Business Intelligence VS Data Science

Le traitement et l’analyse des données sont devenus primordiaux. De nombreuses techniques d’analyses de données ont alors vu le jour dont la Business Intelligence et la Data Science. Ces deux disciplines viennent toutes les deux aider à la décision pourtant elles présentent des différences distinctes. Pour certains, la Data Science est même une évolution de la Business Intelligence.😉

Qu’est-ce que la Data Science ?

La Data Science ou la Science des Données se base sur des données afin d’essayer d’établir des prédictions futures et de développer des algorithmes qui optimisent les performances de l’entreprise. Cette discipline permet donc aux entreprises d’être prédictives.

La Data Science consiste à utiliser un grand nombre d’outils et de méthodologies afin d’extraire des informations à partir d’un grand volume de données.

Le Data Scientist vient alors :

  • Traiter les données provenant de sources multiples
  • Comprendre, analyser et modéliser cet ensemble de données
  • Mettre en place, par exemple, des algorithmes pour aider à la décision

Qu’est-ce que la Business Intelligence ?

La Business Intelligence ou BI correspond également au fait d’analyser les données provenant de l’organisation afin d’aider à la prise de décision. La BI se consacre plutôt au passé. En effet, grâce aux données récoltées, il est possible d’analyser l’historique des performances pour aider les décisionnaires à prendre les bonnes décisions stratégiques qui permettront d’améliorer les performances futures.

Souvent considéré comme le précurseur de la Data Science, elle est principalement utilisée pour le reporting ou l’analyse descriptive.  En effet, les données sont généralement résumées via des tableaux de bord visuels afin de rendre la lecture des informations plus facile.

La Business Intelligence est aussi employée dans les rapports d’activité et les calculs d’indicateurs clés de performance (KPI). Cette utilisation permet par la suite de renforcer la stratégie commerciale de l’entreprise, de fournir des résultats aux actionnaires et aux investisseurs, etc. Elle se différencie néanmoins de la SmartData en se basant sur des données de l’entreprise qui ont été collectées sur des temps longs, et en proposant une vision plus stratégique qu’opérationnelle. 

Les différences entre les deux

Malgré leur objectif commun la Data Science et la Business Intelligence restent tout de même deux méthodes bien différentes. Le rôle de la science des données est le traitement à grande vitesse de quantités massives de données avec des structures complexes et diverses provenant de diverses sources. La BI à tendance à utiliser uniquement des données statiques, formatées et structurées.

Dans un premier temps, la Data Science vient démocratiser l’analyse de données. En effet, née d’un besoin d’analyser non pas uniquement les données passées, mais plutôt de prédire les tendances futures. Les outils self-service, encore tout de même réservées aux Data Scientist expert, et l’automatisation rendent la science des données plus facilement accessible. La BI a quant elle toujours eu du mal à dépasser le caractère élitiste de son approche, avec des outils souvent très complexes à utiliser. Elle n’a d’ailleurs jamais vraiment su s’adapter aux grandes volumétries issues du Big Data.

Pour de nombreux experts, la science des données est finalement l’évolution de la BI. Les deux disciplines sont conçues pour soutenir la prise de décision, mais leurs approches sont distinctes. Enfin, il est important de noter que la BI s’intéresse principalement à l’analyse et des données, alors que la science des données intègre également la notion de gouvernance des données et la notion de visualisation de façon plus prégnante. 

Les similitudes entre les deux

Malgré leur différence, on peut identifier des similitudes entre la BI et la Data Science. En effet, dans les deux cas il s’agit d’interpréter les données dans l’objectif d’offrir des opportunités à l’entreprise.

L’objectif est d’interpréter les données, grâce à un expert qui peut extraire des informations utiles à partir des résultats d’analyse.

Les deux représentent une aide à la décision pour les décisionnaires de l’entreprise. On dit alors que ces décisions sont « data-driven », ce qui signifie « guidées par les données ».

La Data Science renforce la BI

A travers leurs similitudes et différences, la Data Science et la Business Intelligence sont complémentaires.

En effet, la BI permet de soutenir les décisions et la Data Science permet aux décisionnaires de devenir autonomes dans l’analyse des données.

Idéalement, l’équipe de BI serait responsable de l’analyse opérationnelle, tandis que les Data Scientists amélioreraient les outils de BI et d’analyse pour l’automatisation. De cette façon, tous les collaborateurs peuvent gagner en productivité et en autonomie.

L’équipe de BI préparerait les données afin que les data scientists puissent les utiliser pour concevoir des modèles algorithmiques.

En résumé, les deux types d’expert ont autant leur place au sein d’une équipe analytique et leur collaboration peut permettre de mettre en place une puissante stratégie de performance pour l’entreprise au sein de laquelle ils travaillent.

Conclusion

En conclusion ces deux méthodes ont deux objectifs communs : faciliter la prise de décision et augmenter la performance des entreprises. Malgré leurs différences et leurs similitudes, on peut dire que la Data Science est mieux réalisée quant elle intègre les résultats issus de la BI.

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