Que faites-vous si vous souhaitez utiliser l’analyse de données pour façonner votre avenir dans les logiciels d’entreprise ?

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Dans le paysage en évolution rapide des logiciels d’entreprise, l’exploitation de l’analyse des données est essentielle pour garder une longueur d’avance. Si vous cherchez à exploiter la puissance de l’analyse, il est essentiel de comprendre les étapes qui vous guideront vers un avenir où les décisions basées sur les données seront au cœur de vos stratégies commerciales. En intégrant l’analytique à vos opérations, vous obtiendrez des informations qui pourront propulser vos produits et services vers de nouveaux sommets, garantissant ainsi que votre entreprise reste compétitive et innovante.

Dans cet article collaboratif, vous trouverez des réponses d’experts

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1 Comprendre les bases

Avant de plonger dans les complexités de l’analyse des données, assurez-vous d’avoir une solide compréhension des bases. L’analyse des données consiste à examiner de grands ensembles de données pour découvrir des modèles cachés, des corrélations inconnues et d’autres informations utiles. Pour les logiciels d’entreprise, cela signifie examiner le comportement des utilisateurs, les performances du système et les processus métier pour éclairer les décisions stratégiques. Commencez par vous familiariser avec les concepts et outils clés couramment utilisés dans l’industrie pour analyser et visualiser les données.

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Yaakov Gross

Senior Data Analyst | Expert in Data-Driven Insights and Process Improvement
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People tend to skip straight to the visualization part, as it gives anyone with no experience with data a lot of CTAs. it is always a good practice to look at the raw data, for a couple of reasons: A) it helps inexperienced analysts to build their natural ability to see patterns B)if there are any problems that will ruin future work (NaN instead of null or ? For example), then you can already fix it. Generally I recommend to always look at raw data.

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2 Fixez des objectifs

Définir clairement vos objectifs est l’étape suivante. Déterminez ce que vous souhaitez réaliser avec l’analyse de données dans le contexte de votre logiciel d’entreprise. Vous cherchez à améliorer l’expérience utilisateur, à rationaliser les opérations ou à augmenter les ventes ? Vos objectifs détermineront le type de données que vous collectez et la manière dont vous les analysez. N’oubliez pas que vos objectifs doivent être spécifiques, mesurables, réalisables, pertinents et limités dans le temps (INTELLIGENT) pour s’assurer qu’ils guident efficacement vos initiatives d’analyse.

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Yaakov Gross

Senior Data Analyst | Expert in Data-Driven Insights and Process Improvement
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Don't shy away from immeasurable KPIs, as long as you know what the threshold of completion is. It's your business, you know what is important to you.

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3 Collecter des données

La collecte de données est une étape fondamentale du processus d’analyse. Pour les logiciels d’entreprise, cela peut impliquer la collecte d’informations sur les interactions des utilisateurs, les mesures de performance du système ou les commentaires des ventes et des clients. Il est essentiel de s’assurer que les données que vous collectez sont propres, pertinentes et complètes. Cela peut nécessiter la mise en œuvre de nouveaux outils ou processus dans votre environnement logiciel pour capturer les données nécessaires avec précision et efficacité.

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Yaakov Gross

Senior Data Analyst | Expert in Data-Driven Insights and Process Improvement
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Don't be afraid to collect data that isn't organized the same way or not in the same format (sql, csv, JSON). Everything is fixable with ETL processes.

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4 Analyser les données

Une fois que vous avez collecté suffisamment de données, il est temps de les analyser pour en extraire des informations exploitables. Utilisez des méthodes analytiques adaptées à vos objectifs, telles que l’analyse descriptive pour comprendre les performances passées ou l’analyse prédictive pour prévoir les tendances futures. Utilisez des outils logiciels capables de gérer le volume et la complexité de vos données, et n’hésitez pas à utiliser des techniques avancées comme l’apprentissage automatique si elles peuvent fournir les informations dont vous avez besoin.

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5 Mettre en œuvre les changements

L’analyse des données n’est utile que si les connaissances acquises sont mises en œuvre. Sur la base de votre analyse, mettez en œuvre des modifications dans votre logiciel d’entreprise pour répondre aux résultats. Cela peut signifier peaufiner votre interface utilisateur, ajuster votre stratégie marketing ou réorganiser vos offres de produits. Veiller à ce que les modifications apportées soient surveillées de près afin que leur impact puisse être mesuré et affiné si nécessaire.

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6 Surveiller les résultats

La dernière étape consiste à surveiller les résultats des changements que vous avez mis en œuvre. Cela passe par la mise en place d’indicateurs clés de performance (KPI) qui s’alignent sur vos objectifs initiaux et les utilisent pour suivre les progrès. La surveillance continue vous permet de voir si vos décisions basées sur les données ont l’effet souhaité et offre une opportunité d’optimisation continue. Il s’agit d’un processus cyclique où les informations issues de la surveillance sont répercutées sur une analyse plus approfondie des données, garantissant ainsi une stratégie logicielle d’entreprise à l’épreuve du temps.

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7 Voici ce qu’il faut considérer d’autre

Il s’agit d’un espace pour partager des exemples, des histoires ou des idées qui ne correspondent à aucune des sections précédentes. Que voudriez-vous ajouter d’autre ?

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Que faites-vous si vous souhaitez utiliser l’analyse de données pour façonner votre avenir dans les logiciels d’entreprise ?

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1 Comprendre les bases

2 Fixez des objectifs

3 Collecter des données

4 Analyser les données

5 Mettre en œuvre les changements

6 Surveiller les résultats

7 Voici ce qu’il faut considérer d’autre

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Que faites-vous si vous souhaitez utiliser l’analyse de données pour façonner votre avenir dans les logiciels d’entreprise ?

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1 Comprendre les bases

2 Fixez des objectifs

3 Collecter des données

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5 Mettre en œuvre les changements

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7 Voici ce qu’il faut considérer d’autre

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