Mettre à profit 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 de base ou des méthodes descriptives
  • Les méthodes analytiques avancées incluent :
    • Analyse de grands ensembles de données
    • Création de tableaux de bord d'ICP
    • Développement de modèles prédictifs

Homme examinant des solutions d'analytique avancée

Maîtrise des données

Connaître les techniques

Personne d'affaires et analyste qui collaborent

  • Les personnes à l'aise avec les données n'ont pas à maîtriser les subtilités des méthodes avancées
  • Mais elles doivent en connaître l'existence et le potentiel
  • Et collaborer avec des experts des données
  • Cela permet d'appliquer des solutions analytiques plus efficaces
Maîtrise des données

Repérer des cas d'usage pour l'analytique avancée

  • Les personnes à l'aise avec les données peuvent repérer des cas d'usage d'affaires pour l'analytique avancée
  • Par exemple :
    • Une gestionnaire marketing voit le potentiel de prédire l'attrition de la clientèle pour cibler les stratégies de rétention

Personne analysant l'attrition de la clientèle

Maîtrise des données

Collaborer avec des experts des données

  • La collaboration avec des experts des données est la clé du succès
  • Les personnes d'affaires apportent l'expertise métier
  • Les experts des données apportent le savoir‑faire technique
  • Ce cadre collaboratif stimule l'innovation, où perspectives d'affaires et expertise technique convergent pour résoudre des défis complexes

Équipe d'affaires collaborant avec un expert des données

Maîtrise des données

Comprendre les limites

Personne réfléchissant à la qualité des données, aux ressources et au temps

  • L'efficacité des méthodes avancées dépend de la qualité des données d'entrée
    • Traiter les valeurs manquantes et gérer les valeurs aberrantes est essentiel
  • Cela exige :
    • Compétences spécialisées
    • Ressources informatiques
    • Temps
Maîtrise des données

Exemple : concilier exactitude et contraintes de temps

Prévision de la demande menant à des décisions de réapprovisionnement

  • Une gestionnaire des opérations en magasin de détail demande une prévision de la demande pour éclairer les décisions de réapprovisionnement
  • Un modèle complexe peut offrir une meilleure exactitude, mais exiger beaucoup de temps et de ressources
  • On opte pour une approche plus simple qui concilie exactitude et contraintes de temps
Maîtrise des données

Passons à la pratique !

Maîtrise des données

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