Il existe une certaine différence entre la Business Intelligence et Data Science. Chaque discipline a ses propres objectifs et ses méthodes de fonctionnement.
Mais, il faut savoir que même si la Data Science présente des différences distinctes par rapport à la Business Intelligence, nous pouvons affirmer qu’elle représente une évolution de cette technologie.
- La Business Intelligence : une technologie qui permet d’analyser des données et de fournir des informations exploitables.
- La Data Science : un processus qui étudie la provenance des données et leur transformation en informations précieuses.
DigitalCook, entreprise spécialisée dans le domaine de l’IT, répond à toutes les questions fréquentes liées à ces deux disciplines :
Quelle est la différence entre les deux métiers de Business analyst et Data Scientist ?
A.
- Quel est le rôle d’un Business Analyst ?
- Quelles sont les missions de la Business Intelligence ?
- Pourquoi opter pour la BI ?
- La Business Intelligence, comment ça fonctionne ?
- Quels sont les outils de la Business Intelligence ?
B.
- Pourquoi faire de la Science des données ?
- Quels sont les 3 domaines principaux de la Data Science ?
- La Data Science, comment ça fonctionne ?
- Qu’est-ce que le métier de Data Scientist ?
- Pourquoi se former en Data Science ?
La Data Science peut-elle remplacer la Business Intelligence ?
Pour répondre à cette question, il faut tout d’abord mettre l’accent sur les similitudes et les différences entre les deux technologies.
Parmi les points communs entre la Business Intelligence et la Data Science, il y a le fait que les deux disciplines essayent d’analyser et d’exploiter les données pour améliorer la performance et la productivité de l’entreprise.
- La Business Intelligence offre la possibilité de réaliser une analyse descriptive,
- La Data Science propose une analyse prédictive ou prescriptive orientée vers le futur.
La combinaison des deux participe à la prise de décisions des managers et des directeurs d’entreprises.
Avec ces deux solutions technologiques, vos collaborateurs auront un accès rapide et facile à des répertoires de données centralisés et à des outils automatisés pour l’extraction et l’exploitation des informations.
Bien que la Business Intelligence et Data Science présentent beaucoup de similitudes, elles divergent aussi en de nombreux points.
Pour conclure, nous pouvons affirmer que ces deux disciplines sont complémentaires. Chaque technologie offre des solutions et des pistes pour le futur.
Dans la suite de cet article, nos experts se concentrent sur la différence entre la Business Intelligence et la Data Science.
Business analyst et Data Scientist : Quelle est la différence ?
Dans cet article, nos experts mettent l’accent sur la différence entre les business analysts et les professionnels de la science des données.
Nous examinons les différentes missions de chaque métier, les objectifs, le fonctionnement et les outils de la Business Intelligence et de la Data Science.
Le business intelligence analyst
Commençons par le métier de business intelligence analyst. Tout ce qu’il faut savoir sur la BI est sur notre blog.
Que fait un Business Analyst ?
Le Business Analyst a comme mission de collecter, intégrer, analyser et présenter l’information.
Une des tâches essentielles de ce métier consiste à concevoir de nouveaux modèles à partir des données historiques de l’entreprise.
Son rôle est de contribuer à la transformation de données en informations exploitables. Celles-ci sont ensuite configurées par les Data Scientists.
Quel est l’objectif de la Business Intelligence ?
Un des objectifs majeurs de la BI est de soutenir une meilleure prise de décision basée sur des données fiables.
Cette technologie aide les managers et directeurs de chaque entreprise à prendre les bonnes décisions. En ce sens, elle participe à :
- L’augmentation de la productivité,
- L’amélioration de la visibilité,
- L’obtention d’une vue d’ensemble,
- La rationalisation des processus d’affaires,
- L’analyse rapide et facile des données.
Bref, ce processus a pour but de transmettre la bonne information aux bons récepteurs.
Pourquoi faire de la Business Intelligence ?
La Business Intelligence vous aide à :
- Accélérer et à améliorer la prise de décision,
- Optimiser les processus d’affaires internes,
- Booster l’efficacité opérationnelle,
- Augmenter la génération de nouveaux revenus,
- Obtenir plusieurs avantages concurrentiels.
De même, elle permet aux dirigeants et managers d’entreprises d’identifier les tendances du marché concurrentiel. Ainsi, elle permet d’éviter les erreurs et les problèmes commerciaux.
Comment fonctionne la Business Intelligence ?
La BI effectue seulement l’analyse des données structurées. C’est pourquoi les résultats obtenus sont toujours limités. Les données non structurées seront traitées par la Big Data.
Le fonctionnement de la Business Intelligence se décline en 4 étapes ou phases :
- La collecte : regrouper les informations liées à l’entreprise,
- Le stockage : enregistrer toutes les données pertinentes,
- La distribution : archiver les données,
- L’exploitation : exploiter les chiffres collectés.
La boîte à outils de l’analyste BI contient généralement :
- Logiciels (les tableaux de bord BI par exemple),
- Langages de programmation (comme SQL).
En recourant à ces outils, les professionnels en BI évalueront l’impact des évènements sur les résultats de l’entreprise.
Quels sont les outils de la Business Intelligence ?
Il existe plusieurs outils de la BI. En fonction de vos besoins et du profil de l’utilisateur final, vous pouvez choisir la solution la plus adaptée.
Chaque outil a ses propres spécificités, points forts et points faibles.
Parmi les meilleurs outils de la BI en 2021, vous trouverez :
- Google Data Studio,
- Tableau,
- Power BI Pro,
- Looker,
- Qlik Sense,
- Mode,
- Chartio,
- DOMO,
- IBM Cognos Analytics,
- Sisense.
Le recours à des outils BI vous permet de :
- Booster la rentabilité et la performance de votre entreprise,
- Réduire le taux d’incertitude,
- Augmenter la réactivité et l’agilité au sein de votre organisation,
- Satisfaire vos clients,
- Développer la performance individuelle de vos employés,
- Obtenir des données fiables.
Pour réussir le choix de votre solution de Business Intelligence, il est toujours conseillé de contacter un Business Analyst professionnel.
Le Data Scientist
Le Data Scientist est un profil évolué du métier de Business Analyst. Un professionnel de la Data Science doit maîtriser toutes les tâches d’analyse et d’exploitation de données.
Grâce aux différents langages de programmation, il sera capable de donner naissance à un cadre qui peut exploiter les données historiques et les données en cours de création.
À quoi sert la Science des données ?
La Science des données ou Data Science est une discipline qui sert à extraire la connaissance de l’ensemble des données brutes. C’est une approche algorithmique qui permet d’évaluer les performances d’une entreprise.
Elle permet l’analyse de données extraites de :
- Sites Internet,
- Applications,
- Systèmes,
- Logiciels.
Cette technologie a pour objectif d’améliorer la performance de l’entreprise à travers l’exploitation et l’analyse de données brutes. Elle les transforme ensuite en informations concrètes.
Quels sont les trois domaines principaux de la Data Science ?
La Data Science touche à trois domaines :
- Les mathématiques,
- L’informatique,
- L’expertise business.
Les technologies big data représentent la composante essentielle de la Science des données.
Comment fonctionne la Data Science ?
La science des données exploite l’Intelligence Artificielle (IA). Pour plus de précision, elle exploite surtout :
- Le Machine Learning,
- Le Deep Learning.
Ces technologies participent dans la création de modèles et dans la réalisation des prédictions.
La Data Science utilise plusieurs algorithmes et différentes technologies.
Qu’est-ce que le métier de Data Scientist ?
Le Data Scientist est un professionnel polyvalent spécialisé en :
- Statistiques,
- Informatiques,
- Marketing.
Le Data Scientist a comme mission de recueillir, traiter, analyser et faire parler les données massives pour l’amélioration des performances d’une entreprise.
Pour être un bon Data Scientist, il est nécessair d’avoir les compétences suivantes :
- Un esprit critique,
- Une bonne communication,
- Une grande curiosité intellectuelle,
- Une maîtrise des mathématiques,
- Une bonne compréhension du métier,
- Une maîtrise des compétences techniques (préparation des données, écriture du code, etc.)
Pourquoi se former en Data Science ?
Pour commencer, le métier d’un Data Scientist fait partie des profils les plus recherchés sur le marché IT en 2021. De plus, il s’agit d’un poste bien rémunéré.
En deuxième lieu, la Data Science est un domaine en constante évolution. Autrement dit, c’est l’un des secteurs du futur.
Ensuite, si vous rêvez de travailler au sein d’une grande entreprise de web telles que Google, Microsoft, Amazon… la science des données facilitera votre tâche.
Finalement, cette technologie touche tous les domaines et secteurs d’activités. Il vous sera donc plus facile de trouver le poste dont vous rêvez.
La Business Intelligence représente la première étape logique. La Data Science, quant à elle, est une évolution de la BI et permet d’obtenir des informations plus approfondies.
Dans cet article, nous avons essayé de développer cette idée et d’expliquer les similitudes et les différences entre la BI et la Data Science.
Si vous avez encore des questions, les professionnels de DigitalCook sont à votre disposition pour y répondre.
Nous mettons tout en œuvre pour vous fournir des solutions claires, pratiques et sur-mesure.