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Advanced Analytics - Qu'est ce que c'est ?

L'Advanced Analytics ou analyse avancée consiste à utiliser des outils et des techniques sophistiquées pour l'analyse de données, afin d'en tirer des insights plus riches ou de réaliser des prédictions.

Les outils et techniques d'Advanced Analytics sont généralement plus élaborés que les solutions de Business Intelligence traditionnelles. De manière générale, les analyses avancées sont étroitement liées aux analyses prédictives, aux analyses Big Data et au data mining.

Le forage de données permet de collecter des données de haute qualité. Elles seront ensuite traitées et analysées grâce aux techniques Big Data afin de trouver des liens entre elles et de découvrir des tendances. L'analyse prédictive permet ensuite d'élaborer des prédictions en se basant sur ces données.

L'analyse avancée inclut aussi l'utilisation de technologies modernes pour l'analyse de données, telles que le Machine Learning, l'intelligence artificielle ou les réseaux de neurones. Parmi les autres techniques couramment utilisées, on peut aussi citer la visualisation de données, l'analyse sémantique, l'analyse de sentiment, la simulation, ou encore l'analyse en cluster.

Ces différentes méthodes permettent notamment de prédire de futurs événements, comportements ou tendances. Une entreprise qui les utilise peut donc se projeter dans l'avenir, en calculant par exemple les conséquences aux différentes décisions possibles ou en se préparant au futur.

L'analyse avancée offre plusieurs avantages. Elle permet d'accélérer l'analyse et l'exploitation des données, et de générer des informations approfondies pour prendre de meilleures décisions avec vitesse et précision.

Par ailleurs, elle peut réduire les besoins en ressources pour l'organisation et l'analyse de données. Les analystes peuvent utiliser leur temps de manière plus efficace et se focaliser sur d'autres tâches.

L'émergence de nombreuses plateformes " self-service " ouvre l'accès aux avantages de l'analyse avancée à toutes les branches de l'entreprise. Ceci facilite le partage de données au sein de l'organisation.

On dénombre de multiples cas d'usage et secteurs d'application pour l'analyse avancée. Elle est notamment utilisée dans le domaine du marketing, afin de cerner avec précision les préférences des consommateurs et de prédire leurs évolutions.

Par exemple, dans le secteur du retail, ces techniques permettent une meilleure gestion des entrepôts. Il est par exemple possible d'analyser les ventes et de prédire la future demande pour affiner le processus de commande et réduire les pertes liées à des excédents de stock.

On utilise aussi les Advanced Analytics dans les secteurs industriels à des fins de maintenance prédictive. En anticipant les pannes et autres problèmes, d'importantes économies peuvent être réalisées.