L’informatique décisionnelle et l’analyse de données sont deux approches fondamentales que les entreprises contemporaines mettent en œuvre pour extraire des informations commerciales pertinentes et précises.
Ces deux méthodologies permettent d’examiner, d’interpréter et de comprendre les informations relatives à votre organisation, votre clientèle, vos concurrents et le secteur dans lequel vous évoluez.
Cela peut vous orienter vers des décisions commerciales plus judicieuses, l’élaboration de stratégies performantes, l’amélioration de vos opérations, l’augmentation de vos ventes et de vos revenus, la découverte de tendances et la prévision des évolutions futures.
Bien que l’informatique décisionnelle et l’analyse de données jouent toutes deux un rôle essentiel et puissent être utilisées de manière interchangeable dans différents contextes, ces termes revêtent des significations distinctes selon les secteurs.
Elles présentent des exigences et des champs d’action différents. Elles nécessitent des compétences variées pour aider les entreprises à prospérer grâce à une meilleure prise de décision basée sur les résultats issus de ces techniques.
Par conséquent, il est parfois difficile pour les entreprises de faire le bon choix entre les deux.
Dans cet article, nous explorerons l’intelligence d’affaires et l’analyse de données, en détaillant leurs différences en termes de types, d’objectifs, d’avantages, de limites et d’applications, afin de vous aider à sélectionner la méthode la plus appropriée pour votre organisation.
Commençons !
Qu’est-ce que l’intelligence d’affaires ?
L’intelligence d’affaires (BI) est un processus où la collecte et le stockage des données actuelles et passées sont effectués pour ensuite analyser ces informations et prendre des décisions commerciales axées sur la technologie. Cela permettra d’optimiser vos opérations commerciales et d’augmenter votre marge bénéficiaire.
La BI englobe diverses méthodologies telles que l’exploration de données, l’analyse commerciale, les outils de données, la visualisation de données, les meilleures pratiques d’entreprise et l’infrastructure. Ainsi, elle peut fournir des synthèses de données rapides et faciles à utiliser, permettant à votre entreprise de progresser dans le monde actuel centré sur les données.
De plus, la BI peut vous aider à exploiter votre potentiel de marketing et de vente et à innover de nouvelles capacités commerciales.
En outre, l’informatique décisionnelle aide les organisations à s’adapter aux nouvelles stratégies de marché, à mener des changements positifs et à éliminer les inefficacités. Elle permet aux entreprises de se tenir informées des dernières tendances et d’accéder à de solides capacités d’analyse de données.
De plus, vous pouvez utiliser cette approche pour accomplir plusieurs objectifs, tels qu’une résolution plus rapide des problèmes, la croissance de l’entreprise et la prédiction des résultats futurs.
Objectif : L’objectif principal de l’intelligence d’affaires est de filtrer les informations commerciales essentielles et de réaliser une analyse des informations fournies sur une période donnée. Pour accomplir ces tâches complexes, vous avez besoin d’outils d’informatique décisionnelle. Ces outils vous aideront à atteindre une plus grande efficacité du marché, vous permettant de devancer la concurrence.
Ainsi, au lieu de vous baser sur votre intuition et vos hypothèses, vous pouvez prendre des décisions commerciales parfaites grâce à des données historiques précises. La BI réalise une analyse des données pour créer des résumés, des rapports, des cartes, des graphiques, des tableaux de bord et des tableaux afin que les utilisateurs puissent comprendre la véritable nature de votre entreprise.
L’intelligence d’affaires peut gérer de grandes quantités de données non structurées et structurées, ce qui permet d’identifier et de développer de nouvelles stratégies pour saisir diverses opportunités commerciales.
Qu’est-ce que l’analyse de données ?
L’analyse de données (DA) est un processus ou une stratégie de collecte, d’examen, de nettoyage, de stockage, de transformation, d’interrogation et de modélisation des données. Son objectif principal est de générer des informations qui peuvent aider les organisations à prendre des décisions commerciales éclairées.
Cela ressemble à l’intelligence d’affaires. Cependant, l’analyse de données peut faire partie de la BI, en se concentrant principalement sur le processus d’analyse lui-même.
Bien que l’analyse de données soit souvent utilisée au sein d’une entreprise, elle n’est pas un outil de renseignement. Au contraire, l’analyse de données est une stratégie utilisée dans le processus technique de gestion des données, de l’extraction à la transformation. Elle nécessite un grand volume de données pour identifier les tendances actuelles et résoudre des problèmes majeurs rapidement.
Autrement dit, l’analyse de données consiste pour des machines ou des êtres humains à trouver, interpréter, visualiser et identifier les schémas dans les données. Elle peut vous aider à détecter :
- Les tendances
- Les anomalies
- Les valeurs aberrantes
- Les opportunités
- Les risques
L’analyse de données est utilisée par les entreprises et d’autres domaines pour prendre des décisions précises et optimales basées sur les données, afin d’anticiper la croissance future de l’entreprise. Les processus et les techniques employés dans l’analyse de données sont automatisés grâce à des technologies émergentes telles que les algorithmes d’intelligence artificielle (IA).
Ainsi, les entreprises ayant une forte concurrence sur le marché ont recours à l’analyse de données pour fidéliser et développer leur clientèle. Généralement, elle utilise des techniques informatiques et statistiques pour établir des liens, des schémas et des tendances dans des ensembles de données. De plus, elle exploite des techniques et des technologies spécialisées, telles que des logiciels de visualisation de données, des plateformes de Big Data, des algorithmes d’apprentissage automatique (ML), etc.
Intelligence d’affaires vs analyse de données : types
Types d’intelligence d’affaires
Il existe deux grandes catégories de BI : la BI traditionnelle et la BI moderne.
Intelligence d’affaires traditionnelle : dans la BI traditionnelle, vous trouverez des données structurées provenant de sources internes à l’entreprise, telles que les données financières, de vente et d’inventaire. Ces types de données sont collectés et stockés dans des entrepôts de données pour une analyse plus approfondie à l’aide d’outils basés sur SQL, notamment des tableaux de bord, des rapports et des cubes OLAP.
Exemples : analyse des ventes, analyse des performances opérationnelles et rapports financiers.
Intelligence d’affaires moderne : dans cette catégorie, la BI utilise les dernières technologies pour offrir un accès en libre-service et en temps réel à de nombreuses données provenant d’un large éventail de sources. Elle vous permet d’explorer, d’identifier et d’analyser facilement les données via des visualisations, des tableaux de bord et le traitement du langage naturel (NLP).
De plus, elle intègre des algorithmes d’apprentissage automatique (ML) pour automatiser la découverte, l’analyse et la préparation des données, ce qui simplifie et facilite l’obtention d’informations.
Exemples : découverte de données, rapports en temps réel, analyses prédictives, analyses en libre-service, etc.
Types d’analyse de données
Il existe quatre types différents d’analyse de données ; chacun avec une approche et un objectif distincts.
Analyses descriptives : il s’agit d’analyses de données historiques qui aident votre entreprise à mieux comprendre les données passées. Ces analyses synthétisent les données passées en indicateurs clés de performance (KPI) afin de vous permettre d’évaluer les performances de votre entreprise.
Exemples : analyse du trafic sur le site web, scores de satisfaction client, rapports de vente, etc.
Analyse diagnostique : cette analyse examine les données passées pour comprendre les causes, par exemple pourquoi les rapports de vente étaient en baisse dans le passé. Elle détecte la cause première et étudie le problème en analysant les relations et les schémas au sein des données.
Exemples : analyse de l’attrition des clients, analyse du taux de rotation du personnel et analyse des défauts de produits.
Analyses prédictives : dans ce type d’analyse, vous utilisez des algorithmes d’apprentissage automatique (ML) et des modèles statistiques pour faire des prédictions sur les résultats futurs à partir de données historiques. Cela permet aux entreprises d’identifier les opportunités et les risques potentiels avant qu’ils ne surviennent.
Exemples : prédiction de la valeur vie client, prévision de la demande et détection des fraudes.
Analyse prescriptive : il s’agit d’une analyse qui utilise des informations et des données pour fournir des suggestions essentielles afin que les actions nécessaires puissent être entreprises pour atteindre un objectif défini. Elle vous permet de prendre des décisions éclairées grâce à des informations exploitables.
Exemples : optimisation des prix, optimisation des campagnes marketing et optimisation de la chaîne d’approvisionnement.
En utilisant ces analyses, les entreprises prennent des décisions éclairées, améliorent leurs opérations et acquièrent un avantage concurrentiel sur le marché.
Intelligence d’affaires vs analyse de données : fonctionnalités
Caractéristiques de l’intelligence d’affaires
Voici quelques fonctionnalités importantes de la BI :
- Analyse avancée : elle vous permet d’effectuer des manipulations de données complexes. Elle autorise l’analyse de régression afin que vous puissiez étudier les liens entre les variables indépendantes et dépendantes.
- Rapports : vous pouvez créer et diffuser des rapports sans assistance informatique. De plus, vous pouvez programmer la livraison automatique de rapports à des moments récurrents.
- Visualisation des données : cela vous permet de présenter des données complexes dans des formats plus simples. Les outils de BI peuvent créer des visualisations sophistiquées et avancées qui transmettent facilement les informations.
- Analyse géospatiale : grâce à la fonctionnalité de carte géographique, vous pouvez facilement identifier des emplacements dans la vue de la carte. Les outils de BI utilisent vos données et les transforment en représentations cartographiques et graphiques afin que vous puissiez facilement visualiser les données géographiques.
- Gestion des données : cela implique de fusionner, d’explorer, de nettoyer et de préparer les données pour l’analyse. Elle combine différents ensembles de données pour en créer un nouveau. Elle permet également d’explorer les informations pour découvrir les tendances récentes, les caractéristiques, les points d’intérêt et les modèles.
Les autres fonctionnalités de l’informatique décisionnelle sont l’analyse augmentée, l’analyse prédictive, la sécurité spécifique à l’utilisateur, l’analyse en libre-service et l’intégration de données.
Caractéristiques de l’analyse de données
Voici quelques-unes de ses caractéristiques essentielles :
- Préparation et mise en forme des données : le but de ce processus est d’exécuter les étapes de préparation des données une seule fois au cours du projet en cours. Cela permet de préparer un modèle itératif pour le même projet si nécessaire. Le traitement des données est effectué pendant la construction du modèle et l’analyse itérative pour éliminer les erreurs et combiner des données complexes afin de faciliter l’analyse et l’accessibilité.
- Exploration des données : il s’agit de la phase initiale de l’analyse des données. Cela inclut la visualisation des données pour mieux comprendre les divers schémas ou zones qui nécessitent une identification plus approfondie.
- Évolutivité : pour augmenter ou diminuer verticalement un système, il faut un serveur plus rapide, ainsi que de la mémoire et des processeurs puissants. Cela utilise moins d’énergie et d’équipement réseau et constitue la seule solution temporaire pour les plateformes d’analyse de données.
- Contrôle de version : il s’agit d’un contrôle de source ou du processus de suivi et de gestion des modifications du code logiciel.
- Sécurité des données : cette fonctionnalité est cruciale pour empêcher que les données ne soient consultées sans autorisation, volées ou corrompues. Cela englobe la sécurité des programmes logiciels, la sécurité des périphériques de stockage, la sécurité du matériel physique, etc.
Business Intelligence vs Data Analytics : Composants
Composantes de l’intelligence d’affaires
L’intelligence d’affaires comprend cinq composantes :
- OLAP : le traitement analytique en ligne (OLAP) aide les dirigeants d’entreprise à trier et à sélectionner des données agrégées et à les surveiller de manière stratégique.
- Analyses avancées : cette composante de la BI permet d’obtenir les statistiques d’un produit et d’un service spécifique. Elle vous permet de prévoir la performance du produit sur le marché.
- Entreposage de données : il s’agit du stockage d’énormes données au profit des différentes divisions d’une entreprise.
- BI en temps réel : elle permet de suivre l’évolution des tendances marketing. Grâce à cette composante, l’équipe marketing peut annoncer des réductions et des offres spéciales pour attirer l’attention et l’engagement des clients sur le site web.
- Sources de données : il s’agit d’extraire des informations brutes et de créer systématiquement des sources de données à l’aide de diverses applications. Les outils de BI utilisent ces ensembles de données pour créer des graphiques, des tableaux et des diagrammes circulaires.
Composantes de l’analyse de données
Il existe cinq composantes de l’analyse de données :
- Collecte de données : il s’agit de la première étape de l’analyse de données, qui consiste à recueillir des données internes et externes pour votre entreprise. Les données proviennent de plusieurs sources, telles que les systèmes opérationnels, les données web et des médias sociaux, les données transactionnelles, les données machine, etc.
- Analyse des données : une fois les données collectées, elles doivent être analysées. Il s’agit d’un processus dans lequel vous pouvez utiliser des techniques statistiques pour nettoyer et examiner les données afin d’obtenir des informations utiles. L’analyse des données permet d’identifier des schémas, de prévoir l’avenir et de détecter des anomalies.
- Présentation des résultats : dans cette composante, vous partagez des informations et prenez des décisions éclairées en fonction de vos conclusions. Les méthodes couramment utilisées pour présenter les résultats comprennent la présentation des résultats dans un tableau de bord, la génération de rapports et la création d’infographies.
- Amélioration des processus : cela implique de modifier la façon dont les données sont collectées, traitées et analysées. Cela modifie également les modes de prise de décision basés sur les données.
- Culture axée sur les données : vous pouvez créer une culture dans laquelle chacun utilise les données pour prendre des décisions efficaces. Cela permet de former les employés à l’utilisation de l’analyse de données et leur donne accès à des ressources. Pour créer une culture axée sur les données, vous devez suivre quelques conseils :
Intelligence d’affaires vs analyse de données : applications
Applications de l’intelligence d’affaires
L’intelligence d’affaires peut être mise en œuvre dans de nombreux secteurs, tels que :
- Commerce de détail : la BI est utilisée pour prévoir la demande des clients et analyser les variations de la demande au fil du temps. Cela permet d’optimiser la taille des stocks pour répondre aux besoins des clients.
- Banque : la BI aide les institutions financières et les banques à identifier leur clientèle. Cela leur permet de planifier leurs stratégies de marketing. Les banques peuvent également consulter leurs indicateurs de performance à l’aide de la Business Intelligence.
- Automobile : la BI permet d’optimiser les fonctions de production, de ressources humaines, de marketing, de recherche, de distribution et de finance de l’industrie automobile. L’objectif est de favoriser une prise de décision efficace.
- Fabrication : la BI améliore les communications avec les fournisseurs et normalise les transactions. Elle peut anticiper la demande de produits, ce qui optimise davantage l’inventaire, l’approvisionnement et la taille de la production.
Les autres applications de la BI concernent l’hôtellerie, les services pharmaceutiques, les produits de grande consommation, les compagnies aériennes, la distribution et la logistique, etc.
Applications de l’analyse de données
Voici quelques applications de l’analyse de données :
- Transport : l’analyse des données peut être utilisée pour résoudre les problèmes de circulation et améliorer l’expérience de voyage en renforçant l’intelligence et les systèmes de transport.
- Éducation : les décideurs utilisent cette technologie pour améliorer les décisions de gestion et les programmes d’apprentissage.
- Marketing et publicité : les spécialistes du marketing et les annonceurs utilisent l’analyse de données pour connaître leur public et obtenir de meilleurs taux de conversion.
- Logistique et livraison : l’analyse des données peut être utilisée pour optimiser les processus de livraison et le flux de travail productif dans le secteur de la logistique. Cela permet d’améliorer les performances de l’industrie et d’accroître votre clientèle.
Les autres applications de l’analyse de données sont la sécurité en ligne, les résultats de recherche sur Internet, la détection des fraudes, etc.
Intelligence d’affaires vs analyse de données : comparaison rapide
| Paramètres | Business Intelligence | Data Analytics |
| Scope | La BI fait référence aux données nécessaires pour améliorer la prise de décision commerciale. | L’analyse des données permet de transformer les données brutes en un format compréhensible utilisé pour l’analyse et la prédiction de l’avenir. |
| Fonctionnalité | L’objectif principal de la BI est d’aider les entreprises à prendre des décisions éclairées, à créer de meilleures stratégies et à les aider à se développer. | L’objectif principal est de modéliser, prédire, nettoyer et transformer les données en fonction des besoins de votre entreprise. |
| Mise en œuvre | Elle ne peut être mise en œuvre qu’en utilisant les données passées stockées dans des magasins de données ou des entrepôts de données. | L’analyse de données est mise en œuvre à l’aide de plusieurs outils de stockage de données. Cela dépend de la stratégie et de l’approche conçues par l’entreprise lors de la mise en œuvre. |
| Méthodes de débogage | Elle peut être déboguée à l’aide d’un modèle proposé qui convertit les données dans un format significatif. Les outils de BI vous permettent d’utiliser la technologie sans connaissances de codage appropriées. De nombreux outils proposent des interfaces glisser-déposer pour visualiser et créer des tableaux de bord. | L’analyse de code nécessite un langage de programmation utilisé pour effectuer des analyses complexes. Les langages de programmation comme R ou Python sont obligatoires. |
| Mathématiques | Vous pouvez être un professionnel de la BI sans connaissance de base de la probabilité et de l’algèbre linéaire. | Vous devez avoir une connaissance approfondie des probabilités, de l’algèbre linéaire, des statistiques et des calculs. |
| Statistiques | L’entrepôt de données est obligatoire car il transforme les données pour améliorer la qualité des données. BI implique des statistiques descriptives, y compris la moyenne, la médiane et la moyenne. | L’analyse de données implique des statistiques inférentielles et descriptives pour mieux comprendre les données et trouver des informations précieuses. |
| Type de données | La BI est effectuée uniquement sur des données structurées organisées pour analyser les données d’entreprise. | L’analyse des données n’a pas de limite. Les analystes peuvent poursuivre le processus d’analyse avec des formats audio, texte et vidéo. |
| Qualité des données | Les rapports sont exécutés à un moment précis en fonction des cas d’utilisation de votre entreprise. Il ne dépend pas des entrepôts de données pour analyser les données. | L’analyse de données est flexible et est utilisée pour différents cas d’utilisation. |
Conclusion
L’informatique décisionnelle et l’analyse de données sont deux concepts similaires, mais avec des approches différentes. Compte tenu des tendances récentes du marché, l’utilisation de techniques telles que l’informatique décisionnelle et l’analyse de données est de plus en plus fréquente pour obtenir des informations exploitables et améliorer les activités.
L’analyse des données permet d’améliorer l’efficacité et les opérations de l’entreprise grâce à des informations utiles tirées de l’analyse des données agrégées. D’un autre côté, la BI permet d’exploiter au mieux les données afin de prendre des décisions commerciales solides et factuelles.
Ainsi, choisir entre les deux est une tâche complexe. Il est préférable de choisir l’une des deux ou les deux en fonction des besoins, des opérations, des scénarios et des cas d’utilisation de votre entreprise.
Vous pouvez également explorer les meilleures plateformes d’intelligence d’affaires et d’analyse.