L’informatique décisionnelle a pris une place centrale dans les grandes sociétés. Ce n’est pas encore le cas au sein des petites et moyennes entreprises ou des associations, qui ne disposent pas forcément des ressources humaines ou financières pour investir dans des solutions de Business Intelligence complexes et chères. Sous forme de missions de consulting courtes et bon marché, Dataspeed apporte aux TPE / PME / associations une solution externalisée, rapide et fiable pour analyser et valoriser ses données.
Avec une attention toute particulière portée à la confidentialité des informations, nous inventorions, qualifions et regroupons les données disponibles, qu’elles soient stockées en base SQL ou dispersées dans des fichiers excel ou autres formats. Un important travail de nettoyage et de préparation est ensuite réalisé, avant d’effectuer l’analyse statistique et la data-visualisation. Un rapport détaillé et une présentation orale des principaux enseignements de l’étude finalisent la mission.
Plusieurs niveaux d’analyse sont proposés. L’analyse décisionnelle repose sur les constats statistiques que l’on peut tirer du regroupement des données provenant de différentes sources. L’angle de vue est inhabituel et l’originalité des informations révélées enrichit les processus de décisions. Le travail sur les corrélations et les typologies (clustering) permet ensuite d’affiner les stratégies commerciales.
Pour aller plus loin l’analyse prédictive apporte une réponse au besoin d’anticiper. La puissance de calcul des ordinateurs alliée à l’efficacité des scripts de machine learning permettent en effet de modéliser l’activité pour estimer sa trajectoire. On bascule du monde des statistiques vers celui des probabilités. Les données de l’entreprise sont souvent complétées par des jeux de données externes, relatives au marché. Schématiquement, si la société vend des parapluies, nous grefferons sur ses données commerciales des données météo. Tous types de données environnementales (météo, trafic routier, démographie) ou émotionnelles (issues des réseaux sociaux comme les « like » ou l’analyse textuelle des commentaires) peuvent être intégrées au modèle.
Quel que soit le niveau d’analyse, il nous est indispensable, pour calibrer l’étude et garantir son utilité, de comprendre le fonctionnement de l’entreprise et son environnement. Dans la mesure du possible nous travaillons in-situ, dans les locaux de l’entreprise ou de l’association, afin de multiplier les échanges avec le personnel et nous imprégner d’une connaissance métier qui nous est essentielle pour cibler l’étude sur vos problématiques.
Au final, la data-analyse dévoile l’activité de l’entreprise, son historique et sa clientèle sous l’angle des statistiques multivariées. Les constats sont originaux, parfois étonnants voire contre-intuitifs. Elle révèle une somme d’informations inédites, qui apportent recul et hauteur de vue sur la trajectoire de l’entreprise, mais aussi des solutions concrètes et directement opérationnelles pour optimiser sa rentabilité et son développement. L’étude constitue alors un point d’appui solide pour éclairer le pilotage de l’entreprise, à court et moyen terme.