions : L'une des principales raisons pour lesquelles les entreprises utilisent l'advanced analytics est de prévoir les résultats futurs à un niveau plus détaillé que ce qui est possible avec les méthodes traditionnelles. Par exemple, une entreprise pourrait employer l'advanced analytics pour identifier la probabilité qu'un segment de clientèle spécifique ou un marché cible achète un produit ou service.

• Fourniture d'orientation stratégique : L'advanced analytics peut identifier des pistes d'action potentielles pour les entreprises confrontées à un avenir incertain. En utilisant la modélisation prédictive et en analysant les dynamiques complexes du marché, l'advanced analytics peut aider les entreprises à prendre des décisions plus stratégiques.

• Réduction des biais : Les biais cognitifs sont un phénomène psychologique bien connu qui peut avoir un impact négatif sur la prise de décision tant dans les affaires que dans la vie. En utilisant l'advanced analytics, cependant, les entreprises peuvent réduire l'impact de tels biais en s'appuyant sur l'IA et le machine learning pour donner une perspective plus équitable, basée sur l'information.

• Diminution du risque : Le risque est un aspect inhérent à la gestion d'une entreprise ou au démarrage d'une nouvelle entreprise, qu'il s'agisse de lancer un nouveau produit ou de créer une campagne marketing. L'advanced analytics peut aider les entreprises à diminuer le risque associé à ces entreprises en fournissant aux parties prenantes des modèles prédictifs et des conseils prescriptifs.

IA générative et analyse de données

L'IA générative et les outils comme ChatGPT et Google Bard transforment rapidement la façon dont de nombreux professionnels des données effectuent leur travail. Cela inclut leur manière d'utiliser l'advanced analytics. Parmi les façons dont les professionnels des données exploitent l'IA générative, on trouve l'écriture de code, l'automatisation de certaines tâches et l'analyse rapide de grandes quantités de données pour identifier les tendances et les modèles.

Cas d'utilisation de l'advanced analytics

Il existe de nombreux exemples concrets d'advanced analytics en action aujourd'hui. En voici quelques-uns pour vous aider à mieux comprendre comment ils sont utilisés au quotidien :

1. Détecter la fraude

Sans surprise, l'une des préoccupations les plus importantes dans le monde bancaire concerne les transactions frauduleuses où un individu ou une entité retire de l'argent d'un compte qui ne lui appartient pas. Bien que ce problème soit aussi ancien (sinon plus) que les banques elles-mêmes, aujourd'hui, de nombreuses banques utilisent des techniques d'advanced analytics telles que la détection prédictive et l'automatisation robotisée des processus (RPA) pour signaler les transactions potentiellement frauduleuses lorsqu'elles se produisent. 

2. Améliorer la stratégie marketing

Lors de la conception d'une nouvelle campagne, les spécialistes du marketing surveillent de près le rapport entre le coût de leurs efforts et les gains générés par l'attraction de nouveaux clients. Par conséquent, certains spécialistes du marketing emploient aujourd'hui une technique d'advanced analytics connue sous le nom de modélisation du mix marketing (MMM), qui peut modéliser les interactions entre les investissements marketing, les moteurs de vente et d'autres variables externes comme la saisonnalité pour aider les spécialistes du marketing à concevoir des stratégies à court et long terme.

3. Identifier les opportunités de croissance

L'une des préoccupations les plus courantes pour une entreprise prospère est de savoir comment se développer et où investir ses ressources. Pour aider à repérer de nouvelles opportunités de croissance, l'advanced analytics peut être utilisé pour identifier des modèles en utilisant le big data.

Selon un rapport de McKinsey and Company de 2021, par exemple, une entreprise chimique a utilisé l'advanced analytics pour analyser 120 millions de brevets et 100 millions d'articles académiques afin d'identifier de nouvelles applications possibles de brevets. Finalement, l'entreprise a identifié 30 applications de brevets à haut rendement, ce qui a conduit à un revenu supplémentaire de 50 millions de dollars [1].

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Pour mettre en œuvre des approches d'advanced analytics comme le machine learning, vous aurez besoin de maîtriser la myriade d'outils et de techniques qui le rendent possible.

Une façon d'acquérir les compétences nécessaires est de suivre un cours en ligne flexible, comme la en trois cours conçue pour les débutants n'ayant que des connaissances de base en programmation par le visionnaire de l'IA Andrew Ng. Pour ceux qui ont des compétences intermédiaires en Python, la de Ng vous guidera dans la construction et l'entraînement de réseaux de neurones profonds, de CNN et de RNN.