Business Intelligence vs Data Science

Les termes « business intelligence » et « data science » peuvent être difficiles à dissocier en raison de leurs nombreuses similitudes. Cependant, il s’agit bien de deux disciplines distinctes.
Alors, quelle est la différence entre data science et business intelligence ? 
C’est ce que nous allons voir tout de suite, grâce à cet article, la confusion entre BI et data science ne sera plus qu’un lointain souvenir !‍

Qu’est-ce que la Business Intelligence ?

Si vous avez lu notre article La business intelligence : définition et objectifs vous savez déjà parfaitement ce qu'est la BI. Néanmoins, en voici un bref rappel.

La Business Intelligence est un processus qui englobe plusieurs outils, méthodes et applications qui permettent d’analyser la donnée d’une entreprise ou d’un groupe multi-sites à travers des tableaux de bord, des reportings et autres rapports.
La BI dresse un état des lieux de la gestion d’une entreprise et de ses performances, grâce à des données préalablement collectées, centralisées et organisées. Ces données sont alors transformées en informations pertinentes, basées sur le passé et le présent de l'entreprise, qui permettent aux décideurs de prendre de meilleures décisions pour leur activité.

‍Qu’est-ce que la data science ou science des données ?

La data science est une discipline plus récente que la BI. Elle repose sur l’analyse de la data mais aussi et surtout sur l’exploitation de celle-ci par l’entreprise.
Tout comme la BI, la Data Science devient incontournable pour bien gérer son entreprise et pour découvrir des opportunités d'amélioration des produits et services.
Plus globalement, la science de la donnée permet la mise en place de nouvelles stratégies en rapport avec le futur de l’entreprise.

Pour y parvenir, la Data Science va s'appuyer sur la segmentation des profils, sur l’analyse prédictive et de manière plus générale, sur l’Intelligence Artificielle pour pouvoir justement prédire les comportements futurs.

La data science est une discipline innovante qui englobe aussi bien les mathématiques et les statistiques, que la programmation informatique et l’IA, afin de mettre en place des algorithmes capables d'anticiper les tendances et ainsi, créer les meilleures stratégies possibles pour l’entreprise.

‍Similitudes entre Business Intelligence et Data Science

Le principal point commun entre BI et Data Science est leur objectif global. Ces concepts visent tous deux à récolter, analyser et exploiter des données pour aider à une meilleure prise de décision, et ce, même si la science de la donnée est plus complexe que l’informatique décisionnelle.

Par ailleurs, business intelligence et data science sont complémentaires. les analystes ou consultants en business intelligence peuvent préparer des informations pertinentes qui pourront par la suite être plus facilement exploitées dans le cadre de la data science.
Au-delà de leur complémentarité, la data science peut ainsi être perçue comme une évolution, une prolongation naturelle de la business intelligence.
Quoi qu’il en soit, l’utilisation de ces deux disciplines, l’une avec l’autre, facilite les processus et la bonne gestion de l’entreprise. Ainsi, les experts de ces deux disciplines peuvent travailler ensemble sur un même projet pour avoir de meilleurs résultats.

Différences entre Data Science et Business Intelligence

La différence majeure entre ces deux disciplines réside dans le fait que la Business Intelligence se base sur l’analyse des données historiques et actuelles de l’entreprise pour en dégager des tendances, tandis que la Data Science exploite l’intelligence artificielle et les algorithmes pour prédire les comportements à venir. La data science a donc pour objectif d'anticiper, de déterminer le futur le plus "probable " pour pouvoir ainsi mettre en place les actions les plus adaptées.

On parle alors d’analyse prédictive. Il s'agit de valider ou d’invalider des hypothèses grâce à la data science.
La démarche est ici moins “structurée” que pour la Business Intelligence, qui se base sur une analyse plus descriptive. 

Également, les outils utilisés diffèrent selon la discipline. La BI s’appuie principalement sur des logiciels tandis que la data science se base davantage sur la programmation. 

La data science est plus précise, plus poussée dans l’analyse des données, dans l’optimisation des processus et dans l’amélioration des performances opérationnelles de l’entreprise. 

Elle est également plus complexe, les analystes dédiés doivent disposer de nombreuses compétences. Par ailleurs, certains outils BI rendent de plus en plus accessible la donnée aux utilisateurs non-initiés. 

Il ne s’agit pas de choisir entre l’une ou l’autre des disciplines mais bien d’utiliser la solution la plus adaptée aux insights que vous souhaitez obtenir. Par ailleurs, l’enjeu pour les décideurs, avec tous ces outils et applications à disposition, est de ne pas se perdre dans un flot d’informations mais d’arriver à garder une visibilité claire sur les opportunités générées.

En résumé :

La Business Intelligence (BI) et la Data Science sont deux disciplines distinctes qui peuvent être difficiles à différencier en raison de leurs similitudes. La BI est un processus qui utilise des outils, des méthodes et des applications pour analyser les données d'une entreprise à travers des tableaux de bord et des rapports, afin de fournir des informations pertinentes pour la prise de décision. La Data Science, quant à elle, est une discipline plus récente qui se concentre sur l'analyse et l'exploitation de la data par l'entreprise, en utilisant des algorithmes et l'Intelligence Artificielle pour prédire les comportements futurs. Bien que les deux disciplines aient pour objectif global de récolter, analyser et exploiter des données pour aider à la prise de décision, la Data Science est plus complexe et se concentre sur l'analyse prédictive, tandis que la BI se base sur l'analyse des données historiques et actuelles. Les deux disciplines sont complémentaires et peuvent être utilisées ensemble pour améliorer la gestion de l'entreprise.

F.A.Q :

Quelle est la différence entre Business Intelligence (BI) et Data Science ?

Bien que les deux disciplines se concentrent sur l'analyse de données pour aider à la prise de décision, la BI se base sur l'analyse des données historiques et actuelles pour dégager des tendances, tandis que la Data Science utilise l'intelligence artificielle et des algorithmes pour prédire les comportements futurs.

La Data Science est-elle plus complexe que la BI ?

Oui, la Data Science est plus complexe que la BI, les analystes dédiés doivent disposer de nombreuses compétences en programmation, en statistiques et en apprentissage automatique.

Comment choisir entre la BI et la Data Science ?

Il ne s'agit pas de choisir entre l'une ou l'autre des disciplines, mais plutôt d'utiliser la solution la plus adaptée aux informations que vous souhaitez obtenir. L'enjeu pour les décideurs est de ne pas se perdre dans un flot d'informations, mais d'arriver à garder une visibilité claire sur les opportunités générées.

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