La Business Intelligence et la Data Science sont deux disciplines distinctes centrées sur l'analyse de données. Découvrez les différences, les points communs et surtout la complémentarité entre ces deux domaines...
Il y a encore peu de temps, la Business Intelligence (informatique décisionnelle) traditionnelle et descriptive était suffisante pour suivre les performances d’une entreprise. Toutefois, à l’ère du Big Data, la « BI » ne suffit plus.
Face à l’explosion du volume et de la vélocité des données, toujours plus variées et complexes, à la multiplication des sources, la Data Science est devenue indispensable pour collecter et traiter les informations en temps réel et puiser toute leur valeur.
Aujourd’hui, la Business Intelligence et la science des données doivent être combinées pour relever les défis modernes du Big Data. À travers ce dossier, découvrez les différences, les similitudes, et la complémentarité entre ces deux domaines.
Qu'est-ce que la Business Intelligence ou informatique décisionnelle ?
La Business Intelligence ou informatique décisionnelle rassemble des technologies et des compétences permettant l’analyse descriptive des données dans le but de prendre des décisions mieux informées. Les outils de BI permettent de collecter, de gérer et de transformer les données.
En les analysant, il est par exemple possible de mieux comprendre un marché, de découvrir de nouvelles opportunités de revenus, d’améliorer les processus de l’entreprise ou de profiter d’un avantage sur la concurrence. De manière générale, la BI permet d’analyser les données du passé pour surveiller les performances actuelles de l’organisation.
Grâce au Cloud Computing, la Business Intelligence permet désormais de traiter plus de données, en provenance de sources plus variées, et de façon plus efficace qu’autrefois. Le Cloud est la technologie ayant eu le plus d’impact sur l’informatique décisionnelle au fil des dernières années.
Qu'est-ce que la Data Science ou science des données ?
La science des données est un champ interdisciplinaire consistant à traiter les données pour en extraire de précieuses « insights » orientées vers l’avenir. Pour y parvenir, on utilise les statistiques, les mathématiques, l’informatique et l’expertise métier.
En règle générale, la Data Science a pour but de répondre à questions ou de simuler des hypothèses. Parmi les différents outils et technologies utilisés, on compte notamment le Machine Learning et l’intelligence artificielle. Le Cloud quant à lui apporte l’agilité, l’élasticité et la puissance de traitement requises pour l’analyse Big Data.
Data Science vs Business Intelligence : similitudes et différences
La Business Intelligence et la Data Science présentent de nombreuses similitudes. Les deux ont pour but d’analyser les données et de les exploiter au profit de l’entreprise. Elles permettent aux décideurs et aux manages de prendre de décisions mieux aiguillées, Tout comme la Business Intelligence, la Data Science permet d’analyser les données du passé. Cependant, alors que la BI permet une analyse descriptive, la science des données permet l’analyse prédictive ou prescriptive tournée vers le futur.
Par le passé, seules les équipes d’experts en informatique pouvaient exploiter les outils et techniques de Business Intelligence. L’une des grandes différences de la Data Science est qu’elle permet à toute l’entreprise d’accéder aux bénéfices de l’analyse de données. La Business Intelligence est plus généraliste à travers les rapports d’analyse descriptive.
Grâce à l’essor des solutions self-service, tous les employés pourront bientôt accéder à des répertoires de données centralisés et à des outils automatisés afin d’extraire des informations et de les exploiter. Les Data Scientists, de leur côté, seront présents opérationnaliser les données et épauler les utilisateurs non techniques. Selon un rapport de Research and Markets, le marché de la BI self-service pourrait atteindre une valeur de 7,3 milliards de dollars en 2021.
Comme évoqué auparavant, l’une des principales différences de la Data Science est aussi qu’elle est adaptée à la prise en charge de données massives et complexes. Ce n’est pas le cas des plateformes BI traditionnelles, qui n’offraient qu’un savoir » rétrospectif « . La Data Science autorise quant à elle une réactivité et une proactivité.
L’utilisation de l’IA, et plus précisément du Machine Learning, représente également une différence majeure entre Data Science et Business Intelligence. Ce sont justement les bibliothèques d’apprentissage automatique qui permettent l’automatisation de l’analyse de données.
La Data Science permet par ailleurs de répondre à des questions spécifiques. En tant que science, elle vise à vérifier une hypothèse par le biais de l’analyse. La Business Intelligence est plus généraliste à travers les rapports d’analyse descriptive.
Alors que la Business Intelligence repose principalement sur des outils analytiques, la Data Science regroupe aussi des solutions de gestion, de gouvernance et de visualisation des données.
Data Science et Business Intelligence : deux disciplines complémentaires
De nombreux experts perçoivent la Data Science comme une évolution de la Business Intelligence. L’informatique décisionnelle offrait des solutions aux problèmes du présent, tandis que la science des données fournit des pistes à suivre pour le futur.
En outre, la Data Science a permis aux décideurs et aux managers de profiter de l’analyse de données de façon autonome grâce aux outils self-service. Il s’agit là encore d’une véritable amélioration.
Cependant, ces deux domaines sont également complémentaires. Les experts en BI peuvent préparer les données pour les Data Scientists, leur proposer des pistes à suivre, ou les aider à créer de puissants modèles prédictifs.
Au sein d’une équipe analytique, l’expert en Business Intelligence peut délivrer des rapports analytiques sur les tendances actuelles tandis que le Data Scientists développe des solutions pour le futur. Ensemble, ils peuvent progressivement mettre au point une puissante plateforme analytique sur laquelle tous les employés pourront s’appuyer.
Sur un même projet, l’expert en BI peut se pencher sur les données du passé pour identifier les projets à succès et les profils de client. À partir de ces indices, le Data Scientist pourra élaborer différentes hypothèses et user du Machine Learning pour prédire leur probabilité de succès.
Quel futur pour la Business Intelligence et la Data Science ?
Au fil du temps, la Data Science a pris le pas sur la Business Intelligence traditionnelle. Ses capacités d’analyse prédictive se révèlent bien plus utiles pour l’entreprise que les analyses descriptives offertes par l’informatique décisionnelle.
Face à l’augmentation massive du volume de données, un seul ordinateur n’offre plus suffisamment de capacité de stockage et de puissance de traitement. De fait, la Business Intelligence et la Data Science reposent de plus en plus sur le Cloud et cette tendance devrait s’accentuer dans le futur.
Au fil du temps, la Data Science a pris le pas sur la Business Intelligence traditionnelle. Ses capacités d’analyse prédictive se révèlent bien plus utiles pour l’entreprise que les analyses descriptives offertes par l’informatique décisionnelle.
Le Cloud permet de profiter d’une capacité de stockage et d’une puissance de traitement illimitées, à moindre coût, et d’une élasticité particulièrement appréciable. L’ingestion des données en provenance d’une multitude de sources est également facilitée.
À l’avenir, on peut aussi s’attendre à une utilisation renforcée de l’intelligence artificielle et du Machine Learning. À mesure que ces technologies continueront à évoluer, elles seront de plus en plus utiles pour l’analyse de données…
Vous connaissez désormais les différences, les similitudes et les complémentarités entre la Business Intelligence et la Data Science. Pour plus d’informations sur le sujet, consultez notre dossier complet sur la Data Science ou lancez-vous grâce à notre formation de Data Scientist !
