Que vous cherchiez à mieux comprendre les performances passées et futures de votre secteur d’activité ou que vous tentiez d’automatiser un outil ou un processus métier grâce à l’apprentissage automatique (ML), une connaissance approfondie des données et l’analytique alimentent le moteur de ces initiatives. L’analyse des données peut être effectuée manuellement par des data scientists et des technologies bureautiques de base, mais les outils et logiciels spécialisés d’analyse de données offrent un soutien supplémentaire, des informations plus approfondies et des rapports automatisés aux équipes chargées des données.
Selon Market Research Future, le marché des logiciels d’analyse de données devrait atteindre 132,9 milliards de dollars d’ici 2026, contre une valeur prévisionnelle de 23 milliards de dollars en 2019. Si une grande partie de cette croissance concerne les grandes entreprises technologiques dont les objectifs sont axés sur l’intelligence artificielle (IA) et le ML, des secteurs comme l’industrie manufacturière, le commerce de détail et la santé augmentent également leurs investissements dans l’analyse de données afin d’améliorer l’expérience client et l’efficacité opérationnelle. Poursuivez votre lecture pour découvrir comment les solutions d’analyse de données peuvent profiter à votre entreprise et quelles fonctionnalités vous devriez privilégier pour obtenir des résultats optimaux.
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- Gros plan sur les meilleures solutions d’analyse de données
- Qu’est-ce que l’analyse de données ?
- Que sont les outils d’analyse de données ?
- Principales fonctionnalités des logiciels d’analyse de données
- Les meilleures solutions logicielles d’analyse de données
- Qui a besoin d’un logiciel d’analyse de données ?
- Avantages des outils d’analyse de données pour les réseaux d’entreprise
Gros plan sur les meilleures solutions d’analyse de données
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Qu’est-ce que l’analyse de données ?
L’analyse de données ne se résume pas à l’analyse des données, c’est-à-dire à la pratique consistant à préparer les données pour en obtenir une première compréhension. Elle s’appuie sur cette base en mettant l’accent sur la collecte, l’organisation, le stockage, le partitionnement et la visualisation des données de manière à les rendre plus utiles aux entreprises qui souhaitent appliquer ces connaissances à leurs pratiques commerciales.
L’analyse de données peut désigner diverses méthodologies, stratégies et approches des données, mais la plupart des processus d’analyse de données relèvent de l’une des quatre catégories suivantes :
- Analyse descriptive : L’analyse descriptive est une pratique analytique qui consiste à recueillir et à examiner des données historiques afin de déterminer ce qui s’est passé. Comme elle se concentre sur des informations de base, elle est le plus souvent appliquée aux données brutes afin d’en dégager le sens fondamental pour les études futures.
- Analyse prédictive : L’analyse prédictive utilise les données historiques et les tendances pour prévoir les résultats futurs d’un ensemble de données donné. Elle inclut souvent la modélisation des données, l’IA/ML et l’exploration de données afin d’obtenir des informations plus approfondies.
- Analyse diagnostique : L’analyse diagnostique recherche la raison sous-jacente aux résultats observés dans un ensemble de données. Elle est généralement appliquée après l’analyse descriptive pour déterminer les performances de l’entreprise et élaborer les stratégies futures.
- Analyse prescriptive : L’analyse prescriptive combine souvent les informations issues des analyses prédictive et descriptive afin de prendre des décisions métier éclairées à partir de modèles de données passés et présents.
Pour en savoir plus sur l’analyse de données dans Datamation : Les meilleures méthodes d’analyse de données
Que sont les outils d’analyse de données ?
Les outils d’analyse de données sont des solutions logicielles qui permettent d’analyser et d’explorer de grands volumes de données pour obtenir différents indicateurs métier. Dans le cas de l’IA/ML, ils peuvent également servir à optimiser les données d’entraînement des algorithmes et des modèles. Les data scientists utilisent ces outils pour traiter diverses requêtes sur un ensemble de données, mais comme ils facilitent l’automatisation des processus et la visualisation des données, les data scientists s’appuient sur ce type de logiciel pour effectuer des analyses de données à grande échelle. Les outils d’analyse de données fonctionnent souvent conjointement avec des infrastructures d’entreposage de données et de cloud computing, ce qui en fait des ressources utiles pour la gestion du big data dans les environnements d’entreprise.
Principales fonctionnalités des logiciels d’analyse de données
Les logiciels d’analyse de données offrent des fonctionnalités allant des plus basiques aux plus complexes. Pour tirer le meilleur parti de votre logiciel d’analyse de données, recherchez des solutions qui intègrent nativement les fonctionnalités suivantes ou les proposent via des intégrations simples :
- Visualisations et graphiques de données : L’analyse de données est plus efficace lorsque les résultats peuvent être expliqués et visualisés pour différents interlocuteurs. La visualisation des données, la modélisation des données et les autres fonctionnalités graphiques permettent aux personnes qui ne sont pas spécialisées dans les données de mieux comprendre et d’exploiter les informations obtenues.
- Tableaux de bord et fonctionnalités d’ergonomie : Les meilleurs outils d’analyse de données rendent leurs informations faciles à trouver et à utiliser. Les tableaux de bord unifiés, offrant une vue unique de l’ensemble des données, sont particulièrement utiles : ils permettent de consulter simultanément tous les indicateurs et facilitent l’accès aux ensembles de données et aux analyses plus approfondis recherchés. L’analytique intégrée est une autre fonctionnalité d’ergonomie populaire, qui incorpore nativement les informations dans les autres applications utilisées par les employés pour recueillir des données.
- Automatisation : La saisie, le nettoyage et les autres fonctions élémentaires de gestion des données étaient traditionnellement pris en charge par le personnel. Pour gagner du temps, de nombreux outils d’analyse de données proposent désormais l’automatisation de la gestion et de la surveillance des données, afin que les employés puissent se consacrer à des tâches plus stratégiques.
- Compatibilité et intégration avec d’autres outils de données et de cloud : Lorsqu’on travaille avec le big data, l’analyse de données ne constitue qu’une pièce du puzzle de l’optimisation des données. Recherchez des outils qui proposent nativement ou qui permettent de connecter facilement d’autres outils de données dédiés à la sécurité et à la conformité, au stockage et à l’entreposage des données, ainsi qu’à la gestion des bases de données, entre autres.
- Analyse de données augmentée pour l’IA/ML : Les logiciels d’analyse de données sont essentiels à l’entraînement des outils d’IA/ML et à la compréhension des données qu’ils produisent. Alors que les cas d’usage de l’IA et du ML continuent de se développer, privilégiez les outils qui expliquent comment ils utilisent l’IA pour optimiser leurs plateformes.
Autres solutions de visualisation des données à envisager : Les meilleurs outils et logiciels de visualisation des données
Les meilleures solutions logicielles d’analyse de données
Tableau
Tableau, entité de Salesforce depuis 2019, est considéré comme l’une des principales plateformes d’analyse de données du marché grâce à ses tableaux de bord et à ses visualisations de données faciles à utiliser. Il offre aux utilisateurs un large éventail de fonctionnalités et est compatible avec plusieurs autres environnements et outils d’entreprise. Plus particulièrement, Tableau Online propose des solutions de déploiement flexibles qui fonctionnent bien dans un environnement multicloud.
Fonctionnalités :
- Gestion, planification et surveillance des flux de données
- Modélisation prédictive avec l’outil Einstein Discovery
- Migration programmatique de contenu disponible
- Surveillance avancée des déploiements de serveurs et alertes de qualité
- Tableaux de bord interactifs et visualisations de données
Atout majeur : La visualisation des données et le data storytelling sont personnalisables et faciles à utiliser.
Inconvénient majeur : Tableau est l’un des outils les plus coûteux du marché et certains clients considèrent son support comme un point faible.
Sisense
Sisense est considéré comme l’un des meilleurs outils pour les utilisateurs avancés ayant déjà de l’expérience dans la gestion de plateformes de données, grâce à ses fonctionnalités avancées et à ses capacités adaptées aux charges de travail de données plus complexes. De nombreux utilisateurs choisissent Sisense pour son infrastructure cloud native, qui fonctionne bien avec la plupart des applications cloud et conteneurisées. Les utilisateurs apprécient également la rapidité et la profondeur des requêtes de Sisense pour les analyses interapplications.
Fonctionnalités :
- Vue à 360º des données cloud, intégrées aux applications et/ou sur site, pilotée par l’IA
- Entrepôt géré par Sisense disponible
- Modélisation des données basée sur des représentations visuelles
- Mise en cache des données avec une base de données analytique
- Parcours d’exploration pilotés par l’IA pour approfondir l’analyse des ensembles de données
Atout majeur : Sisense Labs est un innovateur de premier plan et propose désormais certains des meilleurs algorithmes d’IA/ML du marché.
Inconvénient majeur : Si de nombreux utilisateurs apprécient l’outil de base de données analytique ElastiCube, certains ont signalé que les erreurs liées à cet outil provoquaient des erreurs affectant toute la plateforme, comme des défaillances de serveur.
SAS Viya
SAS Viya est l’un des composants du vaste portefeuille de gestion des données proposé par SAS, avec des ressources allant de la préparation des données à leur visualisation et à la création de rapports. De nombreux utilisateurs choisissent SAS Viya parce que la plateforme offre un large éventail de fonctionnalités de gestion des données, ainsi que certaines des capacités d’IA et de ML les plus avancées du marché. Bien que le portefeuille d’outils de données de SAS soit trop coûteux pour certaines entreprises, de nombreuses grandes entreprises choisissent cet outil pour son approche holistique de la gestion des données.
Fonctionnalités :
- Exploration interactive des données, découverte des données et modélisation prédictive
- Fonctionnalités intégrées d’apprentissage automatique et d’apprentissage profond
- Visualisations intelligentes et création de rapports interactifs
- Fonctionnalités de modélisation pour l’analyse de texte, les prévisions, l’optimisation et l’économétrie
- Gestion en temps réel et par lots des flux décisionnels de données
Atout majeur : Les utilisateurs apprécient la rapidité et le niveau de détail offerts par l’outil pour les grands ensembles de données.
Inconvénient majeur : Certaines visualisations, comme les cartes d’indicateurs clés de performance, ne sont pas disponibles par rapport à d’autres solutions d’analyse de premier plan.
Microsoft Power BI
Microsoft Power BI est depuis longtemps l’un des outils préférés des grandes entreprises qui souhaitent obtenir des informations et des capacités d’informatique décisionnelle en libre-service. Les relations établies de longue date par Microsoft avec d’autres entreprises technologiques permettent aux utilisateurs de Power BI de se connecter facilement à un vaste portefeuille de centres de données mondiaux et de clouds nationaux, ce qui est particulièrement utile pour la gestion de la conformité et de la réglementation. Power BI figure également parmi les meilleurs outils en matière de sécurité des données, avec des fonctionnalités telles que l’étiquetage de sensibilité, le bring your own key (BYOK), les balises de service et d’autres fonctionnalités de sécurité basées sur Microsoft Azure.
Fonctionnalités :
- Intégration avec Excel et d’autres connecteurs de données prédéfinis et personnalisés
- Les fonctionnalités de sécurité des données de premier plan comprennent l’étiquetage de sensibilité, le chiffrement de bout en bout et la surveillance des accès en temps réel
- Tableaux de bord et rapports interactifs disponibles dans différents formats de visualisation des données
- Versions cloud et sur site disponibles
- Accès gratuit aux fonctionnalités d’informatique décisionnelle de base dans toute l’entreprise grâce à Power BI Desktop
Atout majeur : Power Query et les autres fonctionnalités de qualité des données sont faciles à utiliser et ressemblent à des outils professionnels familiers comme Excel.
Inconvénient majeur : La version sur site de Power BI ne dispose pas du même nombre de fonctionnalités avancées que la version cloud, et cette dernière doit être exécutée dans Microsoft Azure.
TIBCO Spotfire
TIBCO Spotfire est une solution logicielle d’analyse de données complète, réputée pour la grande variété de ses visualisations de données et des supports pris en charge. Tout en proposant également des visualisations et des informations plus traditionnelles, Spotfire figure parmi les meilleures solutions d’analyse visuelle immersive, d’analyse des flux de données et d’analyse géospatiale.
Fonctionnalités :
- Visualisations de données liées par sélection pour obtenir des informations mises à jour en temps réel à partir de différentes sources de données
- Possibilité de créer des applications d’analyse personnalisées avec le framework Spotfire Mods
- Analyse simultanée des données historiques et des flux de données
- L’analyse géospatiale de Spotfire permet d’analyser en profondeur les données basées sur la localisation
- Flux de travail intelligents d’apprentissage automatique pour la préparation des données et l’automatisation des tâches
Atout majeur : De nombreuses personnalisations et intégrations sont disponibles, notamment grâce à l’intégration des moteurs Python et R inclus.
Inconvénient majeur : Les utilisateurs soulignent notamment que les visualisations de données semblent obsolètes et ne sont pas très axées sur l’expérience et l’interface utilisateur.
Google Data Studio
Google Data Studio offre l’une des courbes d’apprentissage les plus faibles de cette liste, nombre de ses principales fonctionnalités étant disponibles dans la version gratuite. Les utilisateurs choisissent souvent cet outil pour son prix abordable et sa connectivité avec d’autres applications cloud de Google. À l’instar d’autres outils de la suite Google, Google Data Studio permet aux utilisateurs de collaborer facilement avec des parties prenantes internes et externes, ce qui démocratise davantage l’accès aux données dans une entreprise.
Fonctionnalités :
- Modèles de données disponibles pour l’analyse en libre-service
- Grande variété d’intégrations natives disponibles avec d’autres outils Google, plusieurs plateformes de réseaux sociaux et les principales plateformes de bases de données
- Éditeur de rapports par glisser-déposer pour modifier les visualisations de données
- Prise en charge de 37 langues et de 59 monnaies internationales
- Partage instantané des rapports disponible
Atout majeur : Google Data Studio est l’un des outils les plus collaboratifs disponibles, permettant aux parties prenantes internes et externes de partager et de modifier les rapports selon leurs besoins.
Inconvénient majeur : Google Data Studio est plus adapté aux ensembles de données moins complexes et de plus petite taille ; les utilisateurs ont signalé des bugs, des temps de réponse plus longs et des fonctionnalités limitées lorsqu’ils tentent de travailler avec de grandes sources de données.
MicroStrategy
Bien qu’elle soit également considérée comme une plateforme hautes performances à part entière, MicroStrategy utilise des connecteurs d’API pour se connecter à de nombreuses plateformes concurrentes et en partager les atouts. Cette stratégie de connecteurs d’API, associée à son approche de l’analyse intégrée sur les plateformes d’entreprise, fait de MicroStrategy un choix de premier plan pour les entreprises qui gèrent actuellement leurs données en silos.
Fonctionnalités :
- Fonctionnalité de données par glisser-déposer disponible
- Stockage des données disponible via les cubes MicroStrategy
- Fonctionnalités d’analyse prédictive et agile
- Personnalisation disponible via SQL et le SDK
- Grand nombre de connecteurs de données disponibles dans l’outil
Atout majeur : MicroStrategy propose HyperIntelligence, une fonctionnalité qui intègre des informations et des actions dans les applications externes utilisées par une entreprise.
Inconvénient majeur : Plusieurs utilisateurs ont signalé que l’interface utilisateur (UI) et la conception générale de l’outil étaient obsolètes.
SAP Analytics Cloud
La SAP Analytics Cloud est l’une des couches de la SAP Business Technology Platform, ce qui explique principalement pourquoi cet outil est privilégié sur le marché pour obtenir une visibilité de bout en bout sur les initiatives d’informatique décisionnelle. Cet outil SAP propose des analyses augmentées, des analyses en libre-service et des analyses alimentées par l’IA/ML, mais il est surtout reconnu pour ses fonctionnalités avancées d’analyse prédictive.
Fonctionnalités :
- Analyse augmentée avec des fonctionnalités pilotées par l’IA, le ML et le traitement automatique du langage naturel
- Filtrage et exploration détaillée des données pour des visualisations et des récits de données interactifs
- Nettoyage automatisé des données disponible
- Modèles de données, widgets et modèles prédéfinis facilement disponibles et pouvant être créés au fil du temps
- Gouvernance agile avec informations de métadonnées
Atout majeur : La fonctionnalité d’analyse conversationnelle de SAP permet aux non-spécialistes de soumettre et d’examiner facilement des requêtes de données sur la plateforme.
Inconvénient majeur : Certains utilisateurs souhaitent disposer de davantage de fonctionnalités de collaboration externe, comme celles proposées dans Google Data Studio.
Qlik Sense
Alors que de nombreuses solutions d’analyse de données se concentrent sur les résultats futurs à partir d’informations tirées des données passées, Qlik Sense se présente comme une plateforme d’« intelligence active », c’est-à-dire une plateforme fournissant des informations en temps réel susceptibles d’éclairer immédiatement les décisions métier. Avec ses fonctionnalités de cloud hybride, de SaaS et de mobilité, Qlik Sense constitue également une option flexible adaptée à différentes interfaces et différents environnements utilisateurs.
Fonctionnalités :
- Tableaux de bord interactifs, création de rapports et visualisation des données en libre-service
- Informations tirées des données et préparation des données alimentées par l’IA avec Insight Advisor
- Intelligence active pour obtenir des informations sur les données « au moment voulu »
- Exploration des données basée sur la recherche et analyse conversationnelle
- Application Qlik Sense Mobile entièrement native pour iOS et Android
Atout majeur : La plateforme de Qlik est l’un des outils d’analyse de données les plus adaptés aux appareils mobiles du marché.
Inconvénient majeur : Qlik n’offre que des fonctionnalités très limitées de contrôle des versions.
Outils pour vous aider à protéger vos données : Les meilleurs logiciels et outils de prévention contre la perte de données (DLP)
Qui a besoin d’un logiciel d’analyse de données ?
Les logiciels d’analyse de données sont un terme générique qui désigne des fonctionnalités correspondant à différents niveaux de prix et de complexité opérationnelle. Quel que soit votre secteur d’activité ou votre cas d’utilisation particulier, vous aurez probablement besoin de ce type de logiciel si vous vous trouvez dans l’une des situations suivantes :
- Vous êtes une grande entreprise qui travaille avec de grandes quantités de données et souhaite obtenir des informations plus approfondies, plus rapides et/ou plus précises.
- Vous êtes une grande entreprise qui souhaite obtenir des informations interservices et bénéficier d’une informatique décisionnelle qui utilise des données issues des ventes, du marketing, de la finance, etc.
- Vous êtes une équipe qui souhaite gérer plus efficacement les données d’un vaste portefeuille de clients ou de prospects.
- Vous êtes une entreprise qui envisage d’adopter des solutions d’IA/ML à l’avenir.
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Avantages des outils d’analyse de données pour les réseaux d’entreprise
Les réseaux d’entreprise, en particulier, traitent de nombreuses données qui peuvent être exploitées pour obtenir des informations métier plus approfondies et planifier l’avenir. Si votre organisation hésite encore à investir dans un logiciel d’analyse de données, prenez en compte certains des avantages suivants dont bénéficient les organisations lorsqu’elles complètent leurs efforts de gestion des données :
Gestion de la relation client
Une expérience client plus personnalisée devient possible lorsque vous utilisez un logiciel qui offre une compréhension plus approfondie des données client. Ces connaissances peuvent également s’étendre aux clients potentiels et aux partenaires tiers.
Informatique décisionnelle
Dans une analyse de données plus traditionnelle, vous risquez de passer à côté d’un ensemble de données ou d’une connexion qui pourrait vous aider à mieux comprendre ce qui se passe dans l’entreprise. Les logiciels d’analyse de données offrent des informations davantage fondées sur les chiffres concernant les performances de l’entreprise et éliminent l’erreur humaine qui accompagne généralement l’analyse prédictive et l’informatique décisionnelle.
Interopérabilité
La majorité des plateformes d’analyse de données s’intègrent bien aux autres logiciels d’entreprise que vous utilisez. Vous pouvez ainsi facilement extraire des informations de données à partir d’autres outils, en particulier si vous utilisez une solution d’analyse de données proposant l’analyse intégrée comme fonctionnalité.
Connaissances tirées des données pour l’avenir
Les solutions logicielles avancées de données sont souvent considérées comme faisant partie des outils d’entreprise les plus importants pour l’avenir, notamment parce que de plus en plus d’organisations souhaitent développer leurs propres modèles d’IA et de ML. Grâce à des logiciels spécialisés d’analyse et de gestion des données, vous pouvez mieux comprendre vos données existantes et la manière dont elles peuvent être optimisées pour entraîner des solutions d’intelligence artificielle à l’avenir.
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