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Différence entre Data Mining
et Data Analytics
Aujourd’hui, le Data Analytics est au cœur des préoccupations des entreprises, car il permet d’augmenter significativement le chiffre d’affaires et de rester compétitif dans la plupart des industries. Cependant, avant de se lancer dans cette nouvelle pratique, il est important de comprendre de quoi il s’agit. Voici une définition précise et complète du Data Analytics.
Le Data Analytics (ou analyse de données) consiste à examiner des données brutes afin de tirer des conclusions à partir de ces informations. Cette pratique est utilisée dans de nombreuses industries pour permettre aux entreprises et aux organisations de prendre de meilleures décisions. Le Data Analyst est un poste clé dans la mise en œuvre de cette pratique.
Le Data Analytics se distingue du Data Mining par la méthode, l’objectif et la focalisation des analyses. Les Data Miners trient de vastes ensembles de données à l’aide de logiciels sophistiqués pour identifier des patterns non découverts et établir des relations cachées. Le Data Analytics se concentre sur l’inférence et le processus permettant de tirer une conclusion basée uniquement sur ce qui est déjà connu par le chercheur.
En somme, le Data Analytics et le Data Mining sont deux pratiques différentes, bien que complémentaires. Le Data Mining permet d’explorer de grandes quantités de données pour trouver des tendances et des modèles, tandis que le Data Analytics se concentre sur l’interprétation des données pour en tirer des conclusions et des insights utiles aux entreprises.
Analyse de données : EDA, CDA et QDA
L’analyse de données est une science divisée en deux catégories principales. L’analyse de données exploratoire (EDA) permet de découvrir de nouveaux éléments dans les données, tandis que l’analyse de données confirmatoire (CDA) est utilisée pour prouver si des hypothèses existantes sont vraies ou fausses. Enfin, l’analyse de données qualitative (QDA) est utilisée pour tirer des conclusions à partir de données non numériques dans les sciences sociales.
Data Analytics en informatique
En informatique, le terme Data Analytics est utilisé dans le contexte des audits informatiques pour examiner les systèmes, les opérations et les processus d’une organisation. L’analyse de données est utilisée pour évaluer l’efficacité des systèmes en place pour protéger les données, opérer efficacement et atteindre les objectifs de l’entreprise.
Logiciels d’analyse de données
Le terme « Data Analytics » est utilisé par de nombreux vendeurs de logiciels de Business Intelligence (BI) pour décrire différentes fonctions. Il peut désigner l’Online Analytical Processing (OLAP) ou encore le CRM analytique dans les Call Centers.
