Les 4 types d’analyse de données

Dans un monde où les données s’accumulent à un rythme exponentiel, savoir les exploiter efficacement devient un facteur clé de compétitivité et d’innovation pour les organisations. Mais face à la diversité des données collectées et aux multiples outils disponibles, il est important de structurer la démarche analytique. 

L’analyse de données ne se limite pas à lire des chiffres ou à produire des graphiques : elle s’organise en plusieurs niveaux, chacun répondant à une question précise et apportant une valeur supplémentaire à la prise de décision.

De manière synthétique, il faut distinguer quatre grandes catégories d’analyse de données : l’analyse descriptive, l’analyse diagnostique, l’analyse prédictive et l’analyse prescriptive. 

L’analyse descriptive : observer et comprendre ce qu’il s’est passé

Avant de pouvoir tirer des enseignements ou orienter une stratégie, toute organisation doit d’abord comprendre objectivement où elle se situe. 

L’analyse descriptive répond à ce besoin fondamental : elle permet de poser les faits, en offrant une lecture claire et structurée de ce que révèlent les données historiques ou actuelles.

Point de départ de toute démarche analytique, l’analyse descriptive a pour objectif de fournir une photographie factuelle de la situation passée ou présente. En exploitant les données historiques disponibles, elle permet de dresser un état des lieux précis.

Elle met en forme les données pour les rendre lisibles et compréhensibles par tous, qu’il s’agisse de la direction, des responsables métiers ou des équipes opérationnelles. Ce travail repose sur des méthodes simples, issues principalement des statistiques descriptives : calcul de moyennes, d’écarts-types, de pourcentages ou de répartitions.

La visualisation joue un rôle clé dans cette approche. Qu’il s’agisse de tableaux de bord interactifs, de rapports périodiques ou de graphiques, ces supports permettent de suivre les indicateurs clés de performance (KPI), de comparer les résultats dans le temps et de mettre en évidence les tendances majeures.

L’un de ses principaux atouts réside dans sa capacité à transformer des masses de données brutes en informations directement exploitables. En structurant, regroupant et segmentant les données, elle permet de repérer rapidement les grandes tendances : une croissance ou une baisse de performance, une évolution saisonnière, un écart par rapport aux objectifs fixés ou une répartition inégale entre plusieurs segments de clientèle ou zones géographiques.

Toutefois, son champ d’action reste limité. L’analyse descriptive répond à la question « Que s’est-il passé ? », mais elle ne permet ni d’expliquer les causes profondes, ni d’anticiper ce qui pourrait arriver. Elle constitue une base nécessaire, mais insuffisante pour orienter la prise de décision stratégique.

L’analyse descriptive offre une grille de lecture essentielle pour aligner les équipes autour d’une compréhension commune de la situation actuelle. Mais pour passer d’un constat à une véritable capacité d’action, il est indispensable de l’enrichir par des analyses plus poussées.

L’analyse diagnostic : identifier les causes et comprendre pourquoi

Observer une évolution ou un résultat ne suffit pas toujours à prendre les bonnes décisions. Pour aller au-delà du constat et comprendre ce qui a réellement provoqué une tendance, une baisse de performance ou un événement inhabituel, il est indispensable d’explorer les liens de cause à effet au sein des données. C’est là qu’intervient l’analyse diagnostique.

L’objectif principal de l’analyse diagnostique est d’expliquer les causes d’un phénomène observé (événement inhabituel, comportement anormal, etc).

Elle s’appuie sur une exploration approfondie des données, en examinant les relations entre plusieurs variables pour identifier les facteurs explicatifs ou, à défaut, les corrélations fortes qui peuvent orienter la réflexion.

Les techniques mobilisées pour l’analyse diagnostique incluent :

• L’analyse exploratoire, qui consiste à parcourir les données sans hypothèse préconçue, afin d’identifier des signaux faibles, des motifs inhabituels ou des premières pistes d’explication. Cette phase d’exploration permet souvent de faire émerger des questions pertinentes, qui orienteront les analyses plus poussées.
• L’analyse de corrélation, qui vise à mesurer la force et la nature des relations entre différentes variables. Elle permet par exemple de vérifier si une baisse de performance est corrélée à un changement de prix, à une évolution de la demande ou à un événement externe. Bien qu’elle n’établisse pas une causalité directe, la corrélation met en évidence des associations qui méritent d’être creusées.
• La segmentation, qui consiste à découper les données en sous-groupes homogènes, afin de comparer les comportements ou les performances de chaque groupe. En isolant certains profils ou segments, cette technique aide à identifier des disparités significatives et à mieux comprendre quels facteurs spécifiques influencent chaque population ou processus. Cette démarche exige de formuler des hypothèses sur les causes possibles, puis de les tester à partir des données disponibles, en croisant parfois des données internes et externes pour enrichir l’analyse.

L’analyse diagnostique aide les entreprises à passer d’une gestion réactive à une démarche proactive. Elle met en lumière les erreurs à corriger et les leviers de performance à consolider, créant ainsi une base solide pour anticiper les tendances futures grâce à l’analyse prédictive.

L’analyse prédictive : anticiper ce qui pourrait arriver

L’analyse prédictive apporte cette capacité d’anticipation, permettant aux entreprises de réduire l’incertitude et de préparer leurs décisions en s’appuyant sur les données plutôt que sur des intuitions.

L’analyse prédictive repose sur l’exploitation des données historiques pour identifier des motifs récurrents, des cycles ou des signaux, afin de prédire les évolutions futures avec un certain degré de probabilité.

Elle repose sur plusieurs techniques avancées, notamment :

• La régression statistique, une méthode qui permet de modéliser la relation entre une variable cible (par exemple, le chiffre d’affaires ou le taux de résiliation) et un ensemble de facteurs explicatifs. Cette technique aide à quantifier l’impact de chaque facteur sur la variable étudiée, tout en permettant de faire des projections en fonction de différentes hypothèses (évolution des prix, variation de la demande, etc.).
• L’analyse de séries temporelles, qui se concentre sur l’évolution des données dans le temps. En prenant en compte les tendances, les variations saisonnières ou les cycles économiques, cette approche permet de projeter les valeurs futures à partir des observations passées. Elle est particulièrement utilisée pour les prévisions de ventes, de fréquentation ou de consommation énergétique.
• Le machine learning, qui repose sur des algorithmes capables d’apprendre directement à partir des données sans modèle théorique prédéfini. En analysant d’importants volumes de données, ces algorithmes sont capables d’identifier automatiquement des motifs complexes et de prédire des comportements futurs, même lorsque les relations entre les variables sont non linéaires ou difficiles à formaliser.
• La segmentation prédictive, qui consiste à regrouper des individus, des produits ou des processus en segments homogènes, en fonction de caractéristiques observées, mais avec une dimension anticipative. Cette technique permet de prédire comment chaque segment est susceptible de réagir face à une action future (campagne marketing, ajustement de prix, nouveau produit), facilitant ainsi la personnalisation des décisions.

Cette démarche d’anticipation aide les entreprises à :

• Identifier à l’avance les opportunités commerciales.
• Prévoir les risques, qu’ils soient financiers, opérationnels ou commerciaux.
• Ajuster les ressources, les stocks ou les capacités en fonction des prévisions.

Elle ne fournit jamais de certitudes, mais propose des scénarios probabilisés, permettant aux décideurs de se préparer à plusieurs éventualités, plutôt que de réagir dans l’urgence.

En intégrant l’analyse prédictive dans leurs processus de décision, les entreprises acquièrent un véritable avantage compétitif. Elles passent d’une logique réactive à une dynamique proactive, dans laquelle les données deviennent une boussole pour anticiper et guider l’action.

L’analyse prescriptive : recommander les meilleures actions

L’analyse prescriptive représente l’aboutissement de la chaîne analytique. L’enjeu est désormais de déterminer la meilleure manière d’agir pour atteindre les objectifs fixés. Ce type d’analyse ne se limite plus à informer la décision, il propose des recommandations concrètes, basées sur l’évaluation des différentes options possibles.

L’analyse prescriptive s’appuie sur les résultats de l’analyse prédictive, mais elle va plus loin en intégrant des critères de performance, de coût, de risque et de contraintes opérationnelles pour proposer des actions optimales.

Elle mobilise plusieurs outils et méthodes, notamment :

• Les algorithmes d’optimisation, qui sont conçus pour identifier la configuration optimale parmi un ensemble de solutions possibles. Leur objectif est de maximiser ou minimiser une variable cible (par exemple, maximiser la rentabilité ou minimiser les délais), tout en respectant un ensemble de contraintes opérationnelles, financières ou réglementaires. Ces algorithmes sont particulièrement utiles lorsqu’il existe plusieurs combinaisons envisageables (répartition des ressources, choix de fournisseurs, ordonnancement de production) et que l’entreprise doit arbitrer entre des critères parfois contradictoires.
• Les scénarios et simulations, qui consistent à tester virtuellement différentes options stratégiques ou opérationnelles en modifiant certains paramètres clés (coût des matières premières, variation de la demande, disponibilité des ressources). Chaque scénario produit une série d’impacts simulés, permettant de comparer les risques, les opportunités et les résultats attendus pour chaque choix. Cette approche aide les décideurs à se préparer à plusieurs éventualités, notamment dans des environnements instables ou soumis à de fortes incertitudes.
• Les moteurs de règles, qui permettent d’automatiser certaines recommandations ou décisions, en s’appuyant sur un ensemble de règles prédéfinies. Ces règles, construites à partir de l’expertise métier ou de l’historique des meilleures pratiques, définissent quelle action déclencher en fonction d’un contexte donné. Par exemple, si un indicateur dépasse un seuil critique ou si une condition particulière est remplie, le moteur de règles propose automatiquement une action corrective ou une alerte. Ce type de dispositif est particulièrement utile pour gérer des décisions récurrentes ou à forte contrainte de réactivité, comme la gestion des stocks ou la surveillance des risques.

L’analyse prescriptive repose sur une double capacité :

• Prendre en compte la complexité de l’environnement (réglementation, contraintes techniques, attentes clients).
• S’adapter en temps réel lorsque de nouvelles données ou des événements imprévus apparaissent.

Ce type d’analyse transforme la relation entre données et décisions. Les technologies analytiques ne sont plus de simples outils de reporting ou d’aide à la réflexion, elles deviennent des copilotes, capables de proposer des trajectoires optimisées.

L’efficacité de l’analyse prescriptive repose sur plusieurs prérequis :

• Une bonne qualité et accessibilité des données.
• Une intégration fluide entre les systèmes analytiques et les outils de pilotage opérationnel.
• Une compréhension claire des objectifs stratégiques de l’organisation.

En intégrant l’analyse prescriptive à leur processus de décision, les entreprises ne se contentent plus de suivre les évolutions ou de réagir aux tendances. Elles adoptent une posture proactive et optimisée, où chaque action est fondée sur une évaluation rigoureuse des options possibles et de leur impact prévisible. 

Les principaux obstacles à une analyse de données efficace

Malgré ces promesses, de nombreuses entreprises peinent encore à tirer pleinement parti de leurs données. 

Plusieurs obstacles freinent la mise en place d’une démarche analytique efficace :

• Dispersion et silos de données : les données sont souvent éparpillées entre différents systèmes ou services, rendant leur consolidation complexe et chronophage. L’absence de gouvernance claire complique encore leur exploitation.
• Qualité des données : des données incomplètes, obsolètes ou incohérentes faussent les analyses et limitent leur fiabilité. La qualité des données reste un prérequis essentiel, trop souvent négligé.
• Manque de compétences : l’exploitation avancée des données nécessite des compétences techniques et analytiques spécifiques (modélisation, machine learning, interprétation des résultats) qui font parfois défaut en interne.
• Culture d’entreprise : dans certaines organisations, la culture de la décision fondée sur les données peine à s’imposer face aux pratiques plus intuitives ou aux habitudes historiques. La sensibilisation et la formation des décideurs sont alors indispensables.
• Sécurité et conformité : la multiplication des sources de données et les échanges entre systèmes augmentent les risques de fuites ou de non-conformité réglementaire (notamment vis-à-vis du RGPD), imposant des contrôles rigoureux.

Comment une solution d’analyse de données peut vous aider à prendre des décisions ?

Pour dépasser ces freins et accélérer leur transformation data-driven, les entreprises peuvent s’appuyer sur des solutions dédiées, conçues pour simplifier et fiabiliser l’analyse de données à grande échelle. 

Une plateforme analytique efficace apporte plusieurs atouts :

• Centralisation des données : en connectant les différentes sources (ERP, CRM, plateformes web, IoT), la solution garantit une vision consolidée et à jour, en rupture avec les approches en silos.
• Automatisation des tâches : la collecte, le nettoyage et la préparation des données, souvent chronophages, peuvent être automatisés, libérant ainsi du temps pour l’analyse à valeur ajoutée.
• Accessibilité pour tous : avec des interfaces ergonomiques et des fonctionnalités en libre-service, les solutions modernes démocratisent l’analyse, la rendant accessible même aux profils non techniques.
• Intégration d’analytique avancée : en intégrant des fonctions de machine learning ou de modélisation prédictive directement dans l’outil, ces solutions permettent aux entreprises de monter en maturité analytique de manière progressive.
• Sécurité et gouvernance : une solution bien conçue intègre nativement des dispositifs de contrôle d’accès, de traçabilité et de gestion des droits, garantissant la sécurité des données tout en facilitant leur partage contrôlé.

‍