La business intelligence (BI) et Analyse des données aider les entreprises à tirer le meilleur parti de leurs données grâce à des informations. Bien que les deux termes soient liés, ils ne sont pas identiques et ne peuvent pas être utilisés de manière interchangeable. La plus grande différence est que la Business Intelligence nécessite l’analyse des données pour générer des résultats, mais l’analyse des données fonctionne bien même indépendamment des données commerciales. 

Faisons une comparaison approfondie des deux et voyons si le débat entre la business intelligence et l'analyse des données est justifié.

Qu'est-ce que la Business Intelligence? 

La Business Intelligence fait référence à une infrastructure qui aide les entreprises à analyser et à interpréter les données pour en tirer des informations significatives et prendre des décisions meilleures et plus éclairées. 

Souvent abrégée en BI, la Business Intelligence implique les éléments suivants :

• Technologies comme l'intelligence artificielle, l'apprentissage automatique, l'entreposage de données et les processus d'extraction, de transformation et de chargement (ETL). 

• Stratégies tels que la gouvernance des données, la gestion de la qualité et des performances, ainsi que la sécurité et la conformité. 

• Expertises tels que la collecte, l'intégration, la visualisation et l'analyse de données. 

By en tirant parti ces trois éléments, analystes en intelligence d'affaires peut collecter des données complexes, appliquer les mesures de contrôle qualité et de conformité nécessaires, puis les décomposer dans des formats facilement accessibles et compréhensibles pour l'analyse et l'explorationsur. 

Objectif 

L’objectif principal de la business intelligence est d’aider les entreprises à prendre des décisions commerciales plus éclairées. Il y parvient en présentant des données de haute qualité sous une forme opportune, précise et facile à comprendre.

De plus, la business intelligence permet de suivre et d'évaluer les indicateurs de performance clés (KPI) et les mesures de diverses fonctions commerciales, notamment l'efficacité opérationnelle, la situation financière et la satisfaction des clients.

La BI sert également à des fins externes en plus de ses utilisations internes. Vous pouvez utiliser des outils de BI pour déterminer les tendances du marché, effectuer une analyse des concurrents et évaluer votre position dans le secteur.

Comment fonctionne la Business Intelligence ? 

Les processus de Business Intelligence commencent par la collecte de données et culminent avec des informations utiles à la prise de décision. Voici un aperçu plus approfondi de chaque étape : 

• Collecte des données : Les outils d'intégration de données collectent des données provenant de différentes sources. Ces sources pouvons varient en fonction de votre modèle commercial et de votre secteur d’activité, mais incluent généralement des sources internes et externes. 

• Intégration de données: Suite à la collecte, vos données sont intégrées dans un Source unique de vérité (SSOT). L'intégration des données implique également gestion de la qualité des données mesures pour garantir que les données que vous utilisez sont valides, exactes et cohérentes.

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• L'analyse des données: L'analyse des données comprend l'étape suivante, où vous utilisez des techniques telles que l'exploration de données pour une analyse approfondie et créez des tableaux de bord, des rapports et des visualisations pour partager vos résultats. 

• Présentation des données: Au cours de la phase de présentation des données, vous utiliserez des outils de business intelligence pour présenter vos résultats aux utilisateurs professionnels et aux parties prenantes non techniques via des tableaux et des graphiques.  

• Mise en œuvre:Enfin, vous pouvez mettre en œuvre les informations obtenues grâce aux processus précédents dans l'élaboration de stratégies, le développement de nouveaux produits, le marketing et les optimisations opérationnelles.

Exemples 

Voici quelques exemples de la manière dont différents départements organisationnels utilisent la BI : 

1. Le marketing peut utiliser des outils de BI pour analyser les données clients et segmenter le marché en fonction des données démographiques, des préférences d'achat et du comportement global afin de créer des campagnes marketing plus personnalisées. 
2. L'équipe commerciale peut suivre et analyser les données de vente et les utiliser pour comparer les performances avec les objectifs assignés. Ils peuvent identifier les tendances et déterminer quelles offres sont plus performantes que d’autres pour stimuler les ventes. 
3. Les outils BI peuvent consolider les données financières provenant de nombreuses sources pour obtenir des informations en temps réel sur les performances financières de l'entreprise. Le personnel financier peut utiliser ces informations pour la budgétisation, les prévisions et le reporting. 
4. Les ressources humaines peuvent utiliser la BI pour surveiller et évaluer les indicateurs de performance standard des employés, tels que l'assiduité et la productivité. 
5. Le support client peut utiliser des outils de BI pour analyser les commentaires des clients provenant de différents canaux (tels que les réseaux sociaux, les enquêtes ou les appels) afin de déterminer les problèmes courants et d'identifier les domaines à améliorer.

Ce que is Analyse des données?

L'analyse des données est un processus technique qui utilise diverses méthodes, telles que l'exploration de données, le nettoyage, la transformation, le stockage, la modélisation et l'interrogation, pour extraire des informations utiles à partir des données.  

 Il existe quatre types d'analyse de données : 

• Analyse descriptive : Se concentre sur les performances passées et utilise les données historiques pour analyser ce qui s'est déjà produit. 

• Analyse diagnostique : Examine les raisons sous-jacentes de ce qui s’est passé. 

• Analyses prédictives: Utilise des données antérieures et des techniques statistiques pour prédire ce qui va se passer. 

• Analyse normative: Répond à la question « Que pouvons-nous faire ? » question en proposant un plan d’action potentiel pour l’avenir.

Objectif 

L'analyse des données vise principalement à convertir les données brutes en informations exploitables pouvant être utilisées à diverses fins. Ces objectifs peuvent inclure, sans toutefois s'y limiter, la business intelligence.  

L'analyse des données soutient la prise de décision basée sur les données en fournissant des informations qui minimisent le recours aux conjectures ou à une approche par essais et erreurs.  

De plus, l'analyse des données contribue à améliorer la satisfaction des clients et l'expérience client globale. L'analyse des données clients peut révéler les attentes des clients, auxquelles une organisation peut répondre grâce à des initiatives améliorées en matière de service client et à un ajustement précis de ses stratégies marketing. 

La gestion des risques et la conformité sont un autre domaine dans lequel l'analyse des données s'avère très utile, permettant aux entreprises d'identifier les facteurs de risque potentiels et d'assurer des efforts de conformité cohérents grâce à la surveillance et à l'analyse.

Comment fonctionne l'analyse des données ?

L'analyse des données comprend plusieurs étapes : 

• Collecte des données : Dans un premier temps, les données sont collectées à partir de différentes sources, telles que bases de données, enregistrements de transactions, journaux de réseaux sociaux ou enquêtes, en utilisant une combinaison de méthodes. Ces méthodes peuvent inclure le web scraping, la capture automatisée de données, la saisie manuelle de données ou les API. 

• Nettoyage des données : L'analyse des données repose en grande partie sur des données de haute qualité. Les données collectées doivent être nettoyées avant de pouvoir subir des processus analytiques. Nettoyage des données implique de rectifier les erreurs, de corriger les données en double ou redondantes et de gérer les valeurs manquantes ou incomplètes. Les données sont également standardisées à ce stade pour garantir un format uniforme. 

• Exploration et visualisation des données : Des analyses préliminaires révèlent la structure des données et d'éventuelles anomalies. Cette exploration permet également d'identifier des modèles dans les données. Enfin, la visualisation convertit les données en graphiques, tableaux et tableaux de bord facilement compréhensibles. 

• La modélisation des données: Les modèles de données peuvent varier en fonction de vos objectifs. Les modèles statistiques peuvent faciliter la vérification d’hypothèses, l’inférence ou la compréhension des relations. Les algorithmes d'apprentissage automatique facilitent la reconnaissance des formes, la classification et la détection des anomalies. Les modèles prédictifs peuvent aider à la gestion des risques, à l’efficacité opérationnelle ou à la planification stratégique. Lorsqu'il est appliqué aux données, le modèle sélectionné facilite l'analyse prédictive, l'analyse des tendances ou l'analyse des sentiments. 

• Recommandations et mise en œuvre : Des recommandations sont fournies aux parties prenantes sur la base des résultats de la modélisation des données et de leur interprétation pour guider leur prise de décision..

Exemples 

Vous trouverez ci-dessous quelques exemples pour illustrer l'utilité de l'analyse des données dans différents secteurs : 

• Soins de santé : À l'aide de facteurs tels que les données démographiques, les plans de traitement et les antécédents médicaux, l'analyse des données aide les professionnels de la santé à évaluer le risque de réadmission d'un patient. Les prestataires de soins de santé peuvent utiliser ces résultats pour identifier les patients à haut risque et réévaluer les interventions si nécessaire. 

• Finances: Le secteur financier utilise l'analyse des données pour identifier les cas de fraude. Les modèles d'apprentissage automatique formés analysent les données de transaction et signalent les activités irrégulières à des fins de suivi et d'enquête. 

• Sport: Professional les équipes sportives utilisent l'analyse de données pour améliorer les performances des joueurs et développer des stratégies de jeu. Les entraîneurs et les managers analysent les séquences de match, les statistiques des joueurs et les données biométriques pour affiner leurs programmes d'entraînement et leurs tactiques de jeu. 

• L'Education:L'analyse des données dans l'éducation aide les établissements à évaluer et à améliorer les performances des étudiants. Les enseignants analysent les notes, les relevés de présence et les mesures d'engagement pour identifier les élèves sous-performants ou absents et développer des interventions ciblées pour eux.

• Télécommunications: Les fournisseurs de services du secteur des télécommunications peuvent prédire le taux de désabonnement en analysant les données des clients telles que les modèles d'utilisation, les informations de facturation et les enregistrements du service client (plaintes et commentaires). Une fois identifiés, ces clients peuvent bénéficier d’offres spéciales pour les fidéliser.

Intelligence d'affaires vs analyse de données

1. Portée

La Business Intelligence se concentre principalement sur l'analyse descriptive pour fournir des informations sur les performances de l'entreprise. Il intègre également certains éléments d'analyse diagnostique pour identifier les causes profondes des problèmes. La BI soutient les opérations commerciales et la prise de décision stratégique en créant des rapports, en surveillant et en visualisant les données. 

D'autre part, l'analyse des données comprend des analyses descriptives, diagnostiques, prédictives et prescriptives. Il explore les données pour révéler des tendances, prédire les tendances futures et suggérer les mesures que vous pouvez prendre. 

2. Technique 

Les techniques BI courantes incluent le traitement analytique en ligne (OLAP), les processus d'extraction, de transformation et de chargement (ETL), l'entreposage de données, la création de tableaux de bord et de rapports, ainsi que le suivi des KPI. 

Les techniques d'analyse des données incluent des algorithmes d'apprentissage automatique, l'analyse statistique et la modélisation prédictive. 

3. Types de données

 La BI utilise des données structurées. Bien que ces informations proviennent principalement de bases de données, d’entrepôts de données ou de feuilles de calcul en interne, les processus BI peuvent également utiliser des données externes.

L'analyse des données utilise des données structurées et non structurées provenant de diverses sources, telles que des bases de données, des médias sociaux, des appareils IoT ou des fichiers texte.

4. Complexité 

La BI est généralement moins complexe car elle utilise largement la visualisation et la synthèse. Cela rend ses conclusions accessibles aux utilisateurs professionnels ou aux parties prenantes non techniques. 

En revanche, l’analyse des données est plus complexe car elle applique des techniques statistiques et d’apprentissage automatique avancées aux données. Les utilisateurs doivent avoir une certaine maîtrise des statistiques et de la modélisation des données pour bien comprendre leurs conclusions. 

5. Volume de données 

La BI traite généralement de vastes volumes de données structurées, mais dans les limites de entreposage de données. D’un autre côté, l’analyse des données peut gérer des volumes de données beaucoup plus importants, y compris le Big Data. 

6. Outils

 Les outils BI les plus populaires sur le marché incluent : 

• Tableau 

• Microsoft Power BI 

• QlikView 

• Objets métier SAP 

• IBMCognos 

Les outils d'analyse de données courants incluent : 

• R 

• Python (en utilisant des bibliothèques telles que panda, scikit-learn ou TensorFlow) 

• SAS 

• Apache Hadoop 

• Apache Spark 

7. Base d'utilisateurs 

La BI cible les utilisateurs professionnels, les gestionnaires et les cadres qui peuvent ou non être techniquement compétents. L'analyse des données s'adresse aux scientifiques des données, aux analystes et aux professionnels techniques. 

8. Délai de mise en œuvre 

La BI est plus rapide à mettre en œuvre puisqu’elle utilise des tableaux de bord et des rapports. L'analyse des données peut prendre plus de temps car elle nécessite prétraitement des données, suivi d'une formation et d'une validation du modèle. 

Business Intelligence et analyse de données résumées

Devriez-vous choisir la Business Intelligence ou l’Analyse de données ? 

Il est vrai que l'analyse des données et la business intelligence utilisent des approches différentes et emploient des méthodes différentes pour générer des informations. Cependant, il ne s’agit pas d’une situation soit/soit ; vous n'êtes pas nécessairement obligé de choisir et de renoncer à l'autre. Vous constaterez que malgré leurs différences, la BI et l'analyse de données se complètent. L’utilisation d’une combinaison des deux fournit des informations plus complètes et plus précieuses.

Une solution de données complète rationalise l’accès aux données prêtes à être analysées. Astera propose une plate-forme de gestion de données unifiée qui aborde chaque étape, de l'intégration transparente de données provenant de sources disparates à la création d'entrepôts de données robustes et à la gestion des API.

Avec Astera, vous pourrez : 

• Collectez et unifiez sans effort les données provenant de diverses sources, garantissant ainsi la fiabilité et la cohérence nécessaires à la BI et à l'analyse. 

• Nettoyez, transformez et préparez vos données pour une analyse optimale, économisant ainsi un temps et des ressources précieux. 

• Créez un entrepôt de données sécurisé et évolutif qui constitue la base de tous vos besoins d'exploration de données. 

• Renforcez vos outils de BI et d'analyse avec des données de haute qualité, ce qui vous permettra d'obtenir des informations plus approfondies et des décisions plus éclairées. 

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