Comment la Business Analytics permet de prendre des décisions commerciales avisées

Pour traiter efficacement les volumes de données en constante augmentation, les entreprises utilisent toujours de nouvelles technologies et de nouveaux outils. Ce n'est qu'ainsi qu'il leur est possible d'obtenir les bonnes connaissances à partir des données et de prendre ainsi des décisions commerciales fondées.

La Business Analytics joue un rôle important à cet égard. Nous vous montrons comment fonctionne la Business Analytics, où vous pouvez l'utiliser et comment votre entreprise peut en profiter. Et nous vous expliquons pourquoi l'intelligence artificielle fait toute la différence.

L'essentiel en bref

  • Les principales techniques d'analyse commerciale sont l'analyse descriptive, l'analyse prédictive et l'analyse prescriptive.
  • Les principaux avantages de l'analyse des données commerciales sont, entre autres, l'amélioration de la prise de décision, l'optimisation des processus et la réduction des coûts.
  • Les défis décisifs sont de disposer de données de haute qualité et de respecter les dispositions relatives à la protection des données.
  • Les domaines d'application de la Business Analytics sont par exemple le secteur de la santé, le secteur financier et la production.
  • Avec Konfuzio, les entreprises intègrent dans leur traitement de documents une intelligence artificielle puissante qui automatise des processus commerciaux importants. Parlez dès maintenant avec l'un de nos experts et découvrez comment Konfuzio peut optimiser votre flux de travail documentaire.

Business Analytics - Définition 

Business Analytics décrit l'application d'analyses de données et de modèles statistiques pour comprendre les processus commerciaux, améliorer la prise de décision et atteindre les objectifs stratégiques. Pour ce faire, cette méthode utilise des technologies et des outils permettant de collecter, de traiter et d'analyser des données d'entreprise à grande échelle.

L'objectif principal des techniques d'analyse commerciale est de prendre des décisions basées sur des données et d'améliorer l'efficacité opérationnelle.

Pour ce faire, elles identifient des modèles et des tendances dans les données historiques, tandis que les modèles de prévision permettent d'anticiper les évolutions futures. L'analyse commerciale englobe différentes approches, telles que l'analyse descriptive, l'analyse prédictive et l'analyse prescriptive, afin d'évaluer et d'optimiser différents aspects de la performance commerciale.

techniques d'analyse d'affaires

Techniques d'analyse commerciale

La Business Analytics utilise une multitude de techniques pour évaluer les données d'entreprise disponibles. Les 3 méthodes suivantes jouent un rôle particulièrement important à cet égard :

Analyse descriptive

Le site L'analyse descriptive se concentre sur la compréhension et la description des événements passés. Elle utilise la visualisation des données et les rapports pour mettre en évidence les modèles et les tendances. Dans la pratique, un détaillant, par exemple, analyse les données de vente de l'année précédente afin d'identifier les tendances saisonnières et d'ajuster les niveaux de stock en conséquence.

Analyse prédictive

L'analyse prédictive utilise des algorithmes statistiques et des apprentissage automatique pour prédire des développements et des événements futurs. Par exemple, une compagnie d'assurance utilise l'analyse prédictive pour évaluer le risque de Cas de dommages d'évaluer les risques et de prendre des mesures préventives.

Analyse prescriptive

L'analyse prescriptive va au-delà de la prédiction et génère, via l'utilisation d'algorithmes d'optimisation, des modèles de simulation, l'apprentissage automatique des recommandations d'action pour obtenir les résultats souhaités. Dans la pratique, une compagnie aérienne, par exemple, utilise l'analyse prescriptive pour planifier des itinéraires et des plans de vol optimaux afin de maximiser l'efficacité du carburant.

Business Analytics vs. Business Intelligence

Business Analytics et Business Intelligence utilisent toutes deux l'analyse des données, mais se concentrent sur des aspects différents. La Business Intelligence se concentre principalement sur l'analyse rétrospective de données historiques afin d'obtenir un aperçu des performances passées.

Les techniques de Business Analytics vont plus loin et intègrent des analyses prédictives pour les développements futurs ainsi que des analyses prescriptives pour en déduire des recommandations d'action proactives. Alors que les deux approches utilisent des données historiques, l'analyse commerciale vise à améliorer les décisions basées sur les données en intégrant le passé, le présent et le futur dans le processus d'analyse.

Business Analytics vs. Data Analytics

Alors que l'analyse commerciale se concentre sur l'utilisation de l'analyse des données pour améliorer les processus commerciaux et atteindre les objectifs stratégiques, l'analyse des données se concentre sur l'utilisation de l'analyse des données pour améliorer les processus commerciaux et atteindre les objectifs stratégiques. Analyse des données Les données sont principalement analysées de manière fondamentale, sans objectifs commerciaux spécifiques.

L'analyse des données met donc l'accent sur la collecte, l'organisation et le stockage des données. L'objectif est d'utiliser des technologies telles que Exploration de données et de Data Cleansing pour identifier les tendances et résoudre les problèmes.

Business Analytics vs. Data Science

Contrairement à l'analyse commerciale, qui se concentre sur l'utilisation de l'analyse des données pour améliorer les décisions commerciales, la science des données couvre un plus large éventail d'activités. Elle utilise l'analyse statistique, l'informatique, l'analyse des données et l'apprentissage automatique afin d'obtenir des connaissances et des enseignements à partir de données structurées et non structurées. Dans ce cadre, la science des données développe par exemple aussi des algorithmes. Alors que l'analyse commerciale est axée sur les besoins concrets de l'entreprise, la science de la donnée explore les possibilités de l'entreprise. Science des données des questions plus larges axées sur les données.

avantages de l'analyse commerciale

Business Analytics - Avantages pour les entreprises

Les analyses de données commerciales génèrent des avantages complets pour les entreprises à différents niveaux commerciaux. En voici quelques-uns :

Processus optimisés

En utilisant des techniques de Business Analytics, les entreprises répartissent leurs ressources plus efficacement et travaillent de manière plus productive. De cette manière, elles optimisent leurs processus opérationnels et fournissent de meilleurs résultats en moins de temps.

Une planification stratégique optimisée

Cette méthode permet d'avoir un aperçu des tendances du marché, des stratégies concurrentielles et d'autres indicateurs clés qui constituent la base d'une planification stratégique fondée. Grâce à des connaissances axées sur les données, les entreprises développent donc des stratégies d'analyse plus efficaces et mieux adaptées aux conditions actuelles du marché.

Amélioration de la prise de décision

Grâce à l'analytique dans l'entreprise, les organisations obtiennent un aperçu basé sur les données des besoins des clients et des stratégies concurrentielles. Cela leur permet d'identifier les domaines à améliorer et de prendre des décisions éclairées.

Réduction des coûts

Grâce à l'utilisation ciblée d'analyses commerciales, les entreprises apportent de la transparence dans leurs processus. Elles sont ainsi en mesure d'utiliser leurs ressources de manière plus ciblée et de réduire ainsi leurs coûts opérationnels.

Amélioration de l'expérience client

Les techniques d'analyse commerciale permettent une compréhension plus approfondie des besoins des clients et de leur satisfaction. Les entreprises sont ainsi en mesure de développer des produits et des services qui répondent aux attentes du groupe cible.

4 défis majeurs de la Business Analytics

Pour pouvoir profiter des avantages de l'analyse des données commerciales, les entreprises doivent d'abord préparer leurs processus aux techniques et aux méthodes. Pour ce faire, elles sont généralement confrontées à ces défis :

Des sources de données variées

Le nombre croissant d'appareils connectés à Internet génère des données commerciales variées. De plus, ces données sont généralement de types et de formats différents. Pour pouvoir les exploiter efficacement, les entreprises doivent donc trouver un moyen de traiter et de préparer d'énormes quantités de données. De plus, le stockage de ces grandes quantités de données peut également être un problème. Ainsi, les entreprises ont souvent besoin d'un Lac de donnéesLe système de gestion de l'information permet de collecter de grandes quantités de données non structurées.

Qualité et intégration des données

La qualité des données est essentielle pour des analyses précises. Des données incomplètes, incohérentes ou erronées conduisent à des résultats biaisés. L'intégration de données provenant de différentes sources, qui peuvent avoir des formats ou des structures différents, est une tâche complexe. L'absence de normes entraîne des difficultés lors de la fusion et de l'interprétation.

Protection des données et conformité

Lorsqu'elles utilisent des données pour des analyses avancées, les entreprises doivent s'assurer qu'elles respectent les règles de protection des données et les directives de conformité. Cela concerne en particulier les données sensibles. L'anonymisation des données et la mise en œuvre de pratiques sécurisées en matière de données sont donc des aspects essentiels pour se conformer aux exigences légales.

Manque d'expertise

Pour utiliser efficacement l'analyse commerciale, il est nécessaire de bien comprendre les concepts et méthodes analytiques qui y sont associés. Le manque de connaissances spécialisées de la part des décideurs et des analystes entraîne des malentendus ou des interprétations erronées des données. Cela nuit à la qualité des décisions basées sur les données. La formation et le perfectionnement sont ici essentiels pour combler ces lacunes de connaissances.

business analytics use cases

Business Analytics - Exemples tirés de différents secteurs 

L'analyse des données commerciales présente de nombreux domaines d'application. Pour mieux comprendre l'impact sur les processus d'entreprise, nous jetons un coup d'œil sur l'utilisation de ces techniques dans différents secteurs :

Commerce de détail

Un détaillant utilise les analyses pour optimiser les stocks en se basant sur les données de vente historiques, les tendances saisonnières et les prévisions de la demande. Il réduit ainsi les surstocks, minimise les coûts de stockage et s'assure que les produits populaires sont toujours disponibles. Cela permet en même temps d'améliorer la satisfaction des clients.

Santé publique

Un hôpital utilise l'analyse des données commerciales pour prédire le taux d'occupation attendu des patients et planifier en conséquence les ressources telles que le personnel et les lits. Cette gestion plus efficace des ressources permet de réduire les temps d'attente, d'améliorer le service aux patients et d'optimiser l'utilisation des capacités existantes.

Services financiers

Une banque utilise des outils appropriés pour analyser les données des transactions et identifier des modèles d'activités frauduleuses. La détection rapide des transactions frauduleuses minimise les pertes financières et renforce la confiance des clients dans la sécurité de leurs transactions financières.

Production

Une entreprise de fabrication utilise des analyses commerciales pour analyser les données des capteurs des machines et prédire les éventuelles pannes. La maintenance préventive ainsi rendue possible réduit les temps d'arrêt imprévus, diminue les coûts de maintenance et optimise l'efficacité des installations de production.

Télécommunications

Une entreprise de télécommunications utilise l'analytique dans son activité pour analyser les données clients et identifier les segments ayant un comportement similaire. De cette manière, elle est en mesure de créer des offres personnalisées basées sur les segments de clientèle. Cela permet d'augmenter la fidélisation et la satisfaction des clients.

Logiciel d'analyse d'affaires - Évaluer efficacement les données commerciales avec l'IA

Les entreprises trouvent sur le marché de nombreux outils d'analyse commerciale qui leur permettent d'évaluer leurs données et de prendre ainsi des décisions éclairées. Toutefois, pour collecter et analyser efficacement les énormes quantités de données, elles ont besoin d'un outil d'analyse commerciale avec l'intelligence artificielle. C'est la seule façon d'obtenir en peu de temps les données dont ils ont besoin pour prendre de meilleures décisions et avoir un avantage concurrentiel. Dans la pratique, l'IA permet d'obtenir ces avantages :

Reconnaissance automatisée des formes

Les meilleurs outils d'analyse commerciale avec IA détectent automatiquement les modèles et les tendances dans les grands ensembles de données - même ceux qui sont difficilement identifiables par les analystes humains. Avec un logiciel sans IA, les entreprises doivent identifier les modèles manuellement, ce qui coûte du temps et des ressources.

Analyses prévisionnelles

Un logiciel d'analyse commerciale avec IA fait des prédictions automatisées basées sur des données historiques et des tendances actuelles. De cette manière, les entreprises ne doivent pas se fier à des conclusions manuelles, souvent imprécises, issues de modèles statistiques.

Nettoyage automatisé des données

Un logiciel d'analyse commerciale de haut niveau dispose d'algorithmes pilotés par l'IA qui nettoient automatiquement les volumes de données, complètent les valeurs manquantes et identifient les valeurs aberrantes. Sans cette automatisation, les collaborateurs doivent vérifier les données manuellement. Cela prend beaucoup de temps et est source d'erreurs.

De meilleures recommandations personnalisées

Les outils d'analyse commerciale basés sur l'intelligence artificielle fournissent des recommandations personnalisées aux entreprises, en fonction de leurs besoins et objectifs individuels. Sans le soutien des algorithmes d'IA, les collaborateurs doivent appliquer eux-mêmes les résultats de l'analyse des données à leurs objectifs commerciaux.

Analyse en temps réel

L'analyse commerciale avec l'IA permet d'effectuer des analyses en temps réel, car les algorithmes sont capables de réagir rapidement à l'évolution des modèles de données. Sans l'IA, les entreprises ont besoin de plus de temps pour réagir aux évolutions du marché.

Aide à la décision automatisée

Un logiciel d'analyse commerciale de pointe avec IA offre aux entreprises un soutien décisionnel automatisé en générant des recommandations d'action sur la base de l'analyse des données et des découvertes de l'IA. Sans IA, les entreprises doivent évaluer elles-mêmes les options d'action possibles.

Business Analytics dans le domaine de la Document Intelligence - avec Konfuzio

Dans le monde des affaires actuel, axé sur les données, les analyses commerciales sont un pilier essentiel de la compétitivité. Les technologies et les outils les aident à tirer de précieux enseignements de leurs données, ce qui leur permet de prendre des décisions éclairées et de développer de nouveaux secteurs d'activité.

Konfuzio est un fournisseur de logiciels allemand spécialisé dans les Intelligence documentaire s'est spécialisé dans ce domaine. Cet outil permet d'extraire et d'évaluer efficacement des informations décisives à partir de toute forme de document.

Pour ce faire, il dispose d'une intelligence artificielle développée, qui comprend notamment le Machine Learning, Traitement du langage naturel et Apprentissage profond et entraîné sur plus de 100.000 documents.

Dans la pratique, cela signifie qu'indépendamment de la manière et de l'endroit où les documents arrivent dans les entreprises, par exemple par e-mail ou par courrier, Konfuzio extrait automatiquement les informations nécessaires à l'analyse commerciale et les prépare pour un traitement ultérieur efficace. Le logiciel est donc adapté à un grand nombre de domaines d'activité et de secteurs dans lesquels il s'agit d'obtenir des connaissances à partir de données non structurées.

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