Qu’est-ce que l’analyse des données et les meilleurs outils à utiliser

Lorsque la plupart des gens pensent à l’analyse de données, ils pensent à manipuler et analyser les données dans un outil comme Microsoft Excel. La réalité est que l’analyse des données englobe un large éventail d’outils et de nombreuses méthodes différentes pour manipuler et comprendre l’histoire que les données racontent.

Qu’est-ce que l’analyse des données? L’analyse des données est utilisée très différemment si vous parlez de données commerciales, de données de fabrication, de données marketing ou de données spécifiques à l’industrie et à l’entreprise que vous exploitez.

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Dans cet article, vous découvrirez les différents aspects de l’analyse des données, ce qu’ils signifient et comment ils sont généralement utilisés dans tous les domaines.

Collecte de données

La première étape de toute analyse de données est la collecte de données. Cela signifie simplement recueillir des données de toutes les sources qui contiennent les informations dont vous avez besoin.

Les données peuvent inclure l’un des éléments suivants et plus encore:

  • Contrôleurs de machines de fabrication
  • Quelqu’un saisissant manuellement des données dans un ordinateur
  • Capteurs qui mesurent la température, la pression et plus
  • Sources de données basées sur le cloud
  • Informations provenant d’Internet telles que la météo ou les bases de données gouvernementales
  • Bases de données hébergées sur votre réseau d’entreprise
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Un défi majeur pour de nombreuses organisations est de déterminer quels outils techniques sont disponibles pour collecter ces informations. La plupart du temps, un logiciel est nécessaire pour se connecter à ce périphérique distant ou à cette source de données, puis les insérer dans une base de données interne ou un système d’historisation des données.

Ces zones de stockage sont souvent appelées «entrepôt de données».

Une fois que les informations sont collectées dans un entrepôt de données au sein d’une organisation, divers outils peuvent être utilisés pour effectuer l’analyse réelle des données.

L’intelligence d’entreprise

Une fois les données collectées, l’étape suivante consiste à décider quoi faire de toutes ces données. En matière de veille économique, les données requises devraient aider une organisation à prendre de meilleures décisions commerciales.

Les rapports et les tableaux de bord de Business Intelligence (BI) aident les gestionnaires et autres chefs d’entreprise à mieux comprendre les tendances et à mieux comprendre les divers aspects de l’entreprise.

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Ces aspects comprennent:

  • Besoins ou limites de la chaîne d’approvisionnement
  • Réduire les coûts
  • Améliorer les ventes
  • Besoins et comportements des clients
  • Prédire les ventes futures ou les demandes du marché
  • Logistique et expédition

La collecte de données de tous ces différents systèmes dans toute votre organisation vous permet de créer des connexions entre des informations qui n’auraient peut-être jamais été possibles auparavant.

Intelligence de fabrication

La difficulté lorsqu’il s’agit de collecter des données à partir des processus de fabrication est qu’il y en a généralement tellement.

Si vous pensez à une installation de fabrication typique, chaque machine de l’atelier collecte des dizaines à des centaines de points de données qui incluent:

  • Températures et pressions
  • Pièces ou produits fabriqués
  • Matière première utilisée
  • Mauvaises pièces mises au rebut
  • Compteurs de dysfonctionnements et alarmes

Dans la plupart des cas, l’équipement de fabrication est automatisé par l’utilisation d’un contrôleur logique programmable (PLC). Ces appareils font non seulement fonctionner l’équipement selon la façon dont ils sont programmés, mais ils collectent et collectent également des données à partir de cet équipement.

L’extraction des données de ces automates implique un logiciel qui s’exécute sur un serveur sur le même réseau que ces automates. De nombreux fournisseurs ont écrit des logiciels pour extraire des données de ces contrôleurs et les placer dans un historique des données ou une base de données.

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Les leaders de l’historien des données dans ce domaine comprennent:

  • OSIsoft: Cette société existe depuis des décennies et comprend des «intégrateurs» ou des pilotes capables d’extraire des données de presque tous les types de processeurs, de capteurs ou de bases de données.
  • Factorytalk: Le leader de l’automatisation de longue date, Rockwell Automation, a produit son propre historien des données appelé Factorytalk pour aider ses clients à collecter les données des processeurs de machines.
  • Aveva: Anciennement connu sous le nom de Wonderware, l’historien AVEVA promet de fournir un «accès ouvert» aux données de la machine telles que les données de processus, les alarmes, les événements, etc.
  • Iconiques: Plus petit acteur du marché de l’historien des données, les fabricants d’Iconics promettent de fournir un «archivage à grande vitesse» afin que la résolution des données stockées corresponde à ce qui s’est produit à l’origine sur la machine.

Presque tous ces fournisseurs de logiciels incluent des outils d’analyse de données pour accompagner leur solution d’historisation des données. Le choix de la bonne solution de collecte de données et d’analyse pour votre usine de fabrication dépend vraiment des contrôleurs que vous utilisez, de la manière dont vous souhaitez stocker les données et du montant que vous êtes prêt à dépenser.

Visualisation de données

L’outil le plus populaire pour collecter, analyser et visualiser des données d’entreprise est Microsoft PowerBI.

PowerBI est un puissant outil de visualisation proposé par Microsoft qui vous permet d’importer des données provenant de nombreuses sources de données différentes. Vous pouvez ensuite découper et découper les données dans divers graphiques à secteurs et à barres, graphiques linéaires, tableaux, etc.

La possibilité de combiner des informations provenant de diverses sources de données vous permet de trouver des corrélations qui n’auraient pas été possibles auparavant. C’est la magie de l’analyse de données moderne. Il offre la possibilité d’obtenir des informations qui n’étaient jamais possibles auparavant, des outils qui vous permettent de visualiser des données provenant de nombreuses sources.

PowerBI n’est pas la seule application capable de manipuler et de visualiser les données de cette manière. En fait, il existe un marché croissant pour ces types d’outils.

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Les principaux outils de visualisation de données comprennent aujourd’hui:

  • Métabase: Une solution open source (gratuite) qui se vante de permettre aux membres de votre organisation de «poser des questions et d’apprendre à partir des données».
  • Tableau: Une plate-forme de visualisation de données populaire utilisée dans de nombreux secteurs différents. La connectivité avec de nombreuses sources de données différentes est disponible.
  • Whatagraph: Populaire parmi les agences marketing, car il est facile de produire des rapports faciles à comprendre. L’outil comprend la génération automatisée de rapports et peut automatiquement les envoyer par courrier électronique à n’importe qui.
  • JasperRapports: Ceci est une autre solution de reporting open-source. Sa puissance vient de la capacité de produire des rapports dans de nombreux formats différents, tels que des documents imprimés, des PDF et des rapports Web.

L’option que vous choisissez dépend vraiment de l’investissement que vous ou votre organisation souhaitez faire. Heureusement, il existe d’excellentes options open source disponibles si c’est là que vous devez commencer.

Exploration de données

L’une des nouvelles techniques d’analyse de données les plus puissantes est ce qu’on appelle l’exploration de données.

L’exploration de données se concentre sur l’utilisation de la modélisation statistique pour extraire des modèles et des tendances d’un grand volume de données afin de prédire les tendances futures.

Les applications qui peuvent effectuer une analyse statistique d’exploration de données sont hautement spécialisées et doivent souvent être personnalisées en fonction de l’application ou de la situation en question.

Les types d’analyse d’exploration de données comprennent:

  • Analyse exploratoire des données (EDA): Cela implique la recherche de modèles dans les données afin d’identifier de nouvelles tendances ou d’apprendre de nouvelles informations.
  • Analyse des données de confirmation (CDA: Cela implique d’utiliser toutes les données collectées pour essayer de déterminer si les corrélations suspectées sont vraies.
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Certains des principaux outils logiciels d’exploration de données disponibles sur le marché aujourd’hui comprennent:

  • Mineur rapide: Un excellent système d’analyse prédictive open source écrit en Java. Il est capable d’apprentissage automatique, d’analyse prédictive et d’exploration de texte.
  • Sisense: Logiciel sous licence conçu pour l’intelligence d’affaires, avec la possibilité d’évoluer pour les grandes organisations. Il comprend un excellent module de reporting.
  • Oracle: L’un des principaux noms de l’industrie des données, Oracle propose une fonction d’exploration de données dans SQL qui permet aux organisations d’utiliser des données stockées dans une base de données Oracle.
  • IBM Cognos: Ce logiciel est capable de traiter de gros volumes de données pour identifier les tendances importantes. Ceux-ci peuvent être utilisés pour générer des rapports pour la direction ou autres.
  • SAS: Un autre grand nom de l’industrie des données, le système d’analyse statistique (SAS) a été spécialement conçu pour extraire, gérer et même mettre à jour les données en fonction des résultats analytiques.

Comme vous pouvez le voir, l’analyse des données comporte de nombreuses facettes et les outils dont vous avez besoin dépendent vraiment de ce que vous espérez apprendre de ces données.

Les progrès dans l’analyse des données continuent de progresser chaque année, et toute entreprise ou organisation qui espère rester en tête dans son secteur doit rester au fait des outils d’analyse de données disponibles et les utiliser à leur plein potentiel.