Business Intelligence vs Data Science : quelle est la différence ?

Presque toutes les entreprises de tous les secteurs collectent des données. Adresses e-mail, informations de facturation, visites de sites Web, dossiers des employés, données de vente, gestion de la chaîne d'approvisionnement - la liste est longue. Et il y a une raison pour laquelle les données sont si largement collectées. Chaque entreprise le reconnaît comme précieux. Cependant, les données ne sont pas intrinsèquement précieuses en elles-mêmes. Les données deviennent utiles aux entreprises lorsqu'elles sont utilisées pour prendre des décisions. C'est là que l'intelligence économique et la science des données entrent en jeu. Les deux sont des méthodes de travail avec les données pour transformer les opérations commerciales et aider à créer une stratégie commerciale efficace. Pourtant, ils viennent avec des distinctions qu'il est important de comprendre pour vous assurer que vous les utilisez correctement pour votre entreprise.

Qu'est-ce que l'Intelligence d'Affaires ?

Les principales composantes de l'informatique décisionnelle sont l'analyse, la perspicacité, l'action et la mesure . Les données commerciales sont collectées, analysées et visualisées ; des informations significatives et efficaces sont tirées de ces informations ; des décisions éclairées sont prises sur cette base ; et les résultats sont mesurés par rapport aux concurrents ou aux données historiques.

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En règle générale, l'informatique décisionnelle est réalisée grâce à un ensemble de technologies, d'applications et de processus qui fonctionnent ensemble pour présenter les données commerciales d'une manière organisée, significative et exploitable, accessible à tous les utilisateurs.

Voici un exemple d'utilisation de l'intelligence d'affaires :

Termes clés de l'intelligence d'affaires

Pour mieux comprendre l'informatique décisionnelle, familiarisez-vous avec certains de ces termes clés.

Entrepôt de données

Un entrepôt de données est un système qui stocke les informations de l'entreprise à partir de divers endroits dans un emplacement centralisé et accessible. Les entrepôts de données sont essentiels à l'informatique décisionnelle, car ils permettent d'analyser et de générer des rapports sur les données provenant de différentes sources de l'entreprise afin de les convertir en informations significatives.

Les entrepôts de données sont généralement constitués de données provenant de différents domaines de l'entreprise : RH, marketing, ventes, finances provenant de toutes sortes de systèmes opérationnels : CRM, facturation, listes de diffusion, etc.

Analyse commerciale et exploration de données

Une fois que les données sont dans l'entrepôt de données, elles peuvent ensuite être analysées et extraites par des outils d'analyse commerciale. L'exploration de données utilise une combinaison de bases de données, de statistiques et d'apprentissage automatique pour découvrir les tendances et les modèles dans les données.

Visualisation

Une fois que ces outils ont extrait des informations utiles des données, une interface utilisateur (généralement un tableau de bord interactif) peut être utilisée pour visualiser les informations. Les tableaux, les graphiques et les diagrammes aident tous à présenter les données d'une manière qui les aide à devenir significatives et plus faciles à comprendre.

Rapports

L'analyse et la visualisation des données peuvent ensuite être partagées entre les principales parties prenantes de l'entreprise afin qu'elles puissent repérer les informations clés et prendre des décisions en fonction des objectifs commerciaux.

Analyse comparative

Une partie de l'informatique décisionnelle consiste à comparer les données actuelles avec les données historiques pour suivre les changements et les performances par rapport aux objectifs de l'entreprise. L'analyse comparative peut également être effectuée par rapport aux normes de l'industrie et aux concurrents, offrant un autre niveau d'informations sur ce qui réussit et ce qui peut être amélioré.

Outils d'intelligence d'affaires

Les outils d'informatique décisionnelle contemporains sont conçus pour être interactifs, autonomes et accessibles. Alors qu'auparavant les services informatiques géraient tous les accès aux données, l'informatique décisionnelle permet aujourd'hui généralement à tous les niveaux d'utilisateurs de créer des tableaux de bord et des rapports en fonction de leurs besoins. Les outils de Business Intelligence permettent aux individus de répondre à leurs propres questions sans compter sur l'aide d'experts pour comprendre les données.

Les outils d'informatique décisionnelle populaires incluent Sisense, Microsoft Power BI, Yellowfin, Domo, Tableau et Looker, mais il y en a beaucoup, beaucoup plus !

Qu'est-ce que la science des données ?

La science des données est similaire à bien des égards à l'intelligence d'affaires. Tout comme cette dernière, la science des données travaille à convertir les données en informations utiles pour influencer positivement les décisions commerciales en les rendant plus informées et factuelles. Pour convertir ces données en informations exploitables, la science des données utilise une combinaison de méthodes scientifiques, de processus, d'outils mathématiques, de statistiques, d'algorithmes et d'apprentissage automatique. Tout comme l'informatique décisionnelle, elle cherche à trouver des modèles et des tendances cachés, en utilisant les conclusions pour prendre des mesures éclairées.

Cependant, contrairement à l'intelligence d'affaires qui se concentre uniquement sur les données structurées, la science des données traite à la fois des données structurées et non structurées. Les données structurées font référence aux données qui sont stockées dans un format prédéfini, sont organisées et tiennent dans des feuilles de calcul. Il est accessible, facile à utiliser et facile à déchiffrer avec des algorithmes d'apprentissage automatique. Les données non structurées sont à l'opposé et ne peuvent pas être traitées avec les méthodes ou outils habituels. Ce sont des données sous leur forme brute, elles nécessitent donc une expertise pour être analysées. C'est là que la science des données entre en jeu.

La science des données est généralement considérée comme plus tournée vers l'avenir que l'intelligence d'affaires. Il se concentre sur les questions « et si » et sur les prévisions futures, tandis que l'informatique décisionnelle se concentre davantage sur ce qui s'est passé dans le passé et sur ce qui se passe dans le présent. Basée sur l'avenir et prédictive, la science des données permet aux entreprises de se préparer aux événements, tendances et opportunités futurs.

Voici un exemple d'application de science des données :

Termes clés de la science des données

La science des données est un domaine en pleine expansion et en constante évolution. Comprendre certains des termes clés ci-dessous.

Apprentissage automatique

L'apprentissage automatique fait référence au moment où les ordinateurs imitent l'apprentissage humain. Les ordinateurs utilisent des données pour apprendre à partir d'exemples, puis faire des prédictions ou montrer un comportement basé sur celles-ci. Par exemple, Amazon Alexa et d'autres assistants vocaux apprennent des données qu'ils collectent, telles que vos alarmes quotidiennes, pour vous faire des recommandations en fonction de celles-ci.

Intelligence artificielle

L'apprentissage automatique est une sous-catégorie de l'intelligence artificielle. L'intelligence artificielle (IA) en tant que terme a été créée par le professeur de Stanford, John McCarthy, qui l'a définie comme "la science et l'ingénierie de la fabrication de machines intelligentes". L'IA dans la science des données fait référence à la création de systèmes capables de résoudre intelligemment des problèmes complexes à partir de données, d'en tirer des enseignements et de prendre des décisions. Consultez notre blog sur 8 façons puissantes d'utiliser les solutions basées sur l'IA dans le commerce électronique.

Analyse de données et exploration de données

L'analyse de données est le processus de collecte de données et de leur analyse afin de prendre des décisions commerciales plus éclairées. L'exploration de données est une technique utilisée pour prédire les tendances futures en étudiant celles qui existent déjà. Les deux sont des éléments clés de la science des données.

Big Data

Les mégadonnées sont d'énormes ensembles de données qui sont analysés à l'aide d'ordinateurs pour révéler des tendances et des modèles. Les mégadonnées sont des données si complexes que les outils de gestion de données conventionnels ne peuvent pas être utilisés pour les stocker ou les traiter. Les mégadonnées contiennent plus d'informations, ce qui les rend utiles pour la planification et la stratégie. Le Big Data peut être utilisé avec l'apprentissage automatique pour accélérer le processus de découverte et d'analyse des tendances clés.

Outils de science des données

Il existe un certain nombre d' outils populaires utilisés dans le domaine de la science des données qui peuvent être utilisés pour la visualisation de données, les langages de programmation statistiques, les algorithmes, les bases de données et plus encore. Voici quelques-uns des plus utilisés aujourd'hui : SAS, Python, Integrate.io, Rapid Miner, DataRobot, Trifacta, Tableau, Amazon Lex.

Quelle est la différence entre l'intelligence d'affaires et la science des données ?

Bien qu'à première vue, l'informatique décisionnelle et la science des données semblent très familières, il existe un certain nombre de différences distinctes qui les rendent adaptées à des fins différentes.

Sommaire

Il est clair que les frontières entre l'intelligence d'affaires et la science des données sont très floues. Les deux processus se chevauchent dans leur objectif de donner aux décideurs des informations utiles et précieuses. Alors que l'informatique décisionnelle informe sur les actions en examinant les performances passées, la science des données prédit l'avenir et teste des hypothèses en analysant les tendances et les modèles de données clés. Lorsqu'il s'agit de l'intelligence d'affaires par rapport à la science des données , il ne s'agit pas de « lequel est le meilleur ? » mais plutôt une appréciation des principaux avantages et distinctions de chacun. L'intégration des deux dans votre stratégie d'entreprise vous aidera à prendre des décisions éclairées de manière exhaustive en englobant des données basées sur le passé, le présent et l'avenir.

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