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Qu’est-ce que le Big Data et l’analyse des données ?

Pour mettre en place une bonne stratégie au sein d’une entreprise, il est indispensable de collecter, stocker puis analyser les données. En réalité, l’analyse des données est la clé vers la mise en place d’un bon plan d’action, peu importe l’activité de l’entreprise. Découvrons alors ce que c’est l’analyse des données.

Qu’est-ce que le Big Data et l’analyse des données ?

Le Big Data est le concept de collecter les données qui proviennent de sources variées puis les stocker. Le concept de Big Data est souvent confondu avec celui de Data Science qui correspond à l’extraction d’informations à partir de données brutes.

L’analyse de ces données permet d’abord de les comprendre et également de comprendre le comportement des clients ou des clients cibles puis de mettre en place une stratégie marketing bénéfique. Grâce à l’étude et à l’analyse de ces données, il est possible de générer des insights. En réalité, l’analyse des données est le fait de transformer des informations en composantes utiles qui peuvent être exploitées par l’entreprise.

Selon le Big Data, il existe deux types de données qui peuvent être stockées puis exploitées :

  • les données structurées ;
  • les données non structurées.

D’abord, les données structurées représentent les informations qui ne varient pas dans le temps et qui sont analysées rapidement. Ce type de données est utilisé chaque mois pour générer des statistiques. Alors que les données non structurées, sont celles qui doivent être mises à jour régulièrement et leur analyse demande plus de temps. Les données sont issues de sondages en temps réel sur les pages de l’entreprise sur les réseaux sociaux, de fichiers PDF, d’images, d’audios ou de vidéos.

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Quels sont les modèles d’analyse de données ?

Selon le problème que rencontre chaque entreprise, les types d’analyse de données sont utilisés. En effet, les données sont analysées et travaillées en fonction de chaque situation pour produire l’insight qui satisfait le besoin de l’entreprise. Voici la liste des modèles d’analyse des données :

  • l’analyse descriptive ;
  • l’analyse diagnostique ;
  • l’analyse prédictive ;
  • l’analyse perspective.

Pour comprendre ce qui est arrivé dans l’entreprise à un moment donné, une analyse descriptive est nécessaire, car elle permet de comprendre les raisons d’un événement afin de pouvoir déterminer la bonne stratégie à suivre.

Par ailleurs, l’analyse diagnostique aide l’entreprise à comprendre les causes derrière un événement et les facteurs qui ont influé les résultats de l’entreprise.

L’analyse prédictive permet, comme son nom l’indique, de prévoir les changements que va rencontrer le marché afin de pouvoir s’y préparer correctement.

Le dernier modèle est l’analyse perspective qui aide à générer des insights dans le but de mettre en place un plan d’action. Ce modèle est le plus compliqué et le plus difficile à analyser puisqu’il demande un volume important d’informations ainsi qu’une technologie spécialisée.

L’étape de l’analyse des données permet d’analyser les tendances d’achat ainsi que l’intérêt du consommateur, mais elle aide aussi les entreprises à évaluer les différentes stratégies marketing qui peuvent influer les décisions d’achat du client.

Quels sont les meilleurs outils pour l’analyse des données ?

L’analyse des données est une étape indispensable à la mise en œuvre d’un plan d’action dans une entreprise. En plus, l’analyse de données passe par plusieurs étapes, à savoir :

  • l’extraction des données ;
  • l’exploitation des données en Open Source ;
  • la visualisation des données ;
  • et l’analyse des sentiments.

Pour chaque étape, il existe plusieurs outils permettant une analyse rapide des données.

Octoparse est l’un des meilleurs outils d’exploitation des données, ce web crawler aide à extraire les données originaires de plusieurs pages web. En plus, c’est une application compatible avec le système Mac OS ainsi que Windows. Octoparse satisfait les besoins d’analyse, que ce soit pour les débutants ou pour les expérimentés.

En ce qui concerne les outils Open Source, il est possible d’utiliser de nombreuses plateformes comme Knime ou OpenRefine.

Knime donne accès à l’information commerciale ainsi qu’au potentiel des marchés, alors que OpenRefine nettoie et transforme les données désordonnées.

Pour la visualisation des données, de nombreuses solutions s’offrent, notamment : PowerBI et Solver.

PowerBi est un leader dans le monde de l’analyse des données puisqu’il fournit de nombreuses fonctionnalités qui permettent de visualiser les données ainsi que de la veille économique. Solver est un outil de gestion des performances d’une entreprise qui permet d’analyser les domaines clé.

En ce qui concerne l’analyse des Sentiments, Semantria est un outil qui permet de collecter des tweets, des publications et des commentaires pour analyser l’attitude et les impressions du client à partir des réseaux sociaux.

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