1. Prise en main de
l’Analytique données :
1.1 Découvrir l’analyse de données :
Introduction :
En tant qu’analyste de données, vous suivez un parcours. Imaginez la quantité massive de données générées quotidiennement au sein d’une organisation, qu’il s’agisse de données transactionnelles, de télémétrie ou issues des réseaux sociaux.
Les données et les informations sont devenues la ressource la plus stratégique de l’entreprise. L’enjeu est maintenant d’être capables d’analyser et d’utiliser leurs données pour apporter des changements bénéfiques dans l’entreprise. Les entreprises ont encore des difficultés à utiliser leurs données de manière pertinente et efficace, ce qui freiner leur capacité à agir.
Une entreprise de vente au détail (hypermarché, supermarché…) à titre d’exemple doit être en mesure d’utiliser ses grandes quantités de données et d’informations d’une façon qui a un impact sur l’activité, notamment :
- Identification des habitudes d’achat
- Recommandations d’achats
- Détermination des optimisations de prix
- Motifs de vente quotidiens/mensuels
Vue d’ensemble de l’analyse de données
L’analyse de données est le processus qui consiste à identifier, nettoyer, transformer et modéliser les données pour révéler des informations pertinentes et utiles. Ces données sont ensuite structurées sous forme de rapports d’analyse, facilitant ainsi la prise de décisions stratégiques par les décideurs.
Mais le concept même d’analyse des données et son importance pour l’entreprise ne doivent pas être négligés. Pour analyser les données, les composants principaux de l’analytique se répartissent dans les catégories suivantes :
Rôles dans les données :
Aujourd’hui, les applications et les projets peuvent être complexes et de grande ampleur, et font souvent appel aux compétences et aux connaissances de nombreuses personnes.
Tâches d’un analyste de données :
Les analystes de données consacrent beaucoup de temps à la préparation des données, une étape clé pour éviter les erreurs de reporting et garantir la fiabilité des décisions commerciales. Ce processus implique le profilage, le nettoyage et la transformation des données brutes pour les rendre utilisables et compréhensibles.
Les tâches clés comprennent la vérification de l’intégrité, la correction des erreurs, la gestion des données manquantes et la conversion des formats de données. La sécurité et la confidentialité sont également essentielles, avec des mesures telles que l’anonymisation des données pour éviter de partager des données ou empêcher les utilisateurs de voir des informations d’identification personnelle quand cela n’est pas nécessaire. Assurer la confidentialité et la sécurité peut aussi impliquer la suppression complète de ces données si elles ne sont pas adaptées au scénario que vous tentez de mettre en forme. Il s’agit d’une tâche longue mais essentielle pour garantir la qualité et l’efficacité des analyses.
Une fois les données prêtes, la modélisation consiste à définir les relations entre les tables et à enrichir le modèle avec des mesures (métriques) et des calculs personnalisés. Un modèle sémantique efficace est essentiel pour obtenir des insights, améliorer la précision des rapports et accélérer leur création. Un modèle mal conçu peut avoir un impact sur les performances, tandis qu’un modèle bien structuré garantit
des rapports fiables, en particulier à grande échelle. Dans Power BI, des lenteurs ou des actualisations longues nécessitent souvent de revoir la préparation et la modélisation des données. Ces étapes itératives sont fondamentales dans l’analyse des données.
La tâche de visualisation donne vie aux données pour résoudre les problèmes d’entreprise. Un rapport bien conçu raconte une histoire convaincante, permettant aux décideurs d’obtenir rapidement des insights clés. Grâce à des visualisations et interactions efficaces, le rapport facilite l’exploration des données. Les rapports guident les décisions stratégiques de l’entreprise, en simplifiant la compréhension des données.
L’analyste doit comprendre le problème à résoudre et éviter de surcharger le rapport pour se concentrer sur les points essentiels. Avec les outils d’IA de Power BI, il est possible de créer des rapports puissants sans code, qui révèlent des insights exploitables. La conception des rapports doit aussi tenir compte de l’accessibilité, en utilisant des couleurs, polices et visuels adaptés pour optimiser le storytelling.
La tâche d’analyse est cruciale pour comprendre et interpréter les informations d’un rapport. En tant qu’analyste de données, vous devez maîtriser les fonctionnalités analytiques de Power BI pour découvrir des insights, identifier des tendances, prédire des résultats et communiquer ces informations de manière claire.
L’analytique avancée permet aux entreprises de prendre des décisions éclairées en analysant en profondeur les données pour prédire des tendances futures et identifier des comportements. Power BI simplifie ce processus en rendant l’analyse des données plus accessible, permettant aux utilisateurs de générer rapidement des insights et de les partager via des tableaux de bord. Les intégrations d’IA dans Power BI, telles qu’Azure Machine Learning et les services cognitifs, enrichissent encore plus l’analyse en ajoutant des dimensions supplémentaires aux données.
Power BI comprend divers éléments tels que des rapports, des tableaux de bord, des espaces de travail et des modèles sémantiques. En tant qu’analyste de données, vous gérez ces ressources, supervisant le partage, la distribution et la sécurité des éléments Power BI.
Les applications Power BI facilitent la distribution du contenu à un large public, offrant une navigation personnalisée et des liens vers d’autres ressources. Une gestion efficace encourage la collaboration, assure la sécurité des données en limitant l’accès aux personnes autorisées, et réduit les silos de données en utilisant des modèles sémantiques partagés. Une bonne gestion des ressources Power BI minimise la duplication des données, réduit la latence, et assure la sécurité tout en facilitant la réutilisation des données préparées et modélisées.