Data Analytics : Analyse des données Big Data
Modélisation et visualisation de vos données pour prendre des décisions percutantes.
Advanced Spécialization Azure Analytics
Renforcer notre offre d'accompagnement Data & IA dans l'environnement cloud Azure de Microsoft
Claranet a obtenu la spécialisation Advanced Spécialization Azure Analytics.
Cette spécialisation sur le déploiement de solutions d'analytique de données sur Azure est obtenue après un audit rigoureux basé sur l'utilisation des services Data & IA d'Azure, les compétences techniques de nos équipes (certifications), la mise en oeuvre de projets clients concrets.
Data Analytics (ou Analyse des Données), de quoi parle-t-on ?
L'analyse des données consiste à analyser des données brutes pour trouver des tendances et répondre à des questions. En combinant plusieurs éléments, l'analyse des données fournit une image claire de votre situation actuelle, de votre parcours et de vos objectifs.
Data Analytics : 4 principaux types d'analyse
Il existe quatre principaux types d'analyse de données : l'analyse descriptive, diagnostique, prédictive et prescriptive.
- Analyse descriptive : Elle vise à répondre à la question "que s'est-il passé ?". Cela implique souvent de mesurer des indicateurs traditionnels tels que le retour sur investissement (ROI) par exemple. L'analyse descriptive nécessite la collecte de données pertinentes, le traitement des données, leur analyse et leur visualisation. Elle fournit des informations essentielles sur les performances passées.
- Analyse diagnostique : Elle complète l'analyse descriptive et aide à répondre à la question "Pourquoi ?". Les indicateurs de l'analyse desciptive sont étudiés pour découvrir pourquoi ils se sont améliorés ou détériorés. Cela se fait généralement en trois étapes. La première consiste à identifer les anomalies dans les données (changements dans un métrique par exemple). Les données liées à ces anomalies sont ensuite collectées. Puis, des techniques statistiques sont utilisées pour trouver des relations et des tendances qui expliquent ces anomalies.
- Analyse prédictive : Elle permet de répondre à la question "Que va-t-il de passer ?" L'analyse prédictive utilise des données historiques pour identifier des tendances et déterminer si elles sont susceptibles de se reproduire. Les outils d'analyse prédictive fournissent des indications précieuses sur ce qui pourrait se produire à l'avenir et ses techniques comprennent une variété de techniques statistiques et de Machine Learning.
- Analyse prescriptive : Elle répond à la question "Que devrions-nous faire ?" En utilisant les informations fournies par l'analyse prédictive,les organisations peuvent prendre des décisions éclairées face à l'incertitude.
Data Analytics : quelques cas d'applications
L'analyse des données permet d'optimiser l'efficacité de nombreux secteurs d'activité aux priorités pourtant différentes.
Le secteur financier utilise la data analytics pour prévoir les tendances du marché et évaluer les risques. Les scores de crédit sont un exemple d'analyse de données qui utilisent de nombreux points de données pour déterminer le risque de prêt. L'analyse de données est également utilisée pour détecter et prévenir la fraude afin de réduire les risques pour les institutions financières.
L'analyse des données permet aux professionnels du Retail et des Medias de mieux connaître leur clients, pour leur proposer des expériences personnalisées, anticiper des tendances et ainsi rester compétitifs sur un marché de plus en plus concurrentiel.
Dans un tout autre domaine, l'analyse de données peut fournir des informations essentielles pour les soins de santé, la prévention du crime et la protection de l'environnement. Les techniques d'analyse avancées et le big data permettent de détecter des tendances dans des systèmes complexes.
L'utilisation de l'analyse des données dans les soins de santé est également répandue. Prédire les résultats des patients, allouer efficacement les financements et améliorer les techniques de diagnostic ne sont que quelques exemples de la façon dont l'analyse des données révolutionne les soins de santé.
L'internet des objets (IoT) est un également domaine qui est utilisé parallèlement au Machine Learning. Les données collectées sont analysées pour prédire et anticiper des comportements.
Data Analytics : réussir son projet
Les entreprise ont plus de données que jamais à leur disposition. Mais en réalité tirer des informations significatives de ces données et les convertir en actions est plus facile à dire qu'à faire.
Compte tenu des enjeux, comment s'assurer d'une stratégie de données efficace et reconnaître l'impact de l'analyse des données ?
Voici quelques bonnes pratiques à mettre en oeuvre pour assurer le succès de votre projet d'analyse de données :
- Business case first : Une compréhension précise de la valeur à saisir est cruciale dès le départ. Définir un cas d’usage permet aux entreprises d'ancrer leur stratégie data à une valeur avérée. À partir de cette analyse, des priorités peuvent être établies. Chaque cas nécessite une approche, un ensemble de données et des processus uniques pour extraire une valeur maximale.
- Technologie et outillage IT : Il est impératif de s’appuyer sur une architecture robuste pour accélérer vos projets Data. Une plateforme de données commune rassemble de nombreuses sources de données différentes, depuis les fichiers non structurés jusqu'aux bases de données. Les données doivent être collectées et stockées en toute sécurité, et doivent être disponibles à tout moment pour être traitées. Ces bases vous permettront d'obtenir les bonnes informations au bon moment. Les technologies, telles que le cloud, et les data lakes (lacs de données) sont un élément clé des projets de plateformes de données et d'analyse réussis
- Talent et organisation : Les entreprises doivent avoir une stratégie claire pour identifier et recruter des experts en analytique, ainsi que pour développer les talents internes.
- Gouvernance, accès et qualité : Les données provenant de systèmes disparates doivent être reliées et disponibles dans l'ensemble de l'entreprise, tout en s'assurant que des techniques appropriées de responsabilisation et de gestion des politiques sont en place et liées à des mesures de performance.
Data Analytics : Claranet vous aide à prendre les meilleures décisions stratégiques
Les experts Cloud et Data de Claranet vous accompagnent tout au long de votre projet, de la phase de découverte et de conseil à la gestion en 24/7 de votre plateforme, en passant par la formation et la montée en compétences de vos équipes.
Nous vous aiddons à mettre en place l'ingestion de vos données brutes issues de n'importe quelle source pour les transformer rapidement en données exploitables à partir de modèles de données définis et implémentés sur des plateformes Data modernes, infogérées ou non par Claranet.
Nos experts vous accompagnent dans la conception, la mise en place et l’infogérance de la plateforme cloud la plus adaptée à vos projets de modélisation et de visualisation de vos données.
- Support à l’identification des données et centralisation
- Support des experts DataOps / DevOps en 24/7
- Recommandations sur le modèle de données
- Définition des KPI et du suivi opérationnel
- Accompagnement Conformité et Sécurité
- Automatisation et Infrastructure as code
- Support Data Steward / Data Scientist
- Dimensionnement et choix technique
- Optimisation des coûts (FinOps)
- Services managés par Claranet
- Accompagnement Cloud
Data Analytics
Découvrez les solutions Data Analytics dédiées à l'analyse et au traitement de vos données :
Expertise conformité et sécurité
Accompagnement RGPD, PCI DSS et HDS.
Solutions de sécurité opérationnelle.
Expertise des plateformes Data Analytics
Expertise Python, SQL.
Expertise Cloud
Technologies cloud Azure, AWS, Google
