Data Science vs Business Intelligence : Différence entre Data Science et Business Intelligence

S'il y a une chose qui est commune à presque tous les secteurs de l'industrie moderne, c'est le Big Data. Alors que les données sont la nouvelle monnaie du 21e siècle, les experts capables d'exploiter efficacement le Big Data sont des atouts inestimables pour les entreprises et les organisations. Les scientifiques des données et les professionnels de la Business Intelligence (BI) sont deux atouts précieux pour les entreprises, car ils peuvent extraire des informations significatives des données brutes pour aider à augmenter les bénéfices et à prendre le dessus sur les concurrents.

Oui, les Data Scientists et les Analystes BI travaillent en étroite collaboration pour transformer les données brutes en informations prêtes à l'emploi qui peuvent créer de la valeur pour une entreprise. Ils visent à créer des résultats commerciaux favorables tels que l'augmentation du retour sur investissement, l'expansion de la portée de la marque, l'amélioration de la satisfaction client, la fidélisation de la clientèle, etc. En d'autres termes, les Data Scientists et les Analystes BI aident à donner du sens au Big Data en fournissant une veille concurrentielle ou des informations riches en données.

Mais alors, cela signifie-t-il que ces deux rôles sont les mêmes ?

Non, ce ne sont pas les mêmes.

Bien que la science des données et l'intelligence d'affaires soient des domaines liés qui se concentrent sur la valorisation du Big Data, elles présentent une part équitable de différences. Aujourd'hui, nous allons approfondir ces différences pour mieux comprendre les deux domaines interdépendants - Data Science et Business Intelligence.

Data Science vs. Business Intelligence : que signifient-ils ?

À la base, la science des données consiste à étudier, analyser et interpréter des données volumineuses pour obtenir les informations cachées de l'intérieur en combinant des sciences interdisciplinaires comme les mathématiques, les statistiques, l'informatique et les sciences de l'information. Ainsi, Data Science analyse les tendances des données passées pour faire des prévisions futures basées sur les données. La Business Intelligence, quant à elle, fait référence à la suite de technologies et de stratégies qu'une entreprise utilise pour analyser les données de l'entreprise.

Alors que la science des données est largement utilisée pour l' analyse prédictive ou l'analyse prescriptive , les organisations utilisent principalement la BI pour l' analyse descriptive (reporting).

Data Science vs. Business Intelligence : quelles sont les principales différences ?

La science des données change la donne du 21e siècle. Il a complètement transformé la façon dont les entreprises gèrent les données. Auparavant, la BI était en grande partie un domaine manuel, surveillé et exécuté par des professionnels de l'informatique. Cependant, aujourd'hui, grâce aux technologies Data Science, la plupart des opérations de BI et d'analyse de données sont automatisées - les données d'entreprise sont stockées dans des référentiels de données centralisés à partir desquels les experts en données peuvent extraire des informations et des informations à l'aide d'outils automatisés, selon les besoins. De cette manière, la science des données a placé les opérations de base de la BI et de l'analyse au premier plan du canevas commercial.

Voici 6 pointeurs soulignant la différence entre Data Science et Business Intelligence :

1. Mise au point et perspective

Comme nous l'avons mentionné précédemment, la science des données est conçue pour jeter un coup d'œil vers l'avenir. Il interprète les données passées et présentes pour visualiser à quoi ressemblera l'avenir d'une entreprise. Contrairement à cela, la BI regarde en arrière sur l'historique pour fournir des rapports détaillés, des KPI et des tendances. Cependant, contrairement à la science des données, la BI ne décrit pas à quoi pourraient ressembler les informations à l'avenir grâce à une visualisation adéquate.

2. Processus

Alors que la science des données consiste à explorer les profondeurs des données d'entreprise et à expérimenter les informations de nombreuses manières possibles, les systèmes de BI traditionnels sont statiques, en ce sens qu'ils n'offrent pas la possibilité d'explorer et d'expérimenter la manière dont une entreprise collecte et gère les données.

3. Traitement des données

La BI est conçue pour analyser et interpréter des données hautement structurées et statiques, mais la science des données prend en charge des données complexes à grande vitesse, à volume élevé et multistructurées recueillies à partir de sources disparates. Alors que la BI est conçue pour comprendre uniquement les données préformatées dans des formats spécifiques, les technologies de la science des données peuvent efficacement collecter, nettoyer, traiter, analyser, interpréter et visualiser des données de forme libre collectées à partir de plusieurs sources.

4. Stockage des données

Le scénario commercial actuel est extrêmement dynamique. Les nouvelles tendances, les nouvelles technologies et les nouvelles méthodologies façonnent constamment l'industrie au moment où nous parlons. Ainsi, il est crucial que les données, comme tout autre actif de l'entreprise, soient suffisamment flexibles pour se synchroniser avec les tendances rapides de l'industrie. C'est là que la science des données prend le dessus sur la BI - alors que les systèmes de BI stockent les données de manière cloisonnée dans des entrepôts de données (ce qui rend difficile le déploiement dans l'infrastructure de l'entreprise), la science des données adopte l'approche du référentiel central pour aider à déplacer les données en temps réel.

5. Orientation commerciale

La science des données et la BI diffèrent dans la manière dont elles apportent de la valeur à une entreprise. La Business Intelligence analyse les données historiques et actuelles pour trouver des réponses aux questions qui sont déjà sur la table. Cependant, la science des données explore des ensembles de données volumineux et complexes pour découvrir des questions nouvelles et innovantes dont vous ignoriez l'existence. De cette façon, la science des données encourage les entreprises à explorer de nouvelles opportunités, domaines et défis avec des informations sur les données.

6. Appartenant à l'informatique vs appartenant à l'entreprise

Auparavant, les outils et systèmes de BI étaient principalement contrôlés et gérés par le service informatique qui extrayait les informations manuellement, puis les transmettait aux analystes de données pour une interprétation plus approfondie. La science des données a changé cette approche en rassemblant simultanément toutes les actions connexes.

Les solutions et technologies de science des données sont exploitées par des analystes de données, des scientifiques des données et des spécialistes de la BI qui peuvent se concentrer sur l'analyse des données pour créer des prévisions commerciales exploitables au lieu de consacrer leur temps à la « maintenance informatique ».

Scientifiques des données vs analystes BI

À présent, il doit être clair pour vous que les Data Scientists et les analystes BI sont deux rôles différents au sein d'une organisation. Alors que le premier se concentre sur l'extrapolation des données passées pour aider les entreprises à atténuer les risques et les défis commerciaux potentiels à l'avenir, le second se concentre sur l'interprétation des données passées pour trouver des réponses aux questions immédiates et aux défis commerciaux. Par conséquent, les scientifiques des données et les analystes BI travaillent main dans la main pour doter les entreprises d'informations basées sur les données et les aider à se préparer aux scénarios commerciaux actuels et futurs.

Ce qui unit les Data Scientists et les Analystes BI, c'est leur amour et leur affinité pour l'analyse des données. Les deux experts utilisent des algorithmes, des outils et des cadres avancés dans différentes capacités et degrés pour donner aux entreprises des informations factuelles et très précises qui peuvent faire ou défaire une entreprise.

Étant donné que la science des données et l'intelligence d'affaires sont actuellement des domaines en vogue dans l'industrie, il est extrêmement rentable de développer des compétences en science des données et en BI. Et quoi de mieux que de s'inscrire à un cours de certification pour développer des compétences spécifiques à l'industrie ?

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