Le business analytics est un domaine du traitement des données adapté au développement des orientations business. Il s'appuie sur des analyses data pertinentes pour mettre en lumière les problématiques de l’entreprises et pointer les aspects à changer ou renforcer au niveau de l’organisation. Il permet ainsi de définir une stratégie data driven, et de prendre des décisions basées sur des observations concrètes et fiables.
Business analytics : définition
Le Business Analytics, aussi appelé "analytique décisionnelle" en français, fait partie des différents domaines de la valorisation des data en tant qu’objets d’analyse, de connaissance et donc d’insights. Il s’agit de s’appuyer sur des analyses data pour permettre à l’entreprise d’établir des orientations stratégiques efficaces et justifiées.
En lien avec le traitement data (collecter, nettoyer et trier, analyser, visualiser) les métiers des data analytics sont davantage tournés business qu’informatique.
Objectif
L'objectif principal du business analytics est d'apporter des insights et de la valeur aux données, en aidant les entreprises à identifier les tendances, à comprendre les comportements des consommateurs et à optimiser leurs processus opérationnels. Les analystes utilisent des techniques statistiques, d'exploration de données et de modélisation prédictive pour découvrir des informations à partir de données, qui peuvent ensuite être utilisées pour prendre des décisions stratégiques, tactiques et opérationnelles.
Applications
Le business analytics peut être appliqué à divers domaines au sein d'une entreprise, notamment les finances, le marketing, les opérations et la gestion de la chaîne d'approvisionnement. Par exemple, une entreprise peut utiliser l'analyse pour prédire la demande future de ses produits, optimiser les prix ou identifier les segments de clients les plus rentables.
Enjeux et opportunités
Avec la croissance exponentielle des données disponibles et la complexité des environnements commerciaux actuels, le business analytics devient un outil de plus en plus important pour les entreprises qui cherchent à maintenir leur compétitivité et à rester agiles. Il aide les entreprises à devenir plus axées sur les données dans leur prise de décision, en utilisant des insights basés sur des faits pour guider leur stratégie et leurs opérations. On parle d’entreprises “data driven” et de culture data.
Apports du Business Analytics pour les entreprises
Le Business Analytics permet aux entreprises d'améliorer leurs performances dans tous les domaines, de la gestion de la relation client à la gestion de la chaîne d'approvisionnement, en passant par le marketing, les finances et les opérations.
- Améliorer la prise de décision en analysant les données dans le but d'identifier des tendances, des opportunités et des risques que l'entreprise n'aurait pas pu voir autrement.
- Optimiser les processus grâce à l'identification des inefficacités et des goulots d'étranglement dans les processus de l'entreprise. Cela permet de les optimiser et de réduire les coûts.
- Améliorer la satisfaction des clients car grâce à la data l'entreprise peut mieux comprendre leurs besoins et leurs attentes. Cela leur permet de leur offrir une expérience client plus personnalisée et plus satisfaisante.
- Développer de nouveaux produits et services adaptés aux nouvelles opportunités de marché et aux besoins des clients.
- Gagner en compétitivité : Les entreprises qui utilisent le Business Analytics de manière efficace ont un avantage concurrentiel important sur celles qui ne le font pas.
Métiers du Business Analytics
Le domaine du Business Analytics est en pleine croissance à mesure que les entreprises s’équipent et s’adaptent au traitement de la data. La demande en profil de haut niveau alliant informatique et business est importante.
Les métiers liés à l’aspect technique
- Data Scientist : Le Data Scientist est un expert en analyse de données qui utilise des techniques statistiques et informatiques avancées pour découvrir des modèles et des insights dans les données. Il joue un rôle crucial dans le développement de nouveaux produits et services basés sur les données.
- Architecte Data Warehouse : L'architecte Data Warehouse est responsable de la conception et de la mise en place de l'entrepôt de données de l'entreprise. Il doit avoir une connaissance approfondie des technologies de base de données et des processus de gestion des données.
- Ingénieur Big Data : L'ingénieur Big Data est responsable du développement et de la maintenance des systèmes de traitement de données volumineuses. Il doit avoir une expertise en programmation et en systèmes distribués.
Les métiers liés au Business
- Analyste Business Intelligence : Les business analysts utilisent les données pour analyser et améliorer les processus et les systèmes d'une organisation.. Il travaille en étroite collaboration avec les métiers de l'entreprise pour identifier les besoins en analyse et pour fournir des insights exploitables.
- Data Analyst : Le data analyste met en relation les diverses données de l'entreprise afin d’en tirer des connaissances et des savoirs pour faciliter les décisions. Il organise des tableaux de bords et des data visualisations qu’il présente aux différentes directions. Les data analysts peuvent travailler dans des domaines tels que le marketing, les opérations, la finance ou la recherche.
- Marketing Analyst : Les marketing analysts utilisent les données pour optimiser les efforts marketing d'une organisation. Ils analysent le comportement des clients, suivent les performances des campagnes et utilisent des insights basés sur les données pour améliorer le ciblage, le positionnement et l'efficacité des initiatives marketing. Les marketing analysts aident les entreprises à prendre des décisions éclairées en matière d'allocation des ressources, de personnalisation des messages et de compréhension du retour sur investissement des campagnes.
