Qu'est-ce que Data Analytics?
L'analyse de données fait référence au processus consistant à examiner de grandes quantités de données brutes ou non organisées afin de formuler des conclusions à partir des données. Il est fréquemment utilisé dans les entreprises pour générer des plans d'action ou pour identifier des modèles et des tendances dans les entreprises et pour aider les entreprises à mieux comprendre le comportement de leurs clients. Il est également utilisé par des économistes et des universitaires dans de nombreuses disciplines pour formuler, soutenir ou réfuter des théories.
Dans de nombreuses situations, de grandes quantités de données sont collectées pour être étudiées. Par exemple, les économistes peuvent recevoir des milliers de réponses à une enquête ou consulter des quantités infinies de données gouvernementales et de recensements sur d’énormes segments de la population. D’autres universitaires peuvent également recevoir de nombreux corps d’informations non organisées; Par exemple, un scientifique étudiant un traitement potentiel contre le cancer peut recevoir les résultats de tests effectués sur des centaines, voire des milliers, voire des millions de patients. En entreprise, les données peuvent également être collectées sous forme de données sur les ventes, de reçus clients, de transactions ou d'autres types d'informations.
Toutes ces données fournissent des informations et contiennent probablement des schémas et des tendances qui peuvent aider à façonner et à gouverner le comportement. Toutefois, pour utiliser les informations, les données doivent être organisées, analysées et comprises. L'analyse de données fait référence au processus d'organisation et d'analyse de toutes ces données.
Tout comme il existe de nombreux types et sources de données, il existe de nombreuses méthodes d'analyse. Certaines données doivent être organisées manuellement et codées à la main. D'autres grandes bases d'informations peuvent être filtrées à l'aide de programmes informatiques spécialisés qui simplifient et simplifient le processus d'analyse des données.
Le processus et la procédure d'analyse des données dépendent non seulement de la manière dont les données sont organisées, mais également de ce que recherche une personne. Par exemple, un économiste peut examiner des données pour trouver des schémas d’achat ou de dépense expliquant le comportement. Une entreprise peut examiner des données pour identifier les faiblesses de la chaîne d'approvisionnement du client ou les problèmes d'un employé donné.
Chaque entreprise développe généralement ses propres méthodes d'analyse des données qui lui permettent de résoudre les problèmes rencontrés par l'entreprise concernée. Une compagnie d’assurance maladie, par exemple, peut disposer d’une base de données contenant des millions de demandes d’indemnisation réglées. Les employés chargés de l’analyse des données seraient chargés de générer et d’exécuter des algorithmes permettant de détecter les anomalies potentielles. Le programme informatique et les algorithmes pourraient ainsi être exécutés pour identifier les domaines dans lesquels de fausses réclamations auraient pu être réglées et qui devraient être examinés.