Analyse des données

Qu’est-ce qu’une analyse de données ?

Une analyse de données utilise des méthodes statistiques pour déduire des informations utiles à partir de données collectées, afin d’aider à la prise de décision. Il existe plusieurs méthodes d’analyse des données, par ex :

• Exploration de données
• Analyse de texte
• Intelligence économique
• Visualisation des données

Dans le cadre de la numérisation croissante, les entreprises sont confrontées à un défi de taille : d’énormes quantités de données, une croissance constante des données, des systèmes informatiques multidimensionnels et une complexité croissante des données empêchent souvent d’avoir un aperçu rapide et complet des relations sous-jacentes. C’est pourquoi les entreprises ne peuvent pas faire autrement que d’examiner et de remettre en question leurs processus d’entreprise à l’aide de la technologie d’analyse numérique des données. Cela permet d’augmenter l’efficacité et de réduire les risques.

Quelles sont les principales étapes d’une analyse de données ?

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Dans le domaine de la logistique, l’analyse des données internes et externes prend de plus en plus d’importance, car elle rend la chaîne d’approvisionnement plus transparente. Les prestataires de services logistiques, en particulier, profitent d’une analyse rapide en temps réel pour maintenir leurs processus dynamiques. De plus, les analyses de données trouvent une grande importance dans l’optimisation des itinéraires et des espaces de chargement, car les coûts de transport peuvent être considérablement réduits grâce à des itinéraires plus courts et plus efficaces et, en même temps, à un taux de remplissage plus élevé. L’analyse intelligente des données est également de plus en plus utilisée comme outil dans l’intralogistique afin de garantir une gestion optimale des stocks. En effet, les prévisions concernant le déroulement des processus dans un entrepôt sont de plus en plus complexes. Des outils de reporting innovants permettent d’analyser les quantités infinies de données d’un entrepôt et de les utiliser pour un suivi efficace et des optimisations.