Business Intelligence VS Data Analytics

De nombreuses entreprises utilisent aujourd'hui les données dans leur fonctionnement. Avec le développement du numérique et d'internet, les informations sont disponibles en masse et leur utilisation optimale permet aux professionnels de se démarquer dans leur secteur d'activité pour assurer un succès durable.

Quand on parle de la science des données ou de Big data, plusieurs disciplines sont soulevées, parmi lesquelles vous trouverez les termes de Business Intelligence et Data Analytics. Les organisations et les entreprises vont ainsi utiliser ces techniques relativement nouvelles pour améliorer leurs processus et leur prise de décision. Découvrez plus d'explications sur la signification des termes « Business Intelligence » et « Data Analytics », leurs différences ainsi que leurs similitudes.

Qu'est-ce que la Business Intelligence ?

La Business Intelligence (BI) désigne un ensemble de processus technologiques utilisés pour analyser les données et présenter les informations. De façon générale, elle va permettre aux dirigeants d'entreprises, managers et autres décisionnaires de prendre de meilleures décisions commerciales.

En effet, la BI comprend une grande diversité d'outils, d'applications et de méthodologies nécessaires à la collecte des données, à partir de sources internes et externes. Les informations recueillies sont par la suite préparées pour l'analyse afin de mettre au point des rapports, des tableaux de bord et autres éléments de data visualisation qui rendent les résultats analytiques disponibles et exploitables aux décideurs. Ces outils servent ainsi à tirer des informations utilisables lors des veilles concurrentielles et utiles concernant les tendances du marché, la relation entre les occasions manquées par l'entreprise, etc.

Qu'est-ce que la Data Analytics ?

La Data Analytics (DA) ou analyse des données concerne l'extraction et la catégorisation des données dans le but de booster la productivité et les gains commerciaux d'une entreprise. À la base, elle permet d'identifier les données, de les analyser ainsi que de créer des modèles de comportement. Ici, les techniques d'analyse utilisées vont souvent varier selon les exigences organisationnelles.

Les similitudes entre Business Intelligence et Data Analytics

Business Intelligence et Data Analytics sont toutes deux utilisées par les organisations pour gérer et exploiter de la donnée. Ce sont deux notions qui suivent des processus similaires pour collecter les données, les analyser et fournir des informations. Une bonne collecte des données est primordiale pour obtenir les meilleurs résultats. Dans les deux cas, vous devez vous assurer que les informations recueillies sont complètes et ne contiennent pas d'erreurs.

La création de rapports est aussi présente au niveau de ces deux domaines. Quelle que soit la méthode, les données sont organisées et présentées de sorte à faciliter leur visualisation. Même si les informations brutes sont importantes, c'est une fois que les données deviennent visuelles qu'on s'aperçoit de leur véritable valeur. Ce qui simplifie grandement la découverte et la mise en œuvre de solutions pour optimiser les décisions et les stratégies en entreprise.

Business Intelligence et Data Analytics peuvent également servir à identifier les secteurs dans lesquels les entreprises ont du mal à évoluer. Autrement dit, les données collectées sont utilisées pour trouver les points faibles afin de révéler aux organisations leurs lacunes et leur permettre d'évoluer.

Les différences entre Business Intelligence et Data Analytics

Même s'il existe des éléments de liaison tout à fait évidents entre la Business Intelligence et la Data Analytics, ces deux notions se distinguent déjà au niveau de leur définition parce qu'elles décrivent chacune une fonction spécifique. Elles utilisent aussi des concepts techniques et des outils différents.

La DA permet aux entreprises de tirer des informations à partir de données brutes. Le marché actuel est très riche en données et il devient crucial de pouvoir les décomposer en des segments plus petits. Cela offre une bonne compréhension des tendances ou des mesures au sein des données, étape indispensable à l'optimisation des processus dans une entreprise.

La Data Analytics, essentielle pour évaluer l'efficacité d'une entreprise, peut être globalement divisée en quatre types que sont :

• L'analyse descriptive, permettant de faire un résumé des données historiques pour produire des informations utiles et évaluer les stratégies d'analyse qui seront adoptées.
• L'analyse diagnostique, une technique avancée utilisée pour examiner les données et déterminer les causes d'une situation qui s'est produite.
• L'analyse prédictive implique l'apprentissage automatique et la modélisation prédictive. L'exploration des données historiques et actuelles afin de prédire les tendances des données et mieux planifier.
• L'analyse prescriptive, qui est utilisée dans le but de trouver les meilleures solutions pour faire face à une situation ou pour déterminer le plan d'action idéale.

La Business Intelligence va faire son apparition lors de la phase décisionnelle pour fournir collectivement une analyse historique, actuelle et prédictive des opérations commerciales. Plusieurs outils, méthodologies et applications entrent en jeu pour permettre aux entreprises de collecter facilement des données à partir de sources internes et externes. La BI peut être définie comme un outil analytique qui se base sur les données.

Très demandée dans le cadre du fonctionnement des entreprises, la BI peut servir à des fins multiples telles que :

• Mesurer les performances commerciales et les progrès vers l'atteinte des objectifs fixés.
• Effectuer une analyse des composants quantitatifs à partir de l'analyse prédictive, de la modélisation des processus métier et de l'analyse statistique.
• Présenter les données qui peuvent être exploitées pour stimuler les affaires.
• Soutenir la prise des décisions commerciales.

Business Intelligence et Data Analytics : deux notions complémentaires

L'intelligence d'affaires et l'analyse des données sont deux disciplines complémentaires parce que les deux peuvent jouer un rôle essentiel dans la stratégie commerciale d'une entreprise. La BI peut par exemple intervenir pour répondre aux questions sur les opérations organisationnelles, tandis que l'analyse des données sera utilisée pour l'amélioration de la sécurité des données, en s'assurant qu'elles sont sûres et protégées.

On peut également retenir que la BI permet de traiter le présent, alors que l'analyse des données est plutôt tournée vers l'avenir. Avec l'utilisation de la visualisation, de l'agrégation et d'une analyse minutieuse, vous pouvez utiliser la BI pour améliorer efficacement le fonctionnement actuel de l'entreprise. Les données collectées et analysées permettent ici de déterminer comment réaliser de meilleures ventes ou stimuler la productivité des employés. L'ensemble des outils de la BI peuvent être utilisés pour cet objectif précis, même si cela ne veut pas dire qu'elle n'a aucun rôle à jouer dans la prise de décision future.

Quant à l'analyse de donnée, elle s'engage dans l'exploration de données, analyse un ensemble d'informations lui permettant d'identifier des modèles et de prévenir les tendances futures qui peuvent guider les entreprises sur ce qu'elles doivent faire. Imaginez combien il peut être utile de prédire avec précision où va la tendance des ventes, où pourraient s'ouvrir de nouveaux marchés, etc. Vous tirez ainsi le meilleur des deux disciplines pour faire prospérer durablement votre entreprise.

Les formations pour accéder aux métiers de la Data Analytics

Les formations pour exercer en tant que data analyst sont présentes dans les écoles d'ingénieurs et dans les cursus universitaires classiques. Il est possible de s'orienter vers un Master 2 (Bac+5) en statistiques, en informatique ou en mathématiques. Certaines formations diplômantes prennent aussi en compte ces différentes matières pour être plus en phase avec la réalité du métier.

Le métier d'analyste de données est également accessible via des formations plus courtes, mais qui sont très complètes. Ces programmes s'étalent souvent sur plusieurs mois, voire une année et sont destinés aussi bien aux jeunes diplômés qu'à des personnes en reconversion professionnelle. Chez Jedha, nous proposons une formation Business Analyst en ligne, ou en présentiel, ainsi qu'une formation à distance pour devenir Data Analyst.

Conclusion

Business Intelligence et Data Analytics font tous deux partie des moyens modernes utilisés par les entreprises pour comprendre les données et mieux les exploiter. Bien qu'elles aient chacune leur spécificité, l'objectif final est d'améliorer les performances des organisations

Questions fréquentes Business Intelligence VS Data Analytics

Qu'est-ce qu'un chef de projet BI ?

‍Le chef de projet BI est responsable de la gestion et de la coordination des projets de Business Intelligence. Il s'assure que les solutions d'analyse des données sont bien implémentées, respectent les objectifs de l'entreprise, et permettent une meilleure prise de décision. Contrairement au développeur BI, qui se concentre sur la création des outils de reporting, le chef de projet BI supervise l'ensemble du projet en coordonnant les équipes et en alignant les solutions BI avec la stratégie de l'entreprise.

‍