Analyse multidimensionnelle : définition, méthodes et avantages
À l’ère du Big Data, les entreprises disposent de différents moyens pour analyser et traiter de grandes quantités de données, afin d’appuyer leur prise de décision. Parmi eux, l’analyse multidimensionnelle constitue une approche particulièrement efficace pour explorer la data en profondeur, identifier des tendances et construire des modèles prédictifs fiables.
Qu’est-ce que l’analyse multidimensionnelle ?
L’analyse multidimensionnelle est un type d’analyse qui permet d’examiner les données sous différents points de vue, en croisant plusieurs dimensions et mesures.
| Bon à savoirLes dimensions représentent les catégories ou les axes d’analyse, tandis que les mesures sont des valeurs numériques qui sont agrégées en fonction des dimensions. |
Les grands principes de l’analyse multidimensionnelle
L’approche multidimensionnelle repose sur l’utilisation d’un cube de données multidimensionnel (parfois appelé cube OLAP), une structure permettant d’organiser et d’analyser des données à travers plusieurs dimensions simultanément.
Concrètement, un cube est construit à partir de données de détail provenant de sources multiples, qui sont ensuite agrégées et classées en plusieurs dimensions, représentant différents aspects de la data.
Il se distingue donc des bases de données classiques, qui stockent les données dans des tables à deux dimensions. En effet, les utilisateurs peuvent naviguer dans le cube en sélectionnant des combinaisons de dimensions diverses. Ils obtiennent ainsi des vues spécifiques des données et peuvent effectuer des analyses avancées.
Une architecture de données multidimensionnelle est également composée de hiérarchies, c’est-à-dire des structures de données qui organisent les membres d’une dimension en fonction de leur niveau de détail.
Par exemple, sur la dimension “temps”, la hiérarchie permet de visualiser les données à différents niveaux d’agrégation : jour, semaine, mois, année… Autre exemple : sur une dimension géographique, il est possible de regrouper la data par ville, département, région ou pays.
Les principaux domaines d’application de l’analyse multidimensionnelle
Dans le cadre de la Business Intelligence, l’analyse multidimensionnelle sert à repérer des tendances ou des anomalies dans la data : c’est pourquoi elle est largement utilisée pour l’exploration de données et l’analyse prédictive. Plus précisément, elle permet de découvrir des relations entre des variables et des groupes dans un grand ensemble de données.
Cette approche est également utile pour déceler des modèles cachés dans la data, grâce à sa puissance analytique, mais aussi sa capacité à traiter plusieurs dimensions en même temps et à générer des visualisations intuitives.
C’est donc un outil puissant qui peut être mis au service des différentes fonctions de l’entreprise, de la finance au marketing en passant le service informatique, afin d’accroître leur efficacité opérationnelle et leur compréhension des données.
Les différentes méthodes d’analyse multidimensionnelle
Il existe de nombreuses techniques d’analyse multidimensionnelle, qui sont plus ou moins adaptées à chaque type de situation. Voici quelques-unes des utilisées.
L’analyse en composantes principales (ACP)
L’analyse en composantes principales (ACP) consiste à explorer un ensemble d’observations rassemblées sous la forme d’un tableau de données, pouvant contenir plusieurs centaines de lignes et plusieurs dizaines de colonnes. Ainsi, pour chaque unité statistique, les valeurs observées d’un certain nombre de variables quantitatives sont indiquées.
Plus précisément, l’ACP vise à grouper des unités statistiques se ressemblant suivant les variables observées et à différencier les groupes ainsi obtenus. Cette ressemblance doit être mesurée quantitativement en généralisant la distance entre deux unités statistiques. Dans le cas où les distances sont faibles, le regroupement des unités statistiques requiert souvent l’utilisation d’un algorithme de classification.
L’analyse en composantes principales poursuit un objectif purement descriptif . En outre, elle doit être utilisée uniquement avec des données quantitatives, car elle est fondée sur le calcul des moyennes, des variances et des coefficients de corrélation.
L’analyse factorielle des correspondances (AFC)
L’analyse factorielle des correspondances (AFC) est une méthode descriptive qui poursuit les mêmes objectifs que l’analyse en composantes principales : il s’agit de faciliter la recherche de structures dans de grands ensembles de données.
Généralement, les données étudiées sont des tableaux donnant la répartition d’une population suivant deux critères qualitatifs. Mais elles peuvent également être des observations de variables quantitatives, à condition qu’elles soient positives.
L’analyse des correspondances multiples (ACM)
L’analyse des correspondances multiples (ACM) est une autre technique descriptive, qui vise à résumer les informations contenues dans un grand nombre de variables, afin de simplifier l’interprétation des corrélations existantes entre ces variables.
Ici, tous les individus sont représentés dans un espace à plusieurs dimensions. Chaque axe représente les différentes variables utilisées pour décrire les individus. L’ACM permet donc de savoir quelles sont les modalités qui sont corrélées entre elles.
L’analyse discriminante (AD)
L’analyse discriminante cherche à établir une relation entre des groupes d’unités statistiques, qui sont définis par une variable qualitative et plusieurs variables quantitatives. Elle permet de trouver des composantes discriminantes, grâce auxquelles on classe les unités statistiques.
Elle peut être utilisée de manière descriptive, en représentant des variables latentes qui permettent de discerner le plus possible les groupes d’individus. Mais c’est aussi une technique prédictive, permettant de construire une règle de classement des unités statistiques. Ainsi, il est possible de prédire le groupe d’appartenance d’un individu à partir des valeurs des variables prédictives.
L’analyse canonique (AC)
L’analyse canonique (AC) est une autre méthode descriptive qui présente des similitudes avec l’analyse en composantes principales (ACP), notamment pour la construction et l’interprétation de graphiques. Toutefois, elle vise à explorer les relations existantes entre deux groupes de variables quantitatives qui ont été observées sur un même ensemble d’individus.
Les étapes de l’analyse multidimensionnelle
Pour réaliser une analyse pertinente, il est essentiel de respecter quelques étapes clés.
- Préparer les données
La préparation des données (ou « data prep« ) est un processus permettant d’obtenir une data adéquate pour un traitement et une analyse approfondis. Elle se décompose en plusieurs phases.
La collecte des données
La collecte consiste à rassembler toutes les données nécessaires à des fins d’analyse. Ce processus peut s’avérer laborieux, car les données sont souvent dispersées dans une multitude de sources : entrepôts de données, cloud, applications, ordinateurs et autres appareils…
Trouver des moyens de se connecter à ces différentes sources peut être difficile, d’autant plus que les volumes de données augmentent de manière exponentielle, ce qui nécessite une capacité de traitement considérable. En outre, les données sont souvent présentées dans une multitude de formats, ce qui peut compliquer leur utilisation conjointe.
Le nettoyage des données
La phase de nettoyage (ou “data cleaning”) vise à rectifier les erreurs et à combler les lacunes pour garantir la qualité des données. Une fois nettoyées, les données doivent être transformées en un format uniforme et compréhensible.
Le nettoyage peut nécessiter certains ajustements : standardisation des formats de champs, comme les dates et les devises ; filtrage des valeurs aberrantes ; déduplication, etc. Cette étape est cruciale, car toute erreur liée à la data peut avoir des répercussions sur la qualité de l’analyse.
L’enrichissement des données
L’enrichissement désigne l’intégration de données externes dans les données internes de l’entreprise. En effet, les organisations ont souvent besoin de recourir à des sources de données tierces lors de la data preparation. Cependant, ces données externes doivent être soigneusement sélectionnées pour leur pertinence et leur capacité à compléter les données internes, tout en ajoutant une réelle valeur.
De plus, la fusion de différents ensembles de données comporte des risques. D’une part, les données externes peuvent contenir des erreurs, ce qui compromettrait la fiabilité de l’analyse. Par conséquent, il est essentiel de sélectionner les sources avec soin et de vérifier les données qui en découlent.
D’autre part, les données provenant de sources externes peuvent suivre des schémas ou des règles différents, nécessitant ainsi une transformation pour les aligner avec le format des données internes.
L’actualisation des données
Quelle que soit la précision des données extraites, elles ne restent pertinentes que dans un certain contexte et dans un certain laps de temps. Autrement dit, elles peuvent rapidement devenir obsolètes… C’est pourquoi une mise à jour régulière des données est indispensable pour garantir la qualité de l’analyse.
- Choisir la méthode d’analyse
Le choix d’une technique d’analyse adaptée est crucial. Pour prendre la bonne décision, il faut prendre en compte différents facteurs, à commencer par la nature et le volume des données disponibles.
Mais le choix de la méthode dépend fortement de l’objectif poursuivi par l’analyse. Ainsi, les techniques descriptives ou exploratoires visent à obtenir une vision structurée, facilitant la compréhension, grâce à des tableaux et graphiques permettant d’organiser la data de manière visuelle. Parmi elles, on retrouve notamment :
- L’analyse en composantes principales (ACP).
- L’analyse factorielle des correspondances (AFC).
- L’analyse des correspondances multiples (ACM).
- L’analyse canonique (AC).
Quant aux méthodes explicatives, elles sont plutôt utilisées à des fins prédictives, car elles permettent de comprendre comment certains paramètres influent sur un résultat. Ainsi, il est possible de prévoir, statistiquement, que ce même résultat se produira lorsque les paramètres seront réunis. Parmi les principales méthodes prédictives, on retrouve par exemple l’analyse discriminante (AD).
- Interpréter les résultats
La Business Intelligence est une aide précieuse pour interpréter les résultats d’une analyse.
En effet, une fois la data traitée, structurée et enrichie, il est possible d’identifier des KPI (Key Performance Indicators) pertinents. Ces indicateurs permettent de mesurer la réussite d’un objectif spécifique : ils sont, par exemple, utilisés pour évaluer la performance d’une entreprise, d’un service ou d’un collaborateur, en comparant les résultats réels avec les objectifs définis en amont. L’essentiel étant de choisir des KPI adéquats pour chaque objectif spécifique, et de suivre leur évolution au fil du temps.
Indispensables pour une prise de décision efficace, les indicateurs clés de performance peuvent prendre de multiples formes :
- Croissance des ventes
- Évolution du chiffre d’affaires
- Réduction des coûts
- Amélioration de la satisfaction client
- Performance de la chaîne logistique
Autre composante importante de la Business Intelligence : la data visualisation, qui consiste à synthétiser graphiquement des données qualitatives et quantitatives, afin de mieux les comprendre et de mettre en lumière les liens entre ces données. La data est présentée à chaque utilisateur de manière claire et ludique, en utilisant différentes représentations visuelles : graphiques, schémas, courbes, rapports paramétrables, tableaux de bord interactifs…
Grâce à la dataviz, la data est compréhensible par le plus grand nombre, l’objectif étant de transmettre la bonne information à la bonne personne, au bon moment. Ainsi, les résultats des analyses, même les plus complexes, peuvent être interprétés facilement et exploités pour soutenir la prise de décision de l’organisation.
Quels sont les avantages et les limites de l’analyse multidimensionnelle ?
L’analyse multidimensionnelle présente de nombreux avantages, mais aussi certaines limites qu’il est important de connaître.
Avantages de l’analyse multidimensionnelle
- Amélioration des performances : les cubes de données stockent des données préagrégées, ce qui signifie que les requêtes peuvent être exécutées plus rapidement que dans les bases de données relationnelles classiques. Un point particulièrement avantageux pour les entreprises qui traitent de gros volumes de data.
- Analyse poussée : l’approche multidimensionnelle permet aux utilisateurs d’analyser les données à partir de plusieurs dimensions et perspectives, ce qui facilite l’identification des tendances, des modèles et des anomalies.
- Visualisation intuitive : l’analyse multidimensionnelle facilite la visualisation des données et la compréhension des relations entre les différentes dimensions.
- Évolutivité : les cubes de données sont hautement évolutifs, ce qui leur permet de traiter de grandes quantités de données et de répondre aux besoins croissants de l’entreprise.
- Amélioration de la prise de décision : l’analyse multidimensionnelle permet aux organisations de prendre des décisions fondées sur la data, en s’appuyant sur des informations précises et pertinentes.
Limites de l’analyse multidimensionnelle
- Scalabilité limitée : certains cubes fonctionnent mieux avec une quantité limitée de données et peuvent voir leurs performances se dégrader à mesure que les volumes de données ou le nombre de dimensions analysées augmentent.
- Moins de flexibilité : les systèmes multidimensionnels doivent être conçus avec soin pour refléter les types de requêtes qui seront effectuées. Lorsque de nouveaux types d’analyses sont nécessaires, d’importants ajustements doivent être effectués, ce qui peut nuire temporairement à la prise de décision au sein de l’entreprise.
- Langages supplémentaires : les bases de données relationnelles classiques utilisent pour la plupart le langage SQL pour exécuter les requêtes. Les cubes de données multidimensionnels, quant à eux, peuvent nécessiter des langages supplémentaires pour récupérer les données et effectuer les analyses.
De l’exploration de données à l’analyse prédictive, en passant par la détection de modèles cachés dans la data, l’analyse multidimensionnelle possède de nombreuses applications. Il s’agit donc d’un outil particulièrement puissant pour les entreprises qui souhaitent exploiter tout le potentiel de leurs données. Néanmoins, en raison de sa relative complexité, cette approche nécessite une préparation optimale de la data, le choix d’une méthode d’analyse adaptée, mais aussi une solution de Business Intelligence et de data visualisation pour interpréter au mieux les résultats.
