Analyse de données – Data Analytics

Discipline qui consiste à explorer, transformer, modéliser et visualiser des données afin d’en extraire des insights actionnables, valider des hypothèses ou soutenir la prise de décision. Contrairement au simple reporting, le data analytics implique souvent une démarche itérative, combinant nettoyage, agrégation, statistique descriptive, et parfois apprentissage automatique léger.

Technologies et outils associés

1. Langages & bibliothèques (auto-hébergeables, open source)

• Python :
  • pandas (manipulation de données tabulaires),
  • NumPy (calcul numérique),
  • Matplotlib / Seaborn / Plotly (visualisation),
  • scikit-learn (modélisation statistique simple),
  • Polars (alternative rapide à pandas, orientée performance).
• R : langage statistique puissant, idéal pour l’analyse exploratoire et les rapports reproductibles (via R Markdown).
• SQL : indispensable pour interroger bases relationnelles (PostgreSQL, MySQL).

2. Bases de données & entrepôts

• PostgreSQL (+ extensions comme PostGIS pour données géospatiales) : base libre, robuste, supporte JSON/JSONB pour données semi-structurées.
• SQLite : léger, sans serveur, idéal pour analyses locales ou embarquées (ex. : logs de site statique).
• ClickHouse / DuckDB : moteurs analytiques ultra-rapides pour gros volumes (DuckDB fonctionne en mémoire locale, très adapté au data analytics décentralisé).

3. Outils d’ETL / ELT (Extract, Transform, Load)

• Apache Airflow : orchestration de pipelines de données (open source, auto-hébergeable).
• Prefect ou Dagster : alternatives modernes à Airflow, plus simples à déployer localement.
• dbt (data build tool) : transformation de données dans la base elle-même (via SQL modulaire), compatible avec DuckDB, Postgres, etc.
• Python scripts + cron : approche minimaliste mais efficace pour automatiser des flux simples (ex. : extraction de logs → nettoyage → CSV chiffré sur NAS).

4. Visualisation & BI (Business Intelligence)

• Metabase : outil BI libre, auto-hébergeable, interface intuitive, connexion à PostgreSQL/MySQL/SQLite.
• Apache Superset : plus puissant, orienté dataviz avancée (cartes, graphes, dashboards interactifs).
• Grafana : excellent pour les séries temporelles (logs, métriques), couplé à Prometheus ou InfluxDB.
• Observable Notebooks (ou Quarto) : environnements reproductibles pour analyses partagées, avec intégration JavaScript/D3.

5. Analytics web respectueux de la vie privée

• Plausible Analytics : léger, conforme RGPD, auto-hébergeable, alternative éthique à Google Analytics.
• Matomo (anciennement Piwik) : solution complète d’analytics open source, avec tracking avancé, mais plus gourmande.
• Fathom Analytics : autre alternative minimaliste et respectueuse de la vie privée.

6. Environnements de développement

• Jupyter Notebook / JupyterLab : standard pour l’exploration interactive (Python, R, SQL).
• VS Code + extensions Python / Jupyter : IDE moderne, compatible avec ton workflow GitHub Copilot.
• Docker : pour containeriser les environnements d’analyse (reproductibilité, isolement).