La Business Intelligence et la Data Science permettent toutes les deux l'analyse de données et l'assistance à la décision. Toutefois, ces deux disciplines présentent des différences importantes. Cet article explore le lien en BI et science des données, et la manière de former vos employés pour en tirer pleinement profit.

Par le passé, la Business Intelligence était principalement descriptive. L'informatique décisionnelle servait avant tout à délivrer des rapports statiques sur les performances de l'entreprise.
Toutefois, face à l'explosion du volume de données, la complexification de l'information et l'émergence de nouvelles technologies, la Data Science est rapidement devenue indispensable. En réalité, ces deux disciplines sont étroitement imbriquées entre elles malgré leurs différences.

Qu'est-ce que la Data Science et la Business Intelligence ?

Pour bien comprendre le lien entre BI et Data Science, il est important de bien définir ces deux termes au préalable. Tout d'abord, la science des données consiste à utiliser une large variété d'outils et de techniques pour extraire du sens et des informations à partir des larges volumes de données à disposition de l'entreprise.
La Business Intelligence quant à elle permet de surveiller l'état actuel des données de l'entreprise pour comprendre l'historique de ses performances. Pour résumer, la BI consiste à interpréter les données collectées, tandis que la Data Science permet d'analyser ces données pour réaliser des prédictions sur le futur. La Business Intelligence est principalement utilisée pour le reporting ou l'analyse descriptive, tandis que la Data Science sert à l'analyse prédictive ou prescriptive.

Quelles sont les similitudes entre les deux ?

À partir de ces descriptions, on peut identifier des similitudes évidentes entre BI et Data Science. Ces deux disciplines se focalisent sur les données, avec pour objectif d'apporter des avantages à l'entreprise. Il peut s'agir d'accroître les revenus, de mieux retenir les clients ou de conquérir de nouveaux marchés.
Dans les deux cas, le but est d'interpréter les données. Cette interprétation passe par l'expertise d'un spécialiste capable de dégager des informations exploitables à partir du résultat des analyses.
La science des données et l'informatique décisionnelle offrent toutes les deux une aide à la décision pour les dirigeants de l'entreprise, les managers et les cadres. On parle alors de décisions " data-driven " (guidées par les données).

Les principales différences

En dehors de ces points communs, la Data Science présente d'importantes différences avec la Business Intelligence. Elle permet le traitement à haute vitesse d'immenses volumes de données, à la structure complexe et diverse en provenance d'une large variété de sources. Au contraire, la BI permet uniquement la prise en charge de données statiques, formatées et structurées.
La science des données est née du besoin de ne plus seulement créer des rapports à partir des données passées, mais de prédire les tendances futures et de prodiguer des conseils en les exploitant. Par ailleurs, grâce à des outils self-service et à l'automatisation via le Machine Learning, la Data Science est accessible à tout un chacun alors que la Business Intelligence était réservée aux experts en informatique.

On peut en conclure que la Data Science démocratise l'analyse de données. Selon Research and Markets, le marché de la Business Intelligence en self-service atteindra 7,3 milliards de dollars en 2021 et permettra aux "citizen Data Scientists" d'accéder aux avantages de l'analyse sans expertise technique.

En outre, les plateformes de Business Intelligence ne sont pas adaptées à l'analyse du Big Data. Les données sont devenues trop complexes et volumineuses pour les outils traditionnels.
Pour beaucoup d'experts, la Data Science est finalement une évolution de la Business Intelligence. Ces deux disciplines visent à soutenir la prise de décision, mais leur approche est radicalement différente.
Enfin, il est important de noter que la Business Intelligence se focalise uniquement sur l'analyse de données. La Data Science quant à elle englobe aussi la gouvernance des données et la Data Visualization.

Comment la Data Science renforce-t-elle la Business Intelligence ?

Malgré ces différences, la Data Science et la Business Intelligence sont complémentaires. Si la Business Intelligence a toujours permis de soutenir les décisions des cadres et des managers, la science des données a permis à ces derniers de devenir autonomes dans l'analyse de données.

Dans l'idéal, une équipe de Business Intelligence peut se charger de l'analyse opérationnelle tandis qu'une équipe de Data Scientists améliore les outils BI et analytiques pour les automatiser. De cette façon, tous les collaborateurs peuvent gagner en productivité et en autonomie.

Les analystes BI peuvent même préparer les données, afin que les Data Scientists puissent les utiliser pour nourrir leurs modèles algorithmiques. Les experts en Business Intelligence peuvent offrir leur compréhension des besoins en analyse de l'entreprise, pour aider les Data Scientists à créer de puissants modèles prédictifs.
En somme, les experts BI et les Data Scientists ont tout autant leur place au sein d'une équipe analytique. Les premiers fournissent des rapports, tandis que les seconds développent des solutions pour le futur. Ensemble, ils peuvent mettre au point une puissante plateforme analytique interne pour les utilisateurs métier.

Comment former vos employés à la Data Science et à la BI ?

La Business Intelligence et la Data Science offrent toutes deux de précieux avantages à votre entreprise. Pour en profiter, il est toutefois nécessaire de maîtriser les outils et les processus de ces disciplines.

Pour acquérir cette expertise en interne, vous pouvez former vos employés et collaborateurs. Il existe une large variété d'options : MooC, BootCamps, Formations Continues, etc.
Par ailleurs, de plus en plus d’entreprises plébiscitent les certifications délivrées par les éditeurs d'outils de Business Intelligence, comme l’outil Power BI de Microsoft. Ces certifications s’obtiennent en passant un examen. Pour mettre toutes les chances de son côté, il est recommandé de passer par une formation dédiée à Power BI.

Il est important de sélectionner une formation conçue par des experts et correspondant aux besoins réels de l'entreprise. Celle-ci doit aussi offrir une flexibilité compatible avec l'activité professionnelle, et dans l'idéal pouvoir être financée par le biais du Compte Personnel de Formation.

En choisissant la bonne formation, vous pouvez permettre à vos équipes de développer de nouvelles compétences tout en poursuivant leur activité. Par la suite, vous serez ainsi en mesure d'exploiter les données à votre disposition pour une meilleure prise de décision.