Avant la création de la Data Science par les entreprises, des ingénieurs occupaient le poste d’analyste et on appelait ce type de poste : analyste de données ou analyste commerciale. Plus tard, la discipline de la Business Intelligence (BI) a regroupé un noyau d’analystes travaillant à extraire des informations, souvent des données propres à une entreprise. Cela ressemble à notre définition de la science des données. Alors, quelle est la différence entre Data Science et Business Intelligence (BI) ? Sont-ils la même chose?
Je dirais que, même si Data Science présente des différences distinctes par rapport à la Business Intelligence, on peut raisonnablement penser qu’elle est une évolution de la BI. Pour illustrer ce point de vue, nous examinerons en quoi ces deux disciplines diffèrent et se ressemblent.
Qu’est ce que Business Intelligence ?
La Business Intelligence (BI) est un processus permettant d’analyser des données et de présenter des informations exploitables. Ainsi, ces informations aide les dirigeants, les responsables et les autres cadres de l’entreprise à prendre des décisions commerciales éclairées.
La BI englobe une grande variété d’outils, d’applications et de méthodologies qui permettent aux organisations de collecter des données.
Ces données permettront par la suite :
- Mettre en place des analyse;
- Développer et exécuter des requêtes sur ces données;
- Et créer des rapports, des tableaux de bord et des visualisations de données pour mettre les résultats d’analyse à la disposition des décideurs.
Qu’est ce que Data Science ?
La Data Science étudie la provenance des informations, ce qu’elles représentent et comment elles peuvent être transformées en une ressource précieuse pour la création de stratégies commerciales et informatiques .
L’exploitation de grandes quantités de données structurées et non structurées pour identifier des modèles peut aider une organisation à maîtriser ses coûts, à accroître son efficacité, à identifier de nouvelles opportunités de marché et à renforcer son avantage concurrentiel.
Le domaine de la science des données emploie des disciplines mathématiques, statistiques et informatiques, et intègre des techniques telles que l’apprentissage automatique, l’exploration de données et la visualisation.
Machine Learning : Qu’est-ce que c’est et Pourquoi est-ce Important?
Différence entre Data Science et Business Intelligence
Alors que BI est une version plus simple, la science des données est plus complexe. La BI concerne les tableaux de bord, la gestion des données, l’organisation des données et la production d’informations à partir de données. Alors que la science des données consiste essentiellement à utiliser des statistiques et des outils complexes sur des données pour prévoir ou analyser ce qui pourrait arriver.
Dans le suite de cet article, on va voir en détails la différence entre la Data Science et la BI.
1- Les analystes BI se concentrent sur le «quoi» que sur le «pourquoi»
Questions : Quoi ? Pourquoi ?
La tâche principale d’un analyste en BI est de trouver des modèles et des tendances dans les données historiques de l’entreprise.
Cela fait en grande partie de BI une exploration des tendances passées, alors que la science des données trouve les prédicteurs et prévoit les tendances. Les deux points de vue sont finalement précieux et complémentaires. L’agrégation et la transformation des données réalisées par les analystes de la BI mettent les données dans un format facilement reconfigurable par les Data Scientits lors de la création de modèles.
La boîte à outils typique de l’analyste BI se compose de logiciels tels que les tableaux de bord BI et de langages de programmation tels que SQL pour manipuler des bases de données et des requêtes. Grâce à ces outils, les analystes BI peuvent évaluer l’impact de certains événements sur le résultat net d’une entreprise ou comparer les performances d’une entreprise à celles d’autres entreprises du même marché.
Cependant, ils sont rarement obligés de prévoir avec une grande précision les indicateurs d’activité futurs, car cela nécessite des compétences plus techniques.
2 – Les Data Scientists appliquent une approche algorithmique
Algorithme et code
En revanche, les Data Scientists disposent d’un ensemble d’algorithmes qu’ils utilisent pour comprendre et prédire les performances d’une entreprise.
Comprendre que la performance nécessite des compétences plus techniques basées sur les statistiques, l’apprentissage automatique et la programmation. En plus des langages tels que SQL, un Data Scientist devrait également savoir coder dans des langages conçus pour l’analyse mathématique, tels que R, Python ou Scala.
À l’aide de ces langages de programmation, un Data Scientists peut créer un cadre qui exploite les données historiques – ainsi que les données en cours de création – afin de prédire des événements futurs.
Les modèles conçus par les Data Scientists peuvent constamment «apprendre» des données saisies, de sorte que les résultats restent précis et pertinents.
3 – Comparaison de technologie
Le marché devient de plus en plus concurrentiel, avec des problèmes commerciaux de plus en plus complexes et, pour stimuler l’innovation, les entreprises doivent passer de la BI traditionnelle à la Data Science.
Cela n’enlève pas l’importance des analystes en BI, car c’est eux qui découvriraient les tendances et les tendances dans les données historiques d’une entreprise. On peut dire que les analystes de BI explorent les tendances passées, tandis que les Data Scientists trouvent des prédicteurs et une signification derrière ces tendances. De cette manière, les scientifiques de données aident les entreprises à atténuer les incertitudes de l’avenir en leur fournissant des informations précieuses, telles que la hiérarchie, les coûts, les prévisions de risque, etc.
La BI consiste à répondre à des questions qui pourraient ne pas sembler évidentes dans une unité commerciale. Ils aident à visualiser les relations entre diverses variables mais ne les prédisent pas exactement. Comme il a été mentionné, la BI concerne le «quoi» de l’entreprise et ne permet pas d’obtenir facilement un nouveau sens ou d’appliquer des informations à de nouvelles données. Comme BI utilisait traditionnellement des enregistrements stockés dans des bases de données relationnelles, la structure de la base de données était intrinsèquement liée aux types de questions auxquelles elle pouvait répondre.
La science des données, par contre, suit un chemin différent de celui de la BI car elle repose sur l’analyse prédictive, en utilisant plus explicitement la méthode statistique. Contrairement à la simple recherche de modèles, les scientifiques de données mènent des expériences et des hypothèses pour atteindre les aspects «Pourquoi» et «Comment» d’un problème. Un profil de scientifique de données associerait statistiques, informatique et compréhension des affaires. Pourtant, une plus grande attention est accordée aux statistiques appliquées.
Conclusion
Quoiqu’il y ait une différence entre la Data Science et la BI, tous les deux restent des facilitateurs réciproques et on peut dire que la science des données est mieux réalisée en conjonction avec la BI. Les deux doivent avoir une compréhension efficace des tendances commerciales dissimulées dans de gros volumes de données. Bien que la BI constitue la première étape logique, la science des données suit pour obtenir des informations plus approfondies.
