Qu’est-ce que l’analyse en temps réel ? Avantages, conséquences et exemples

Dans cet article, nous abordons les thèmes suivants :

 


 

Qu’est-ce que l’analyse en temps réel ? | RingCentral Définitions FR

Toutes les entreprises exerçant leur activité, en ligne comme hors ligne, dépendent des données : non seulement pour le suivi des performances, mais aussi pour produire des rapports et analyses éclairés qui vont influencer les grandes décisions concernant l’avenir de l’entreprise. Les choix que vous faites à partir de tel ou tel jeu de données peuvent avoir un impact considérable sur l’orientation stratégique de votre entreprise. 

S’il est toujours utile de garder des données historiques, vous aurez souvent besoin de savoir ce qu’il se passe à un instant donné, comme par exemple l’état de santé des différentes branches de votre activité, pour déterminer s’il y a des problèmes à résoudre. Mais comment suivre la trace de tous ces téraoctets de données que draine notamment l’Internet des Objets ? 

Au quotidien, les entreprises les plus diverses font confiance à l’analyse en temps réel pour fluidifier leurs opérations, car elle leur fournit un accès immédiat aux données dont elles auraient du mal à se passer.

C’est par exemple le cas des centres d’appel, qui ont besoin du suivi et de l’analyse des appels pour tourner à plein régime. Mais l’analyse en temps réel, c’est quoi ? Comment fonctionne-t-elle, et à quoi peuvent bien servir ces énormes volumes de données ?

Voyons cela ensemble. 

Qu’est-ce que l’analyse en temps réel ?

Pour faire simple, l’analyse en temps réel désigne le traitement en temps réel de données. Il s’agit de préparer, mesurer et analyser de nouvelles données dès qu’elles arrivent dans votre système ou votre base de données. Souvent, les données sont présentées dans des tableaux de bord en temps réel, ou sous forme de rapports réguliers. 

Ainsi, les chefs d’entreprise, les directeurs, les responsables et même l’ensemble des collaborateurs bénéficient d’analyses quasi instantanées sur ce qui se passe dans l’entreprise, grâce à l’intégration de données de toutes sortes. 

L’analyse en continu permet à une entreprise de réagir à n’importe quelle situation, sans devoir subir l’attente et les lenteurs propres aux analyses par lots. À l’heure de l’économie numérique, l’informatique décisionnelle (ou Business Intelligence, « BI ») permet de bénéficier d’une visibilité cruciale pour résoudre un problème donné avant qu’il ne soit trop tard et qu’il n’occasionne des pertes. De plus en plus répandue, elle n’offrira bientôt plus un avantage concurrentiel indéniable et sera plutôt un prérequis pour une entreprise compétitrice.

Comment fonctionne l’analyse en temps réel ?

Comment fonctionne l’analyse en temps réel ?

Fondamentalement, l’analyse de données consiste à fournir de grandes quantités de données à un système, ou à les en extraire, puis à les traiter pour en tirer les informations que l’on souhaite. Pour intégrer ces gros volumes de données à un système et les préparer en vue de leur analyse, on a généralement recours à une forme de flux continu de données. Il arrive que ce flux continu, prenant en compte l’ensemble des données disponibles, consomme beaucoup de ressources. Il peut alors être inadapté au regard de vos besoins. 

Vous pouvez ainsi personnaliser votre système pour qu’il extraie uniquement les données voulues, et uniquement à certains intervalles. Selon vos besoins et la quantité de données concernées, cet intervalle peut aller d’une milliseconde à plusieurs heures. Pour une analyse en temps réel précise, il vaut cependant mieux ne pas dépasser quelques secondes entre chaque extraction. Tout dépend du type de données concernées : par exemple, si vous analysez les prises de congés de vos 200 employés, vous pouvez espacer chaque extraction de quelques minutes. Pour suivre l’activité de votre centre de contact en revanche, un intervalle d’une minute est déjà bien trop long.

Pour fonctionner sans accrocs, votre logiciel d’analyse est constitué de certains ou de tous les éléments suivants :

Agrégateur

C’est ce qui permet d’extraire et de compiler vos données en temps réel à partir de différentes sources de données. 

Moteur analytique

Il s’agit de l’élément le plus important : il compare et met en correspondance les valeurs de vos flux de données réunies par l’agrégateur, et les analyse.

Courtier en données

Le courtier est l’organisation ou l’outil qui met à votre disposition, en temps réel, les données analysées par le moteur analytique.

Autres technologies

Divers autres éléments et technologies peuvent contribuer au processus. Un processeur de flux va appliquer la structure logique qui a été programmée, et effectuer des analyses en temps réel en envoyant et en recevant vos données. Parmi les autres technologies, citons :

Avantages des données en temps réel

Avantages des données en temps réel

Pourquoi préférer l’analyse en temps réel à l’analyse par lots ? 

En passant à l’analyse en temps réel, vous pouvez doper la productivité et l’efficacité de votre organisation, et réduire les risques en augmentant votre réactivité, tout en diminuant vos coûts. Vous obtenez une vision plus précise sur votre activité, vos clients et vos employés, sur la santé financière de votre entreprise et sur la stratégie à adopter en fonction de vos ambitions.

Visualisation de données

Les données historiques ou en lots représentent une photographie instantanée d’une période passée. Avec les données en temps réel, vous visualisez les changements au moment même où ils ont lieu. 

C’est un peu comme les entraîneurs sportifs, qui observent un match et font des changements dans l’équipe en fonction du déroulement du match. S’il était dans les vestiaires ou en dehors du stade, il ne pourrait qu’attendre la prochaine rencontre pour adapter le jeu de l’équipe. Votre tableau de bord vous donne un aperçu interactif et en direct, que vous pouvez par ailleurs partager avec d’autres parties intéressées. 

Suivi des données clients

Grâce à l’analyse en temps réel, vous pouvez suivre en temps réel les évolutions et les tendances dans le comportement de vos clients. Elle peut aussi vous aider à proposer une expérience plus personnalisée tout en améliorant le temps de réponse, car vous bénéficiez immédiatement d’une bonne vision sur l’activité de vos clients sur votre site, vos comptes de réseaux sociaux, etc.

Réduction des coûts

Avant, l’analyse en temps réel de gros volumes de données était un processus compliqué, et donc parfois coûteux. Mais grâce aux progrès dans le domaine des systèmes automatisés de plus en plus sophistiqués, de l’IA et du machine learning, vous pouvez désormais bénéficier d’un accès direct aux données en temps réel, d’où une baisse du coût de vos systèmes d’analyse.

Temps de réponse raccourci et résultats plus rapides

Si un problème quelconque survient, les données en temps réel vous permettront de réagir presque immédiatement. Au besoin, elles peuvent aussi vous aider à améliorer vos résultats en réalisant des ajustements en temps réel en fonction de ce qui se passe réellement dans votre écosystème.

Collecte instantanée des données pour éclairer les décisions stratégiques

Puisque vous pouvez configurer le système de sorte à ne collecter que les données, les KPI et les indicateurs qui vous intéressent, vous pouvez voir ces données instantanément. Les systèmes de rapports et de visualisation de données, en rendant ces indicateurs lisibles, vous permettent d’agir immédiatement ou de planifier de futures actions. 

Capacités de test

L’accès instantané aux données vous permet de modifier les divers éléments de votre site, et d’observer immédiatement l’impact de ces changements sur le comportement des clients. Vous pouvez ainsi prendre des risques calculés, et revenir en arrière rapidement s’ils les actions mises en place se révèlent contre-productives. 

Difficultés liées à l’analyse en temps réel

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Bien entendu, il ne suffit pas d’appuyer sur un bouton pour bénéficier d’analyses en temps réel. Mais alors, à quelles difficultés serez-vous confronté si vous sautez le pas ?

Coût de l’investissement

La mise en œuvre d’un nouveau système ou processus a forcément un coût, et c’est aussi le cas d’une nouvelle plateforme d’analyse. Vous devez avoir à l’esprit ce que pourrait vous apporter l’analyse en temps réel sur la durée, à commencer par un accroissement des ventes et un meilleur taux de conversion, et donc une rentabilité en hausse. 

Soulignons qu’il existe plusieurs solutions open source d’analyse, comme Apache Spark et Hadoop. Une équipe de DevOps habiles saura les mettre au service de la plupart de vos besoins de traitement de données, ce qui diminuera le coût de l’investissement.

Précision et péremption des données

Vous devez vous assurer de la précision et de la durée de vie de vos données. Si vous souhaitez que vos données soient utilisables dans toute l’organisation, il vous faut être certain qu’elles restent pertinentes et exactes au moment de leur traitement. Autrement dit, privilégiez toujours la qualité à la quantité. 

Architecture du système

Pour passer à l’analyse en temps réel, vous aurez besoin d’une architecture d’analyse des données capable de traiter rapidement vos données. La vitesse de traitement peut toutefois varier selon le type de données et leur provenance, tout comme l’intervalle d’extraction des données dont nous avons parlé plus tôt. 

Il faut également que l’architecture soit évolutive afin qu’elle puisse, au besoin, encaisser les éventuels pics de volume de données. Peut-être souhaiterez-vous également capter à la fois des données en temps réel et des données hors ligne, auquel cas votre architecture devra pouvoir gérer les deux sans heurts.

Implémentation des outils

Comme pour toute nouveauté, vous allez devoir réfléchir au processus d’intégration de la solution à votre système existant. Il est préférable d’éviter toute interruption globale, afin de ne pas créer de rupture de production ou de perte de productivité pendant l’implémentation.

Souvenez-vous aussi qu’un tel changement constitue une véritable révolution pour votre entreprise. Il vous faut donc réfléchir aux éventuelles modifications à apporter à votre culture d’entreprise pour l’adapter à cette méthode plus rapide d’analyse en temps réel. 

Principaux cas d’usage de l’analyse en temps réel

Les défis de l'analyse en temps réel

On a tendance à penser que les outils analytiques servent essentiellement aux ventes des enseignes de commerce en ligne (ou hors ligne). Pourtant, de nombreux secteurs ont à gagner à pouvoir analyser des données plus rapidement, et même en temps réel : de la chaîne d’approvisionnement pour l’e-commerce au secteur de la santé, en passant par l’industrie chimique ou le secteur automobile.

Sécurité informatique

Face à la hausse de la cybercriminalité, la sécurité informatique est devenue une priorité. À quoi bon identifier une violation de données ou un piratage après coup ? 

Grâce à l’analyse en temps réel, votre équipe informatique pourra surveiller l’accès à vos données, détecter instantanément toute activité suspecte, et réagir en conséquence avant que la situation ne dégénère. 

Marketing et personnalisation

Les entreprises ont souvent recours à l’A/B testing pour évaluer l’efficacité d’une campagne marketing, mais cette technique nécessite de patienter avant d’obtenir les résultats. Ajoutez-y l’analyse en temps réel et vous verrez instantanément ce qui fonctionne ou non, et pourrez ainsi faire les ajustements qui s’imposent sans attendre. Vous pouvez également vous servir de ces données en temps réel pour personnaliser encore plus vos campagnes

Services financiers 

Le coût de la fraude pour les entreprises européennes correspond à 3,49 fois le montant de chaque transaction perdue à cause de la fraude. Dans le secteur des services financiers, il est donc primordial de détecter toute activité inhabituelle ou suspecte dans les bases de données financières. 

L’analyse des données en temps réel permet aux grandes entreprises d’identifier les achats ou les comportements inhabituels, et ainsi de contacter le client pour confirmer la transaction et l’autoriser. 

Activités d’exploitation et de production

Dans le secteur industriel, la productivité et le TRG (taux de rendement global) dépendent de la rationalisation et de l’optimisation des flux de travail. L’analyse en temps réel peut contribuer à atténuer les soucis liés aux silos, à améliorer la communication et à éclairer la prise de décisions. 

Maintenance prédictive des systèmes

Toutes les machines s’usent, s’abîment ou tombent en panne ; cela fait partie de leur cycle de vie. En surveillant les bonnes données en temps réel, l’analyse prédictive vous informe lorsqu’il est temps de réaliser la maintenance d’une machine avant qu’elle ne tombe en panne. Non seulement vous gagnez du temps et de l’argent, mais vous agissez aussi concrètement pour la santé et la sécurité de vos employés. 

Identification et suivi des KPI

Les KPI servant au suivi des performances dépendent de la nature de l’activité, et peuvent même être différents d’un service à l’autre au sein de l’entreprise. En mettant en avant certaines tendances auparavant invisibles, l’analyse de données en temps réel peut vous aider à identifier les KPI les plus utiles, y compris certains auxquels vous n’auriez pas pensé, et ainsi mieux préparer l’avenir. 

Conclusion

L’analyse en temps réel ne s’adresse pas à tout le monde, mais elle pourrait bien s’avérer indispensable si votre entreprise est en croissance et que le quotidien de vos équipes est déjà bien chargé. L’analyse de données en temps réel vous permet non seulement de doper le rendement et la rentabilité de votre organisation, mais aussi d’améliorer l’expérience client en gagnant en réactivité face aux problèmes rencontrés. 

D’une manière ou d’une autre, le traitement de données fait déjà partie intégrante de votre activité, mais l’analyse en temps réel peut fluidifier son fonctionnement, vous épargner des problèmes de latence et améliorer la disponibilité de vos services. Dans un monde de plus en plus concurrentiel, tout ce qui peut vous donner l’ascendant est bon à prendre. 

Originally published 18 Août, 2022, updated 19 Sep, 2022