Pourquoi l’analyse des données ?

L’analyse des données fait aujourd’hui partie intégrante de la plupart des applications informatiques. Ses capacités analytiques permettent aux organisations de gagner en compétitivité et aux utilisateurs, d’exploiter pleinement leurs solutions.

Commerce électronique

L’analyse des données occupe une place fondamentale dans la gestion des places marchandes sur le Web. Des techniques d’analyse descriptive sont souvent utilisées pour avoir une vue actualisée de l’état des ventes et des visites sur un site Web. De plus, les outils d’intelligence artificielle permettent d’analyser le comportement des utilisateurs sur le Web et de dresser des portraits comportementaux. Les gestionnaires de commerce électronique pourront ainsi élaborer des offres adaptées aux besoins des groupes d’utilisateurs. Les techniques d’analyse prédictive servent aussi souvent à prédire la demande en ligne et à arrimer les ressources et les opérations en conséquence.

Transport

Un des exemples les plus courants en termes d’analyse de données dans le monde du transport est l’ensemble des techniques d’analyse prédictive utilisées pour prédire la demande de voyageurs désirant occuper un siège d’avion spécifique dans un vol déterminé. Au-delà de la capacité à prévoir la demande, les sites marchands des transporteurs se servent des techniques d’analyse prospective pour établir automatiquement le prix des billets selon la future demande et la disponibilité des places.

Manufacture

L’analyse des données est largement prisée dans le monde manufacturier. Au niveau des chaînes de production et de montage, des données de capteurs et des registres de machines sont souvent collectées pour élaborer des capacités analytiques pouvant les alerter (p. ex. la probabilité qu’une panne survienne dans quelque temps). De plus, les analyses prospectives utilisées pour recommander une distribution optimisée des ressources, peuvent entraîner une économie des coûts de main-d’œuvre.

Sécurité informatique

La sécurité informatique se base principalement sur l’analyse continue des données comportementales et des données système. Des données de réseaux jusqu’aux comportements des utilisateurs, les outils de sécurité informatique modernes, de par l’apprentissage machine principalement, détectent des anomalies (p. ex. des intrusions) et reconnaissent des comportements non autorisés (p. ex. l’extraction massive et non autorisée des données).

Banques et assurances

Les capacités analytiques d’une institution financière déterminent sa capacité à être compétitive et à servir ses clients. Grâce à l’analyse descriptive, elle pourrait mieux catégoriser les clients pour leur offrir des produits plus adaptés à leurs besoins. De plus, l’apprentissage machine l’aidera à prévoir la probabilité de défaut de paiement d’un client (personnel ou corporatif) et d’ajuster les métriques de risque spécifiques en conséquence.

Santé

L’analyse des données augmente en popularité dans le domaine de la santé. Par exemple, les techniques d’intelligence artificielle sont souvent utilisées pour explorer des corrélations et des similarités entre différents cas cliniques, entraînant ainsi un potentiel prédictif de certains traitements expérimentaux.

Éducation

Les nouvelles plateformes d’apprentissage en ligne présentent un large éventail de techniques analytiques afin que les utilisateurs aient une meilleure expérience d’apprentissage. La collecte des données d’utilisation permet de dresser un portait descriptif de l’évolution des apprenants, facilitant ainsi leur évaluation. Certaines de ces plateformes proposent de l’apprentissage adaptatif où, grâce à l’analyse prospective, le système de e-learning pourrait recommander un parcours d’apprentissage adapté aux besoins et aux capacités de l’utilisateur.

Construction

L’analyse des données historiques dans le monde de la construction permet de mieux planifier les coûts des prochains chantiers, et de déceler les anomalies et les irrégularités dans les offres de services.