La Business Analytics (BA), ou analytique métier, est une discipline qui consiste à analyser des données à l’aide de méthodes statistiques et quantitatives pour prendre des décisions éclairées visant à améliorer les résultats d’une entreprise. Elle utilise diverses techniques analytiques pour résoudre des problématiques métier, et elle est essentielle pour transformer des données brutes en informations exploitables.
Voici les principales méthodes utilisées en Business Analytics :
Analyse descriptive : Examine les données historiques pour identifier des schémas et des tendances. Elle aide à comprendre ce qui s’est passé dans le passé.
Analyse prédictive : Utilise les données historiques et actuelles pour prévoir les résultats futurs. Elle permet de prédire ce qui pourrait se passer.
Analyse prescriptive : Utilise les résultats des analyses descriptives et prédictives pour recommander des actions à entreprendre. Elle suggère ce que l’entreprise devrait faire pour obtenir les meilleurs résultats.
Importance de la Business Analytics
La Business Analytics est cruciale pour plusieurs raisons :
- Amélioration de la performance : Elle offre une meilleure visibilité sur les performances de l’entreprise.
- Identification des tendances : Elle permet d’identifier les tendances et de prédire les résultats futurs.
- Décisions éclairées : Elle aide à prendre des décisions plus rapides et plus appropriées.
- Anticipation : Elle permet d’anticiper les imprévus et d’agir en conséquence.
- Favorisation de l’innovation : Les insights obtenus favorisent le changement positif et l’innovation.
Les technologies modernes rendent le processus de Business Analytics plus accessible et efficace, permettant à des employés de tous niveaux de compétences de participer à l’analyse des données.
Processus de la Business Analytics
Pour mettre en œuvre la Business Analytics, il est nécessaire de :
- Comprendre la problématique métier à résoudre.
- Identifier et accéder aux données pertinentes.
- Préparer et explorer les données.
- Utiliser des méthodes quantitatives appropriées pour analyser les données.
- Tirer des conclusions pour résoudre le problème et améliorer les résultats de l’entreprise.
Différences avec d’autres disciplines
- Data Analytics : Utilise également des méthodes statistiques et quantitatives, mais elle peut s’appliquer à divers contextes, tandis que la Business Analytics se concentre sur l’amélioration des processus et des résultats d’une entreprise.
- Business Intelligence (BI) : Se focalise sur la communication des résultats de l’analyse aux décisionnaires via des rapports, des vues et des tableaux de bord.
- Data Science : Englobe la collecte de données, la modélisation et la production d’insights exploitables, et peut répondre à des questions plus larges et générales, pas nécessairement liées à l’activité de l’entreprise.
Cas d’usage
La Business Analytics trouve des applications dans divers secteurs :
- Southwest Airlines : Utilisée pour optimiser la gestion des coûts de personnel.
- Big Lots : Optimisation des itinéraires de livraison pour réduire les coûts et gagner du temps.
- SEGA Games Co., Ltd. : Création de promotions marketing personnalisées basées sur les habitudes de jeu.
- Université de Dayton : Compréhension du comportement des élèves pour améliorer les programmes éducatifs.
- Signet Jewelers : Stratégie de réouverture des boutiques après la pandémie de COVID-19, entraînant une croissance significative.
Défis et compétences nécessaires
Implémenter une stratégie de Business Analytics peut rencontrer des obstacles, notamment l’implication de la direction, les réticences du service IT et l’acceptation des utilisateurs finaux. Les analystes métier doivent être curieux, avoir le souci du détail, être critiques et capables de communiquer efficacement les idées et conclusions aux décideurs.
Évolution de la Business Analytics
Autrefois réservée aux experts en informatique et en programmation, la Business Analytics est aujourd’hui accessible grâce aux plateformes analytiques en libre-service, permettant à des utilisateurs non techniques de participer activement à l’analyse des données et à la prise de décisions stratégiques.
