Un guide complet de l'analyse des données

Qu'est-ce que Data Analytics?

L'analyse des données consiste à analyser des données brutes, données non organisées à tirer des conclusions à ce sujet. Le processus implique examiner de vastes ensembles de données pour découvrir des modèles cachés, des corrélations et d’autres informations. Avec la technologie actuelle, l'analyse des données peut aller au-delà de l'analyse traditionnelle, en intégrant des algorithmes d'intelligence artificielle (IA) et d'apprentissage automatique (ML) qui permettent de traiter les informations plus rapidement que les méthodes manuelles.

L'analyse des données comporte plusieurs composants :

• Agrégation des données: Collecte de données provenant de diverses sources.
• Data Mining: Passer au crible les données pour trouver des informations pertinentes.
• Analyses statistiques: Utiliser des statistiques pour interpréter les données et identifier les tendances.
• Analyses prédictives: Utiliser des modèles pour prévoir les tendances futures sur la base de données historiques.
• Visualisation de données: Présenter les données visuellement pour rendre l'analyse compréhensible pour les parties prenantes.

Ces étapes aident les organisations à prendre des décisions éclairées basées sur des preuves basées sur des données, à optimiser leurs opérations et à prédire les tendances futures.

L'analyse des données est différente de la science des données dans la mesure où l'analyse des données se concentre sur l'analyse des données passées pour éclairer les décisions actuelles, tandis que la science des données explore souvent les données pour prédire les résultats futurs. En savoir plus sur science des données vs analyse des données en détail.

Pourquoi l'analyse des données est-elle importante pour les entreprises ?

L'analyse des données oriente la prise de décision, améliore l'efficacité opérationnelle, réduit les coûts et donne aux organisations un avantage concurrentiel. Voici pourquoi tirer parti de l’analyse des données est crucial pour toute entreprise :

Améliorer la prise de décision

L'analyse des données améliore considérablement la prise de décision et offre un avantage concurrentiel. Il permet aux organisations d'examiner les processus internes, les tendances du marché et le comportement des clients.

Par conséquent, les entreprises peuvent prendre de meilleures décisions basées sur des données empiriques plutôt que sur des conjectures. Cette approche basée sur les données réduit les risques et maximise le potentiel de réussite des choix stratégiques.

D’après une étude, les organisations qui adoptent la prise de décision et l'analyse basées sur les données peuvent augmenter la productivité de 9 à 10 %. En outre, Forbes rapports que les 42 % des responsables commerciaux pensent l’analyse a considérablement amélioré leur retour sur investissement.

Sur le plan de Avantage concurrentiel, l'analyse des données offre des informations qui permettent aux entreprises de vaincre leurs concurrents. En comprenant les préférences des clients et les conditions du marché, les entreprises peuvent personnaliser leurs produits et services en fonction de leurs clients, souvent avant que les concurrents n'identifient ces tendances. Cette approche proactive a aidé 90 % des entreprises Fortune 500 acquérir un avantage concurrentiel.

Efficacité opérationnelle

L'analyse des données contribue à améliorer l'efficacité opérationnelle et les économies de coûts. Il permet aux organisations de gérer les ressources, de réduire les déchets et d'améliorer efficacement les processus, optimisant ainsi les opérations. Par exemple, l’analyse prédictive peut anticiper les augmentations de la demande, permettant ainsi aux entreprises d’ajuster leurs chaînes d’approvisionnement de manière dynamique et d’améliorer ainsi la prestation de services.

D’après PwC, l'analyse des données peut améliorer la disponibilité de la fabrication en 9%, diminuer les coûts de 12%, atténuer les risques liés à la sécurité, à la santé, à l'environnement et à la qualité en 14%, et prolonger la durée de vie des actifs vieillissants en 20%.

De plus, identifier les inefficacités et allouer des ressources peut aider les organisations à réduire considérablement leurs coûts. Par exemple, l’optimisation des stratégies marketing grâce à des analyses basées sur les données peut aider les organisations à obtenir un meilleur retour sur investissement. Selon McKinsey, l'analyse a aidé un fabricant à réduire coûts totaux par 7.8%.

Amélioration de la relation client

L'analyse des données permet aux entreprises de comprendre et de prédire le comportement des clients, conduisant ainsi à de meilleures relations avec eux. Un marketing personnalisé, des promotions ciblées et des réponses rapides du service client, le tout informé par des informations sur les données, améliorent la satisfaction et la fidélité des clients. Un Examen du MIT Sloan la recherche révélée les l'analyse des données aide les organisations à fournir des recommandations individualisées, favorisant ainsi des relations clients fidèles.

Qu'est-ce que l'analyse du Big Data ?

L'analyse des mégadonnées est une branche spécialisée de l'analyse qui traite de grands ensembles de données que les méthodes traditionnelles informatique le logiciel ne peut pas gérer efficacement. Cette forme d'analyse permet de découvrir des modèles cachés, des corrélations inconnues et d'autres informations commerciales utiles à partir de sources de données diverses, complexes et à grande échelle, souvent en temps réel.

Voici les neuf V qui caractérisent le Big Data :

• Volume: La quantité de données générées est massive et continue de croître de façon exponentielle.
• Vitesse: La vitesse à laquelle ces données sont générées et traitées pour répondre aux demandes est exceptionnellement élevée.
• Variété: Les données sont disponibles dans tous les formats – des données numériques structurées dans les bases de données traditionnelles aux e-mails, documents texte non structurés, vidéos, audio, transactions financières et données boursières.
• Véracité: L'incertitude et la fiabilité des données. Garantir la qualité et l’exactitude des données devient un défi en raison du volume élevé et de la variété des données. La véracité concerne la fiabilité et l'intégrité des données.
• Valeur: La valeur qui peut être extrait à partir du Big Data. Malgré les autres V, l’objectif principal est d’obtenir des informations et une valeur significatives pour guider la prise de décision et les initiatives stratégiques.
• Variabilité: L'incohérence des données au fil du temps peut affecter l'exactitude des modèles et des analyses de données. Ces changements incluent des changements dans la signification des données, les modèles d'utilisation et le contexte.
• Visualisation: La capacité de représenter visuellement les données, ce qui facilite la compréhension, l'interprétation et l'obtention d'informations. Des techniques de visualisation efficaces sont essentielles pour présenter des données complexes dans un format accessible.
• Validité: L'exactitude et l'exactitude des données pour l'utilisation prévue. Des données valides garantissent que les informations et les décisions qui en découlent sont solides et fiables.
• Volatilité: La durée de vie des données et combien de temps elles restent pertinentes et incontournable. Certaines données perdent rapidement de leur valeur, ce qui nécessite un traitement et une analyse rapides.

Analyse de données traditionnelle est bien adapté pour les ensembles de données plus petits avec des données structurées. En revanche, l’analyse du Big Data implique des données complexes et volumineuses qui nécessitent que les entreprises intègrent des technologies et des outils avancés pour les traiter. Ceux-ci incluent fréquemment des algorithmes de ML, des analyses prédictives et des techniques d'exploration de données.

Quels sont les 4 types d’analyse de données ?

Comprendre les différents types d'analyse de données peut aider les entreprises à adapter efficacement leurs stratégies de données. Chaque approche analytique répond à un objectif unique et offre des informations spécifiques qui peuvent guider divers aspects des opérations commerciales.

Analyse descriptive : que s'est-il passé ?

L'analyse descriptive permet de résumer les données brutes et de les convertir sous une forme interprétable. Cela implique des mesures telles que la moyenne, la médiane, le mode et les écarts types ou des visualisations de données plus complexes telles que des graphiques et des diagrammes. Les data scientists et les analystes utilisent ce type d'analyse pour répondre à la question fondamentale de "Qu'est-il arrivé?" en traitant des données historiques pour identifier des modèles et des tendances.

Exemple: Une entreprise utilise des analyses descriptives pour déterminer les produits les plus vendus au cours du dernier trimestre ou pour analyser les tendances du trafic sur un site Web au cours de l'année écoulée.

Analyse diagnostique : pourquoi est-ce arrivé ?

Alors que l’analyse descriptive montre une tendance ou un changement dans les opérations, l’analyse diagnostique creuse plus profondément pour en trouver la cause. Cette approche implique souvent des processus plus complexes tels que l'exploration, la découverte de données, l'exploration et les corrélations.

Exemple: Une diminution des ventes au cours du trimestre précédent peut être analysée grâce à des analyses de diagnostic pour trouver des raisons spécifiques, telles que les conditions du marché ou les défis internes.

Analyse prédictive : que va-t-il se passer ?

L'analyse prédictive exploite des techniques de prévision et des modèles statistiques pour comprendre l'avenir. Il s'appuie sur des données historiques et des techniques d'apprentissage automatique pour identifier les chances de résultats futurs.

Exemple: Grâce à l'analyse prédictive, un détaillant pourrait prédire les tendances futures des ventes en fonction des modèles d'achat saisonniers et de la dynamique actuelle du marché.

Analyse prescriptive : comment y parvenir ?

L'analyse prescriptive suggère des actions pour atteindre les résultats prévus. Ce type d'analyse utilise des technologies avancées, notamment l'apprentissage automatique, des règles métier et des algorithmes statistiques, qui permettent aux entreprises de prendre des décisions éclairées.

Exemple: Pour garantir les délais de livraison les plus rapides, une entreprise de logistique utilise des analyses prescriptives pour optimiser les itinéraires et les horaires de livraison en fonction de variables telles que le trafic, les conditions météorologiques et les données de localisation des clients.

Ensemble, ces quatre types d'analyses représentent la courbe de maturité d'une organisation. À mesure que les entreprises évoluent, elles passent souvent d’une analyse descriptive à une analyse prescriptive plus avancée, tirant parti d’informations plus approfondies et de capacités de prise de décision proactive.

Étapes critiques du processus d'analyse des données

Le processus d'analyse des données est une séquence d'étapes que les organisations suivent pour exploiter les données et extraire des informations significatives. Cette approche systématique garantit l'exactitude et maximise la valeur des données dans diverses opérations commerciales.

1. Collecte de données

La première étape du processus d’analyse des données consiste à collecter des données. Ces données peuvent provenir en interne de systèmes CRM, de systèmes ERP, de bases de données et de sources externes telles que les médias sociaux, les bases de données publiques et les études de marché. Les entreprises utilisent diverses techniques, telles que extraire, transformer et charger (ETL), pour collecter des données à partir de ces sources. La qualité et le volume des données collectées ont un impact direct sur les informations qu'elles peuvent générer.

2. Stockage des données

Les données ont besoin d’un emplacement sécurisé et fiable. Il peut s'agir d'une solution de stockage basée sur le cloud, de serveurs sur site ou d'une combinaison des deux. Le mode de stockage choisi dépend des caractéristiques des données et de l'usage prévu. Pour des données historiques structurées optimisées pour les requêtes et les rapports, un entrepôt de données est généralement idéal. Alternativement, un lac de données peut être un bon choix pour stocker de grandes quantités de données brutes et non structurées provenant de diverses sources. Ce lac de données peut ensuite alimenter l'entrepôt de données ou être directement analysé par des data scientists pour des tâches exploratoires ou des analyses avancées comme l'apprentissage automatique.

3. Nettoyage et préparation des données

Une fois les données collectées, elles doivent être nettoyées et préparé pour l'analyse en supprimant les erreurs ou les inexactitudes, en gérant les valeurs manquantes et en standardisant les formats de données. Préparation et nettoyer les données est une étape critique du processus car elle garantit la fiabilité de l’analyse.

4. L'analyse des données

Avec des données propres, l'étape suivante consiste à analyser les données, qui peuvent varier en fonction des objectifs commerciaux et du type d'analyse effectuée. Les techniques peuvent aller de la simple analyse statistique et visualisation de données à une modélisation prédictive ou prescriptive complexe.

5. Interprétation des données

Cette étape consiste à donner un sens aux résultats de l’analyse des données. Les analystes de données doivent interpréter les données pour tirer des conclusions et des informations pratiques qui éclairent les décisions commerciales. Cette étape nécessite souvent une compréhension approfondie du contexte métier et des aspects techniques des processus de données.

6. Visualisation des données et rapports

Les données sont souvent visualisées sous forme de tableaux, de graphiques et de tableaux pour rendre l'analyse des données compréhensible et accessible aux parties prenantes. Une visualisation et des rapports efficaces sont essentiels pour communiquer les résultats de manière claire et efficace, permettant ainsi aux décideurs de comprendre rapidement des concepts et des résultats complexes.

7. Prise de décision

Enfin, les informations recueillies grâce à l’analyse des données sont utilisées pour prendre des décisions commerciales éclairées. Les informations guident la planification stratégique, les changements opérationnels ou les initiatives tactiques. L’objectif ultime de l’analyse des données est de conduire des actions qui amélioreront les résultats commerciaux.

Quelles sont les différentes techniques d’analyse de données ?

Les entreprises peuvent appliquer diverses techniques pour donner un sens à leurs données et extraire des informations utiles. Ces techniques varient en complexité et en application, et le choix de la bonne dépend des besoins et des objectifs spécifiques de l'organisation. Certaines des méthodologies d'analyse de données les plus courantes sont :

Analyses statistiques

Les entreprises appliquent des techniques statistiques pour analyser et interpréter les données afin d'identifier les corrélations, les modèles et les tendances. Il s'agit de l'une des méthodes fondamentales de l'analyse de données et peut aller des simples statistiques descriptives aux statistiques inférentielles complexes.

Analyse des séries chronologiques

L'analyse des séries chronologiques examine les données au fil du temps ; il établit la relation entre la valeur des données et le moment de leur apparition. Il est généralement appliqué pour isoler les tendances des récurrences ou les prévisions financières.

Exemple: Un agriculteur dispose de données de rendement pour ses cultures sur plusieurs années. Ils utilisent l'analyse de séries chronologiques pour identifier des modèles et prédire les rendements futurs.

Analyse de régression

L'analyse de régression consiste à étudier la corrélation entre une ou plusieurs variables indépendantes et une variable dépendante singulière. Cela permet de déterminer comment la variable dépendante change lorsque les variables indépendantes sont modifiées.

Exemple: Un constructeur automobile souhaite savoir comment le rendement énergétique (variable dépendante) évolue en fonction de la cylindrée du moteur (variable indépendante). Ils utilisent une analyse de régression pour déterminer si la relation est directement ou inversement proportionnelle.

Analyse factorielle

L'analyse factorielle simplifie un ensemble de données complexe en réduisant le nombre de variables. Les analystes l'utilisent pour découvrir des modèles latents qu'ils ne peuvent pas facilement percevoir à partir d'un vaste ensemble.

Exemple: Une société d'études marketing collecte des données sur les dépenses des consommateurs dans des catégories telles que l'épicerie, les restaurants, les divertissements, les voyages, la santé et l'éducation. L’objectif est de comprendre le comportement des consommateurs pour façonner les stratégies marketing.

L'analyse factorielle entre en jeu pour simplifier ces données complexes. Il regroupe ces catégories de dépenses en quelques facteurs, chacun représentant un modèle de dépenses. Par exemple:

• « Dépenses essentielles » pourrait combiner les dépenses d’épicerie et de santé.
• « Dépenses de luxe » pourrait regrouper les repas au restaurant, les divertissements et les voyages.
• « Dépenses de santé et d'éducation » pourrait fusionner les coûts de la santé et de l’éducation.

Ces facteurs, déduits des variables, ne sont pas directement observables mais simplifient les données, permettant à l'entreprise de comprendre et de cibler plus facilement le comportement des consommateurs. Ils aident également à révéler les relations cachées entre les catégories de dépenses. De cette façon, l'analyse factorielle réduit la dimensionnalité des données originales, facilitant ainsi leur interprétation.

Analyse de cohorte

Cette technique sépare un ensemble de données en sous-groupes présentant des caractéristiques similaires, le plus souvent basées sur des données démographiques. La création de cohortes permet aux analystes d'examiner facilement les données d'un sous-ensemble donné en profondeur.

Exemple: Un développeur d'application regroupe les utilisateurs en fonction du mois où ils l'ont utilisée pour la première fois. Ce regroupement leur permet de voir les modèles d'utilisation pour chaque groupe, les aidant ainsi à mieux comprendre le comportement des utilisateurs.

Machine Learning

L'apprentissage automatique est une technique d'analyse avancée qui utilise des algorithmes pour traiter les données, s'entraîner à partir de celles-ci et déterminer ou prédire quelque chose. Contrairement aux analyses statiques basées sur des règles, l’apprentissage automatique peut mettre à jour les prédictions à mesure que de nouvelles données deviennent disponibles.

Exemple: Les entreprises de commerce électronique utilisent l'apprentissage automatique pour personnaliser les recommandations de produits aux utilisateurs en fonction de l'historique de navigation et d'achats.

Data Mining

L'exploration de données découvre des modèles dans des ensembles de données volumineux en tirant parti de l'apprentissage automatique, des statistiques et des systèmes de bases de données. Il est conçu pour extraire des informations prédictives cachées de grandes bases de données et les transformer en connaissances exploitables.

Exemple: Les sociétés émettrices de cartes de crédit détectent des schémas inhabituels de comportement en matière de dépenses en tirant parti de l'exploration de données.

Analyse de texte

L'analyse de texte, ou exploration de texte, dérive des informations de haute qualité à partir du texte. Cette technique analyse les commentaires des clients, les conversations sur les réseaux sociaux ou les actualités pour obtenir des informations sur l'opinion du public, les préférences des clients et les tendances du marché.

Exemple: Les entreprises surveillent les mentions sur les réseaux sociaux à l'aide d'analyses de texte pour comprendre l'opinion du public à l'égard de leur marque et de leurs concurrents.

Optimisation et simulation

Ces techniques simulent différents scénarios et déterminent les résultats optimaux. Les entreprises peuvent utiliser ces méthodes pour prévoir les effets de changements potentiels dans leurs opérations et choisir les meilleures options dans diverses circonstances.

Exemple: Simulations Monte-Carlo

Les simulations de Monte Carlo sont une technique d'analyse des risques qui modélise différents résultats possibles et leur probabilité. Ils sont généralement appliqués pour réduire les risques ou éviter des pertes potentielles. Ces simulations prennent en compte plusieurs valeurs et variables, ce qui en fait de bien meilleurs prédicteurs que la plupart des autres moyens d'analyse de données.

Comment l’analyse des données est-elle utilisée en entreprise ?

L'analyse des données est devenue un outil essentiel dans le paysage commercial, influençant divers secteurs en fournissant des informations plus approfondies sur les opérations, le comportement des clients, les tendances du marché et les performances financières. Voici comment les entreprises appliquent l'analyse des données dans des scénarios pratiques :

Optimisation du marketing

L'analyse des données permet aux entreprises d'affiner leurs stratégies marketing en comprenant les préférences des clients, leurs habitudes d'achat et leurs modèles d'engagement. L'analyse de ces données aide les organisations à augmenter les taux de conversion et la fidélisation des clients.

Exemple: Les entreprises de vente au détail analysent les données clients pour identifier les modèles d'achat et adapter les efforts de marketing aux différents segments, ce qui permet d'obtenir des promotions plus personnalisées et plus efficaces.

Gestion des fournisseurs

L'application de l'analyse des données dans la chaîne d'approvisionnement aide les entreprises à prévoir la demande avec plus de précision, à réduire les coûts associés au surstockage ou au sous-stockage et à optimiser les niveaux de stock.

Exemple: Une entreprise manufacturière utilise l'analyse prédictive pour prévoir la demande de produits de manière saisonnière, ajustant les calendriers de production et la gestion des stocks en conséquence pour minimiser les déchets et garantir que l'offre répond à la demande.

Analyse financière

L'analyse des données aide les entreprises à prendre des décisions financières en prédisant les tendances futures, en analysant les risques d'investissement et en détectant les activités frauduleuses.

Exemple: Les institutions financières utilisent des analyses pour évaluer le risque de crédit en analysant les données historiques des candidats et en prédisant leur capacité de remboursement de prêt.

4. Amélioration de l'expérience client

L'analyse des interactions et des commentaires des clients sur différents canaux permet aux entreprises d'améliorer les services, les produits et les parcours clients.

Exemple: Les entreprises de télécommunications utilisent l'analyse pour suivre les appels du service client, identifier les problèmes courants et former plus efficacement les représentants du service client afin d'améliorer l'expérience client.

5. Gestion des ressources humaines

L'analyse des données aide à optimiser les processus de recrutement, à surveiller les performances des employés et à améliorer la planification des effectifs.

Exemple: Les services RH utilisent l'analyse pour analyser les données de candidature et les performances des employés, aidant ainsi à prédire la réussite des employés et à identifier les domaines de développement au sein des équipes.

6. Efficacité opérationnelle

L'analyse peut révéler des inefficacités dans les opérations, aidant ainsi les entreprises à améliorer la prestation de services, à rationaliser les processus et à réduire les coûts.

Exemple: Les compagnies aériennes utilisent l'analyse pour optimiser les trajectoires de vol et les affectations des équipages, réduisant ainsi les coûts de carburant et améliorant la ponctualité.

Que sont les outils d'analyse de données et comment sont-ils utiles ?

Outils d'analyse de données sont des applications logicielles qui analysent les données et extraient des informations exploitables. Ces outils varient considérablement en termes de complexité, des simples outils statistiques aux plates-formes avancées d'apprentissage automatique. Voici un aperçu de certains types clés d'outils d'analyse de données et de la manière dont ils aident les entreprises à prendre des décisions éclairées.

Plateformes de Business Intelligence

Plateformes de Business Intelligence (BI) intégrer des données de toute l'entreprise et fournissent des tableaux de bord, des rapports et des fonctionnalités de visualisation de données. Ces outils sont essentiels pour les entreprises qui surveillent les indicateurs de performance clés (KPI) et prennent des décisions rapides et éclairées.

Exemple: Tableau et Power BI sont des outils BI populaires qui aident les utilisateurs à créer des tableaux de bord interactifs et dynamiques. Ces diagrammes visualisent les tendances et les modèles de données.

Logiciel d'analyse statistique

Ces outils sont utilisés pour l'analyse de données complexes, y compris la modélisation prédictive et les tests d'hypothèses. Ils sont cruciaux pour les entreprises qui ont besoin d’informations statistiques détaillées pour guider leurs stratégies.

Exemple: SPSS et SAS sont largement utilisés pour leurs capacités statistiques avancées, aidant les chercheurs et les entreprises à effectuer des analyses de données complexes.

Outils d'exploration de données

Outils d'exploration de données sont conçus pour découvrir des modèles et des relations dans de grands ensembles de données. Ces outils sont précieux pour les entreprises qui cherchent à explorer les données à la recherche de corrélations inattendues et de nouvelles opportunités.

Exemple: Apache Mahout et Monkeylearn offrent de puissantes capacités d'exploration de données qui aident les entreprises à découvrir des informations cachées et à prédire les tendances futures.

Plateformes d'apprentissage automatique

Les plateformes d’apprentissage automatique sont des outils d’analyse avancés qui apprennent automatiquement de l’expérience. Ils sont idéaux pour les entreprises qui ont besoin d’une modélisation sophistiquée qui s’adapte aux nouvelles données.

Exemple: TensorFlow et Scikit-Learn sont des plateformes d'apprentissage automatique qui permettent aux entreprises de développer des modèles complexes qui s'améliorent au fil du temps, favorisant l'innovation et l'efficacité.

Comment Astera Permet l'analyse des données

L'analyse des données est un outil indispensable qui offre des informations approfondies sur toutes les facettes des opérations commerciales. Il peut révolutionner la croissance basée sur les données, en améliorant la prise de décision et en optimisant les efforts marketing pour améliorer l'efficacité opérationnelle et les relations clients.

Astera est un robuste solution d'intégration de données cela simplifie les complexités de l’analyse des données. Conçu pour répondre aux utilisateurs techniques et non techniques, Astera facilite l'extraction, la transformation et le chargement transparents des données, garantissant que les entreprises peuvent se concentrer sur l'obtention d'informations plutôt que sur la gestion des données.

Union League Club de Chicago (ULCC)

L'Union League Club de Chicago (ULCC) devait améliorer gestion des données sur divers systèmes pour des analyses et des rapports améliorés. Cependant, la synchronisation des données sur ses trois principal systèmes—Northstar, ClubEssentials et ResortSuite—était un défi.

La CHLC a mis à profit AsteraLe puissant moteur ETL de niveau entreprise de pour surmonter ce problème, en remplaçant leur solution ETL obsolète. Cette mise à niveau a fourni :

• Une plateforme d'intégration de données évolutive, permettant une synchronisation transparente des données.
• Transformation.
• Extraction à travers leurs systèmes.

En conséquence, la CHLC a atteint un 70% de réduction dans le temps nécessaire pour créer des tableaux de données synchronisés, des capacités d'analyse et de reporting améliorées et une prise de décision basée sur les données.

Solutions GaP

GaP Solutions visait à automatiser le traitement des données à des fins d'analyse et de reporting. Ils recevaient chaque mois jusqu'à 10,000 24 factures non structurées. La saisie manuelle de ces données posait des problèmes importants, car il fallait plus de XNUMX heures pour préparer les données de facturation à des fins d'analyse.

Astera a automatisé le flux de travail de traitement des factures, offrant une extraction basée sur des modèles, des transformations intégrées, des contrôles de validation personnalisés et des flux de travail d'automatisation. Le résultat? Une réduction drastique du temps de traitement de 24 heures à moins de trois minutes.

Gap Solutions bénéficie désormais d'un traitement automatisé des factures, d'une disponibilité améliorée des données et de capacités d'analyse et de reporting améliorées, qui les aident à améliorer considérablement la prise de décision et l'efficacité opérationnelle.

Santé Cerise

Cherry Health cherchait à rationaliser son processus de tenue de dossiers électroniques, à réduire les coûts et à garantir la disponibilité des données à des fins d'analyse. Ils ont dû traiter diverses sources de données, notamment des formulaires électroniques numérisés, des textes, des rapports, des fichiers journaux, des PDF, Excel et plusieurs bases de données.

Astera a fourni une plate-forme unifiée pour une synchronisation, une transformation et une extraction transparentes des données à partir de ces diverses sources. Les flux de travail automatisés et l'interface conviviale de la solution ont facilité la transformation des données non structurées des patients en un format structuré prêt pour l'analyse.

Ces fonctionnalités ont conduit à une intégration complète des données provenant de diverses sources, à une meilleure disponibilité des données et à une efficacité opérationnelle accrue, améliorant ainsi les capacités analytiques de Cherry Health.

Les entreprises qui exploitent des analyses de données améliorées alignent mieux leurs objectifs stratégiques sur des informations exploitables sur les données, les propulsant ainsi vers plus d’innovation et d’efficacité. AsteraLa plateforme de est conçue pour faciliter cet alignement, permettant aux entreprises d'exploiter plus facilement les données à des fins d'analyse.

Astera jette les bases des capacités analytiques en garantissant que les données sont accessibles et préparées pour l'analyse, permettant aux entreprises de réagir rapidement à la dynamique du marché et aux boucles de rétroaction internes. Voici comment:

Caractéristiques Clés

• Interface utilisateur conviviale: Accélérez les tâches d'entrepôt de données avec un environnement convivial et sans code.
• Intégration complète des données: Consolidez les données provenant de diverses sources, notamment des bases de données, des plates-formes cloud, des applications Web, etc., en utilisant une large gamme de connecteurs natifs et d'API REST.
• Modélisation efficace des données: Construisez sans effort un schéma logique pour les entrepôts de données en important ou en procédant à l'ingénierie inverse d'un schéma de base de données dans des modèles de modélisation de données largement utilisés tels que 3NF, la modélisation dimensionnelle et le coffre-fort de données.
• Vérification fiable du modèle: Des fonctionnalités robustes de vérification des modèles de données intégrées effectuent des centaines de contrôles de validation pour garantir l’intégrité du déploiement du modèle.
• Pipelines automatisés simplifiés: Minimiser la complexité de la construction de pipelines de chargement à quelques simples actions de glisser-déposer avec notre fonction d'automatisation.
• Transformations de données polyvalentes: Modifiez les données à l'aide d'une bibliothèque de plus de 600 transformations, qui peuvent être automatiquement converties en code natif de la plateforme cible lors du fonctionnement en mode ELT.
• Rapports et analyses dynamiques : utilisez les requêtes OData pour récupérer des informations à partir des datamarts et des entrepôts et consommez-les directement dans les principaux outils de BI tels que Power BI, Tableau, etc.

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