Business Intelligence vs Data Science : quelles sont les différences ?

Avant de les regarder ensemble et de les comparer et de les opposer, nous ferions bien de regarder ces deux termes et de les définir d'abord. Ce sont deux terminologies essentielles dans le domaine de l'analyse de données. Même si ces domaines ont de nombreux fils conducteurs qui les traversent, ils constituent des frontières claires lors de l'étude de la science des données par rapport à l'intelligence d'affaires.

Lorsqu'elle est utilisée en entreprise, comme son nom l'indique, la science des données repose principalement sur les données. Nous utilisons plusieurs flux scientifiques interdisciplinaires sur un volume généralement important de données pour obtenir des inférences et des idées.

Contrairement à cela, l'intelligence d'affaires (BI) aide à comprendre la santé actuelle d'une entreprise en tenant compte de la performance historique d'une organisation. Ainsi, pour résumer, lorsque l'on parle de science des données vs intelligence d'affaires, la première traite de l'analyse des données passées pour donner des projections futures, tandis que la seconde utilise des données passées pour des inférences présentes. La BI englobe principalement ce que l'on appelle l'analyse descriptive, tandis que la science des données est fréquemment utilisée dans l'analyse prescriptive.

Data Science, Business Intelligence et leurs similitudes

Avant d'aborder les différences entre eux, nous ferions bien de comprendre les fils similaires qui lient la science des données et l'intelligence d'affaires. Les deux s'appuient sur des données, et les résultats que nous recherchons d'eux sont globalement similaires dans leur portée. Nous voulons qu'ils nous aident à analyser les opportunités de marché, les marges bénéficiaires, l'augmentation des revenus et la fidélisation de la clientèle, pour n'en nommer que quelques-uns.

Dans ces deux domaines, il est nécessaire d'interpréter les données, pour lesquelles nous devons employer des professionnels capables d'analyser un ensemble de données et de nous donner des informations pour garantir des avantages concurrentiels. Les gestionnaires et les décideurs comptent sur eux pour obtenir une analyse précise afin de pouvoir décider en fonction d'eux à des moments critiques. Ils ne sont peut-être pas conscients de connaître tous les détails de ces domaines.

Ainsi, nous avons établi que les managers et les autres employés peuvent utiliser à la fois l'intelligence d'affaires et la science des données aux points où une décision doit être guidée par les données. Mais réitérons encore une fois la différence entre eux. La BI traite des données qui proviennent généralement d'une source unique, sont statiques et très structurées.

D'autre part, la science des données peut prendre en charge des données provenant de plusieurs sources, a des structures variées et est très complexe. Ainsi, BI ne peut fonctionner qu'avec des données que nous configurons dans un format acceptable. Les technologies de la science des données n'ont pas besoin de telles limites pour les données, et nous pouvons recueillir des données de forme libre à partir de diverses sources.

En fait, la science des données était issue de l'intelligence économique rudimentaire. Auparavant, les analystes de données ne travaillaient et n'analysaient les données que pour décrire les performances passées. Les entreprises ont réalisé à cette époque que le passé pouvait prédire l'avenir et leur ont demandé de prescrire les étapes à suivre pour reproduire les succès passés et éliminer les erreurs. C'est ainsi que la science des données est née. Les scientifiques des données pouvaient désormais trouver des modèles et des tendances et prédire le comportement futur pour une compétitivité accrue.

Data Science, Business Intelligence et leurs différences

Il fut un temps où les données étaient limitées et où les techniques conventionnelles de business intelligence suffisaient. Cependant, ces dernières années ont vu l'avènement du Big Data. Il existe de multiples formes de données provenant de diverses sources. Par conséquent, les entreprises doivent désormais s'appuyer sur des scientifiques des données pour donner un sens à tout cela.

En regardant vers l'avenir, on s'attend à ce que la science des données submerge les modèles traditionnels d'intelligence d'affaires. La principale contribution de la science des données sera l'automatisation de l'intelligence. Au lieu d'une intervention humaine dans l'informatique décisionnelle, les algorithmes et les programmes peuvent faire la majeure partie du travail. L'endroit où le personnel d'entreprise viendra n'est qu'au stade de la prise de décision.

À ce stade, ils devraient avoir accès à toutes les données traitées et analysées à partir d'une source centrale, qui est automatisée à l'aide d'outils pour les aider à tirer des conclusions. Avec ce changement, les données sont enfin entrées dans le courant dominant des opérations commerciales de base. Auparavant, l'intelligence d'affaires était presque un domaine exclusif des professionnels de l'informatique. Cependant, la science des données l'a rendu plus accessible à tout le personnel impliqué dans les processus métier.

À l'avenir, on s'attend à ce que les scientifiques des données interviennent pour automatiser l'intelligence et prennent du recul par la suite et ne fournissent une assistance qu'en cas de besoin. Les scientifiques des données et les professionnels de l'intelligence d'affaires peuvent toujours travailler ensemble, ces derniers fournissant des informations sur l'ensemble de données existant pour que le scientifique des données puisse s'appuyer sur l'avenir.

Mais l'intelligence économique ne peut plus le faire toute seule. Les données sont devenues trop complexes et multicouches pour cela. L'intelligence d'affaires ne peut que prendre des données et réagir aux anciennes données dans le présent. La science des données est intervenue dans cette brèche et suggère de manière proactive des solutions pour revendiquer une compétence accrue à l'avenir.

La science des données elle-même a énormément progressé depuis ses débuts. Les technologies sont devenues capables de traiter des données plus complexes dans de nombreux formats différents. Certaines des nouvelles technologies concernent la gouvernance des données, le reporting client et l'analyse dans un format détaillé. L'ère des rapports statiques est révolue depuis longtemps. Il est maintenant temps de prendre des décisions instantanées basées sur les meilleures inférences possibles à partir des données disponibles.

Le contraste entre la science des données et l'intelligence d'affaires

La plus grande distinction que nous pouvons faire entre la science des données et l'intelligence d'affaires, même dans les états avancés, est la taille et la gamme des bibliothèques d'apprentissage automatique. Les bibliothèques d'apprentissage automatique permettent à un profane du monde des affaires de prendre en charge des données qui ont été automatisées, partiellement ou entièrement, et d'en tirer des enseignements.

D'une certaine manière, la science des données rend l'ensemble du domaine de l'analyse des données moins élitiste. À l'avenir, nous pouvons nous attendre à ce que les personnes possédant des qualifications de base comprennent les données pour utiliser l'intelligence économique et s'engager dans des analyses à un niveau avancé. Ils n'ont pas besoin d'être du secteur des technologies de l'information en particulier.

La science des données offre cet avantage supplémentaire que le personnel des entreprises n'a plus besoin de se préoccuper des opérations technologiques des données. Ils peuvent se déplacer et se concentrer sur le côté des opérations, en générant des bénéfices et en se concentrant sur les résultats pour accroître la compétitivité et la rentabilité.

Dans les plates-formes de BI existantes, les organisations ne peuvent pas travailler seules sur les données. Ils ont besoin d'une équipe d'experts de professionnels de l'informatique décisionnelle qui prennent des données et identifient les modèles et les tendances. La science des données étant désormais alimentée par l'apprentissage automatique, le besoin d'une telle expertise technique diminue progressivement. Les parties prenantes de l'entreprise peuvent extraire les informations nécessaires des données et analyser et tirer leurs conclusions, ce qui les aide à prendre les meilleures décisions possibles.

Les quatre principaux domaines où la science des données diverge de l'intelligence d'affaires sont la taille des données, la variété des données, les capacités prescriptives et les plateformes de visualisation. C'est lorsque l'on compartimente les écarts au sein de ces domaines que les différences deviennent flagrantes. Même dans le domaine de l'informatique décisionnelle avancée, les outils de découverte de données limitent la variété et le volume de données qu'ils peuvent traiter. La science des données brise toutes ces frontières et peut traiter tout type de données et préparer une analyse à partir de là.

La nature complémentaire de la science des données avec la Business Intelligence

Bien que nous ayons établi quelques contrastes ci-dessus, nous ferions bien de nous rappeler à nouveau que parce que la science des données et l'intelligence d'affaires reposent toutes deux sur l'analyse des données, elles comportent de nombreuses parties complémentaires. Il existe des processus et des fonctions comme les visualisations et les algorithmes communs aux deux domaines, et les inférences des deux sont susceptibles d'affecter le potentiel commercial.

Lorsque les experts en BI et les scientifiques des données travaillent ensemble, ils peuvent obtenir un résultat synergique. Les analystes travaillant sur l'informatique décisionnelle maîtrisent mieux les données structurées et peuvent donc aider à préparer les données pour une analyse rapide. Les scientifiques des données peuvent les utiliser comme données d'entrée pour leurs propres modèles.

Les professionnels qui travaillent avec l'intelligence d'affaires depuis si longtemps peuvent également offrir leur compétence actuelle en matière d'analyse, ce qui donne l'état actuel de l'entreprise. Grâce à cette analyse descriptive, les scientifiques des données peuvent prédire l'avenir et fournir des projections plus précises en rendant leurs modèles algorithmiques encore plus puissants.

En fin de compte, dans la division ou l'équipe d'analyse de n'importe quelle entreprise, les deux trouveront leur place. L'expert BI sera en charge du reporting des activités techniques. En revanche, le data scientist sera chargé de les automatiser et de fournir les futures solutions directement aux acteurs métiers.

Avec l'aide de l'analyste en intelligence d'affaires qui peut dire au data scientist exactement quels paramètres sont requis pour l'analyse actuelle des affaires commerciales, l'équipe d'analyse peut construire un modèle qui peut aider le personnel de l'entreprise à prendre des décisions sans entrer dans le détail des opérations technologiques.

En conclusion, même les organisations les plus averties sur le plan technologique ont du mal à suivre le rythme de l'évolution et des changements technologiques. Ils ont également du mal à gérer la quantité de données entrantes. Pour structurer toutes ces technologies en une plate-forme cohérente, une intelligence économique est nécessaire. Pour maîtriser les données dans une mesure où les gestionnaires et les décideurs peuvent y travailler sans accroc, il faut un scientifique des données.

Ainsi, ce dont nous avons besoin à l'avenir, ce sont des systèmes plus intégrés où la technologie, les données et les personnes peuvent travailler ensemble. Par conséquent, le besoin de l'heure est de constituer des équipes d'analyse de données solides dans chaque organisation. Cela contribuera à rationaliser la prise de décision commerciale, à accélérer l'ensemble du processus et à donner à ces entreprises un avantage concurrentiel sur le marché.

Si vous êtes curieux d'apprendre la science des données pour être à l'avant-garde des avancées technologiques rapides, consultez le programme exécutif PG de upGrad & IIIT-B en science des données.