Exploiter l’expertise analytique

Maîtrise des données

Konstantinos Kattidis

Data Analytics Lead

Au-delà de l’exploration et de la description des données

• Aller au-delà de l’exploration ou de la description basique des données
• Les analyses avancées incluent :
  • l’analyse de gros volumes de données
  • la création de tableaux de bord de KPI
  • le développement de modèles prédictifs

Connaître les techniques

• Les personnes à l’aise avec les données n’ont pas à maîtriser les détails des méthodes avancées
• Mais elles doivent connaître leur existence et comprendre leur potentiel
• Et collaborer avec des experts data
• Cela aide à appliquer des solutions analytiques plus efficaces

Identifier des cas d’usage pour l’analytique avancée

• Les personnes data-fluent peuvent identifier des cas d’usage pour l’analytique avancée
• Par exemple :
  • Un responsable marketing voit l’intérêt de prédire l’attrition client pour cibler la rétention

Collaborer avec des experts data

• La collaboration avec des experts data est clé du succès
• Les métiers apportent une expertise métier
• Les experts data apportent des compétences techniques
• Cet environnement favorise l’innovation, où insights métier et expertise technique convergent pour résoudre des défis complexes

Comprendre les limites

• L’efficacité des méthodes avancées dépend de la qualité des données d’entrée
  • Traiter les valeurs manquantes et gérer les outliers est essentiel
• Cela exige :
  • des compétences spécialisées
  • des ressources de calcul
  • du temps

Exemple : équilibrer précision et contraintes de temps

• Un responsable des opérations en magasin demande une prévision de la demande pour guider les décisions de réapprovisionnement
• Un modèle complexe peut offrir une meilleure précision mais exiger beaucoup de temps et de ressources
• On choisit une approche plus simple pour équilibrer précision et contraintes de temps

Passons à la pratique !

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