Conseil en science des données et analytique

The digital revolution is becoming more popular in the consulting industry. The result is a lot of opportunities available to enhance the experience of the clients. Despite this, consultants have to gain new knowledge to remain ahead. There has been a global surge in how companies spend on analytics consulting. Investment is between spending on external consultants and creating capabilities in-house.

Data analytics is a method of extracting and drawing conclusions from data to make better decisions. This technology is fast-rising. It uses artificial intelligence, statistics, and advanced market knowledge. Users gather this data to figure out essential patterns in large sets of data. Deploying smart analytics provides excellent insights into the performance metrics of a company. It also shows the complicated changes taking place there.

Types d'analyse de données

Généralement, il existe quatre types d'analyse de données. Ils sont:

1. Analyse descriptive

Descriptive analytics provides expository information. It answers the fundamental questions of what, who, where, when, and how many. It is not possible to have dashboards and Business Intelligence tools without it, because it is the backbone of reporting. We can further divide Descriptive Analytics into two groups: canned reports and ad hoc reporting. Canned reports contain information about a particular subject. An example is a monthly report providing information on ad performance. Ad hoc reporting is usually not scheduled. It is essential to get better information about a particular issue. You can do this through social media by viewing the people who have interacted with your page. It also helps you get other demographic data. Ad hoc reporting is hypersensitive, and it provides a bigger picture of your audience.

2. Analyse diagnostique

L'analyse diagnostique répond à la question de savoir pourquoi quelque chose s'est produit. Il mesure les données historiques par rapport à d’autres types de données. Une analyse diagnostique vous permet d’approfondir. Il vous aide à localiser les dépendances et à découvrir des modèles. Les entreprises utilisent cette analyse pour acquérir une connaissance approfondie d’un problème spécifique. Les organisations doivent disposer de données détaillées à tout moment. Autrement, la collecte de données pourrait sembler unique pour chaque défi et prendre plus de temps. L'analyse de diagnostic vous envoie des alertes avant qu'un problème potentiel ne survienne. Par exemple, il vous permet de connaître les employés qui consacrent moins d’heures de travail qu’ils ne le devraient.

3. Analyse prédictive

L'analyse prédictive vous donne des informations sur ce qui est susceptible de se produire dans le futur. Il utilise les découvertes de l’analyse descriptive et diagnostique. Il vous aide à découvrir les clusters, les tendances et les exceptions. Vous pouvez alors prédire les tendances susceptibles de se produire dans le futur. L’analyse prédictive constitue donc un outil de prévision crucial. Malgré ses nombreux avantages, la prévision ne fournit qu’une estimation. Son exactitude dépend de la qualité des données. Ainsi, cela nécessite une optimisation régulière et un traitement minutieux.

4. Analyse prescriptive

Ce type d'analyse prescrit les mesures à prendre pour éviter tout problème futur. Il exploite également toutes les tendances prometteuses. C’est dans ce type d’analyse que le Big Data et l’intelligence artificielle entrent en jeu. La modélisation statistique consiste à évaluer des situations pour prouver ou réfuter une hypothèse. L’IA consiste à prédire les résultats potentiels en fonction de nombreuses variables.

Data science and analytics consulting are essential to all businesses. It can help them create new products. It also makes them more efficient for better performance and enhances the customer experience. It provides information for better decision-making and detects challenges and opportunities. It makes forecasts that can reduce labor and cost, saving time.