La différence entre Data Science et Business Intelligence

La Business Intelligence

La Business Intelligence (BI) désigne l'ensemble des méthodes et outils informatiques qui permettent de dresser des tableaux de bord et rapports de suivi, nécessaires à la gestion d'une entreprise. 

La BI dresse une information sur le présent et le passé de l'entreprise, à destination des dirigeants et des décideurs.

‍

Quel est l'objectif du Business Intelligence ?

La BI est un processus qui a pour principal objectif de collecter, présenter, gérer et modifier des données. Elle permet également de dresser des rapports d'activité et de calculer les indicateurs de performance. Appelée également informatique décisionnelle, elle permet ainsi de prendre des décisions réfléchies grâce à une analyse des données à disposition.

En faisant une analyse de ces données, les responsables ont la possibilité d'étudier un marché, de faire des analyses de performances, d'identifier de nouvelles opportunités et de mettre les résultats à disposition des investisseurs et des acteurs au sein de l'entreprise. En bref, la BI permet d'adapter ses stratégies marketing en analysant les données. Elle englobe des outils qui permettent de créer des tableaux et des visualisations pour que les décideurs puissent exploiter les données existantes.‍

‍
En quoi consiste la Business Intelligence ?

Les professionnels spécialisés dans la Business Intelligence ont pour principal rôle de collecter des données et de les manipuler. Ils vont les placer dans une base de données structurée.

La Business Intelligence commence par une collecte de données brutes. Ensuite, les ingénieurs vont se servir d'un outil qui permet de transformer et classer les informations dans une base de données. Ils vont également organiser les données en tableau de bord visuel pour faciliter la lecture des informations par les employés et les décideurs au sein de l'entreprise.
‍

La Data Science

Voici une première définition de la Data Science : c'est une discipline analytique qui consiste à exploiter les données à disposition pour les transformer en informations indispensables pour bien gérer l'entreprise. 

Elle consiste ainsi à créer des stratégies orientées vers le futur.

Pour ce faire, la Data Science va reposer sur l'exploitation de plusieurs disciplines scientifiques pour répondre à des problématiques concrètes. La partie Data Science va ainsi englober des méthodes axées sur la segmentation, l'analyse exploratoire, les études de profils, la prédiction, la gestion de problématiques Big Data. Plus concrètement, grâce à l'Intelligence Artificielle, la Data Science va permettre d'étudier les données pour comprendre les besoins des clients et prédire leurs comportements futurs. Si vous êtes intéressé, n'hésitez pas à télécharger notre syllabus ou à vous rendre directement sur notre page formation Data Management.

Parmi les différents pans de cette discipline, nous retrouvons la bien connue Intelligence Artificielle, avec des sous-domaines reconnus tels que le Machine Learning ou le Deep Learning. Grâce au Cloud, elle apporte les conditions de traitement requises pour réussir l'analyse d’un volume de données très important, c’est là que l’on entre dans le Big Data. Avec l'explosion de ce volume couplée à la multiplication des sources, la Data Science se présente comme un outil d'exploitation plus efficace pour collecter et traiter les informations en temps réel.

La Business Intelligence et la science des données sont d'ailleurs à combiner pour relever les défis modernes du Big Data.

L'exploitation de données

La Data Science consiste à exploiter de grandes quantités de données afin d'accroître l'efficacité de la stratégie commerciale d'une entreprise en identifiant les opportunités qui se présentent sur le marché. Elle permet également de renforcer son avantage concurrentiel.

La data science exploite différentes disciplines (statistiques, informatiques et mathématiques). Elle utilise des techniques innovantes comme l'exploration de données et l'apprentissage automatique. 

Sa principale différence avec la Business Intelligence est que la Data Science exploite des algorithmes qui permettent d'optimiser la performance de l'entreprise et de prévoir les tendances.

L'utilisation d'outils spécifiques

Les outils utilisés dans la Data Science diffèrent également de ceux utilisés dans la Business Intelligence. Cette dernière utilise des outils tels que les logiciels pour obtenir un résultat alors que la Data Science est plutôt tournée vers la programmation.

Grâce à la taille importante des données, notamment avec le développement d'Internet, des outils d'exploitation de données plus performants sont devenus indispensables. Ils permettent de traiter rapidement une quantité importante de données, de réduire les coûts de stockage des données (cloud) et de rendre les processus plus efficaces.

Certains outils utilisés dans le cadre de la Data Science sont basiques, tandis que d'autres sont plus innovants. Parmi eux se trouvent les outils d'intelligence artificielle, ceux qui permettent de faire une analyse des sentiments ou encore le machine learning.

Quel est le rôle du Data Scientist ?

Le principal rôle du data scientist est d'exploiter les données pour créer des indicateurs prédictifs. La data science peut être considérée comme la finalité de la chaîne de traitement des données. Elle donne des modèles parfaitement exploitables pour prendre les bonnes décisions.

Même si l'utilisation de la Data Science est très variée, trois objectifs principaux peuvent être mis en évidence. Pour dégager un ROI rapidement, le data scientist peut miser sur l'IA et la Data Science en général pour automatiser les processus, analyser les insights et améliorer le niveau de service.‍

‍
La récolte d'informations auprès des utilisateurs

Cette étape consiste à récolter des informations auprès des utilisateurs pour mieux orienter les stratégies. L'IA va permettre un processus d'interaction avec la machine, comme les agents conversationnels ou chatbots et les moteurs de recommandation qui aident les utilisateurs dans leur choix.‍

L'automatisation des processus ou Robotic Process Automation (RPA) est une méthode de Data Science axée sur l'IA facile à instaurer. Elle a des effets à court terme et un excellent ROI.

Elle consiste essentiellement à utiliser la machine pour automatiser les tâches manuelles. Elle permet, par exemple, de transférer des données pour mettre à jour les bases de données clients, le contrôle des factures…

L'analyse des données

Elle consiste à exploiter un grand volume de données (Big Data) à des fins prédictives. Elle permet, entre autres, de faire de la maintenance prédictive, d'identifier les fraudes possibles, de cibler automatiquement la clientèle lors des campagnes marketing ciblées…

Bien entendu, ce ne sont que quelques exemples parmi les innombrables possibilités offertes par la Data Science et l'Intelligence Artificielle qui sont exploitées par les data scientists.

‍
Qu'est-ce que l'intelligence artificielle ?

L'Intelligence Artificielle est un processus d'imitation de l'intelligence humaine. Elle repose sur des algorithmes exécutés dans un environnement informatique dynamique, ayant pour but de permettre à des ordinateurs de traduire des informations et les traiter automatiquement.

Elle permet ainsi, entre autres, de faire de la reconnaissance d'images, de réaliser des prédictions ou encore de traiter des contenus pour déceler les commentaires abusifs dans les forums.

La principale spécificité de la Data Science, c'est qu'elle englobe l'Intelligence Artificielle. 

Les applications qu'elle utilise sont ainsi innombrables pour aboutir à des résultats plus poussés assez rapidement.

La grande différence entre Data Science et Business Intelligence

La Business Intelligence et la Data Science ont plusieurs points communs et ont à peu près le même objectif, à savoir exploiter et analyser les données pour aider dans la prise de décision.

De manière générale, la science des données est plus complexe que la BI. Cette dernière porte essentiellement sur la gestion et l'organisation des données ainsi que la production d'informations à partir des données du passé. Par contre, la data science exploite les données, notamment avec les nombreux outils d'intelligence artificielle, pour faire ressortir des statistiques, des prédictions et des recommandations, à partir de ce qui pourrait arriver.

À l'instar de la Business Intelligence, la Data Science permet de faire une analyse des données du passé. 

Ce qui fait la différence, c'est que la Data Science permet d'avoir une analyse prédictive tandis que la BI ne permet qu'une analyse purement descriptive.

L'utilisation de l'Intelligence Artificielle et du Machine Learning constitue également une spécificité de la Data Science. Elle a l'avantage de permettre une automatisation de l'analyse des données, contrairement à la BI. À la différence de la Business Intelligence, la Data Science repose principalement sur des outils analytiques, de gouvernance, des solutions de gestion et de traitement des données.

Voyons en détail les principales différences entre la Business Intelligence et la Data Science.

Les outils utilisés

Les outils utilisés sont également fondamentalement différents. En effet, la BI repose sur des logiciels comme les tableaux de bord. Ils permettront d'évaluer l'impact des différents événements sur le résultat obtenu par une entreprise. Ils vont également permettre de faire une comparaison des performances de l'entreprise avec celles d'une autre appartenant au même marché.

Au contraire, la partie Data Science va exploiter un ensemble d'algorithmes, son rôle se situant plus dans la programmation. Le principal rôle du Data Scientist est de prédire les performances d'une entreprise à travers les différents outils dont il dispose. Elle requiert ainsi des savoir-faire plus techniques, basés sur la programmation, les statistiques et l'apprentissage automatique. Et bien entendu, un Data Scientist doit avoir des compétences poussées en codage, notamment dans les langages axés sur l'analyse mathématique.

Avec les langages de programmation, la Data Science permet de faire une exploitation des données historiques tout en venant prédire avec une grande précision des tendances futures.

Les différences au niveau des rôles des analystes en BI et en Data Science

Un analyste en BI va avoir comme principale mission de dresser des modèles et des tendances à partir des données du passé dont il dispose. En d'autres termes, la BI effectue une exploration des tendances d'avant. Au contraire, le data scientist va exploiter des outils de prédiction qui vont prévoir les tendances à venir.

Toutefois, ces deux types d'analyse se complètent et sont importants pour l'entreprise. En effet, les analystes en BI vont dresser des données qui peuvent être exploitées plus facilement lors de la création de modèles dans le cadre de la data science.

‍

Data Science et Business Intelligence : deux disciplines complémentaires

La Data Science, plus récente, est perçue par de nombreux experts comme un prolongement ou l'évolution de la Business Intelligence. 

L'avantage de la science des données, c'est qu'elle fournit des informations précises pour le futur.

Par ailleurs, la Data Science exploite des outils innovants, axés notamment sur l'automatisation des différents process. Elle offre ainsi beaucoup plus de possibilités, une plus grande précision et une diminution des coûts.

Mais malgré leurs différences, ces deux disciplines sont complémentaires. L'expert en BI va délivrer des rapports sur les tendances passées et actuelles, alors que le spécialiste Data Science va dégager des solutions pour le futur. Les deux experts peuvent ainsi travailler de concert pour développer une puissante plateforme analytique sur laquelle les décideurs peuvent se reposer.

La BI permet de répondre à des problématiques en analysant le passé et de visualiser les relations entre les différentes variables, sans pour autant les prédire exactement. C'est là qu'intervient la data science qui apporte plus de précisions avec les prédictions basées sur des techniques pluridisciplinaires bien précises.

Par ailleurs, les experts de la BI peuvent travailler en amont pour préparer des données qui seront ensuite exploitées par les Data Scientists. Concrètement, en travaillant sur un même projet, l'expert en BI va étudier les informations pour identifier les projets à succès et dégager des profils de clients. Le Data Scientist pourra se servir de ces informations précieuses pour élaborer des hypothèses et utiliser le Machine Learning pour vérifier leur probabilité.

Conclusion

Même s'il y a une différence entre la Data Science et la Business Intelligence, ces deux disciplines restent des outils précieux pour mieux orienter les stratégies informatiques et commerciales. Elles facilitent les processus et il est établi que l'utilisation de la Data Science avec la Business Intelligence offre de meilleurs résultats.

Force est quand même de constater que la Data Science répond plus aux besoins actuels des entreprises en donnant des informations plus approfondies, précises et exactes. En effet, elle permet le traitement du Big data et l'automatisation des processus grâce à ses outils performants et innovants comme l'Intelligence Artificielle.

Si vous souhaitez acquérir les compétences en Data recherchées des recruteurs, n'hésitez pas à en apprendre davantage sur notre formation Data Scientist.