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Data analytics vs Business intelligence : quelle est la différence ?

Data analytics vs Business intelligence : quelle est la différence ?

April 12, 2023
April 12, 2023
Data analytics vs Business intelligence : quelle est la différence ?
Cet article se concentre sur les facteurs de différenciation critiques pour l’analyse de data et l’informatique décisionnelle (Business Intelligence) qui vous aideront à choisir la technique idéale pour votre cas d’utilisation commercial.

Les data font désormais partie intégrante des opérations commerciales modernes. L’intégralité des modèles commerciaux de certaines entreprises reposent sur la collecte et l’analyse de data, tandis que d’autres capturent, stockent et analysent régulièrement des volumes considérables de data afin de découvrir des tendances ou des informations pour anticiper les résultats commerciaux. Toutefois, bien que de nombreuses data soient disponibles, il est important que les entreprises comprennent clairement la terminologie technique des data, les objectifs de l’analyse de data et de l’informatique décisionnelle, ainsi que la manière dont elles prévoient d’utiliser les informations tirées de l’analyse de data pour favoriser la croissance commerciale.

Dans le paysage commercial orienté data d’aujourd’hui, les termes « data analytics» (analyse de data) et « business intelligence» (informatique décisionnelle) sont souvent utilisés de manière interchangeable. Il existe cependant d’importantes différences entre les deux. Ces deux méthodes font référence à l’utilisation des data pour prendre de meilleures décisions, mais elles abordent ces problématiques sous des angles différents. L’analyse de data implique l’utilisation de méthodes statistiques et de calcul pour extraire des informations à partir d’ensembles de data. L’informatique décisionnelle, quant à elle, implique l’analyse et la présentation des data d’une manière permettant aux décisionnaires d’entreprise de prendre des décisions stratégiques. Comprendre les différences entre ces deux domaines est essentiel pour les entreprises qui cherchent à tirer parti de leurs data pour acquérir un avantage concurrentiel.

Cet article se concentre sur les facteurs de différenciation critiques pour la Data analytics vs Business intelligence, qui vous aideront à choisir la technique idéale pour votre cas d’utilisation commercial. Nous aborderons en détail la manière dont ces deux techniques fonctionnent avec des exemples, puis discuterons des avantages et inconvénients de chaque processus. Examinons dès à présent une présentation de l’analyse de data et de l’informatique décisionnelle.

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Qu’est-ce que la Data analytics ?

L’analyse de data est devenue un outil essentiel pour les entreprises qui souhaitent rester compétitives. En exploitant toute la puissance des data, les entreprises peuvent obtenir des informations capables d’améliorer leur prise de décisions et de les aider à se démarquer de la concurrence.

En termes simples, l’analyse de data fait référence au processus de collecte, de traitement et d’analyse de gros ensembles de data en vue d’extraire des informations utiles et des tendances, ce qui permet de faciliter les décisions commerciales. Elle comprend l’utilisation de techniques statistiques et de calcul pour identifier les tendances, les relations et les schémas dans les ensembles de data. Ces techniques peuvent inclure l’utilisation d’outils et de technologies spécialisés, par exemple les algorithmes d’apprentissage automatique, les logiciels de visualisation de data et les plates-formes Big Data. L’objectif de l’analyse de data est de révéler des informations qui peuvent être appliquées pour améliorer les produits et les services, rationaliser les processus d’entreprise et obtenir un avantage concurrentiel sur le marché.

Types de Data analytics

Chaque type d’analyse de data dispose de sa propre valeur unique et aide les entreprises à mieux comprendre leurs opérations. Il existe quatre types différents d’analyse de data, chacune avec un objectif et une approche spécifiques, comme décrit ci-dessous :

  • Analyse descriptive : ce type d’analyse implique d’analyser des data historiques afin d’obtenir des informations sur les événements passés. Les data sont résumées en indicateurs de performances clés (KPI) pour comprendre les performances globales de l’entreprise. Les rapports de vente, l’analyse du trafic d’un site Web et les notes de satisfaction client sont des exemples d’analyse descriptive.
  • Analyse de diagnostic : dans cette technique, les data sont analysées en vue de comprendre pourquoi un événement s’est produit par le passé. Elle permet d’enquêter sur la cause fondamentale d’un problème en analysant les modèles et les relations dans les data. L’analyse de perte de clientèle, l’analyse de défauts produit et l’analyse de la rotation du personnel sont des exemples d’analyse de diagnostic.
  • Analyse prédictive : dans cette méthode d’analyse, vous utilisez des modèles statistiques et des algorithmes d’apprentissage automatique pour prédire les résultats à venir sur la base de data historiques. Elle permet aux entreprises d’identifier les risques potentiels et les opportunités avant qu’ils ne se manifestent. Les prévisions, la détection de la fraude et la prédiction de la valeur de la relation client sont des exemples d’analyse prédictive.
  • Analyse prescriptive : ce type de technique d’analyse utilise les data et l’analyse pour proposer des suggestions d’actions à entreprendre pour atteindre un objectif donné. Elle aide les entreprises à prendre des décisions éclairées en fournissant des informations exploitables. L’optimisation de la chaîne d’approvisionnement, des prix et des campagnes marketing constitue un exemple d’analyse prescriptive.

En tirant profit de ces techniques d’analyse, les entreprises peuvent prendre des décisions éclairées, améliorer leurs opérations et se démarquer de la concurrence sur le marché. Maintenant que vous avez une bonne compréhension de l’analyse de data, passons à l’informatique décisionnelle.

Qu’est-ce que l’informatique décisionnelle ?

L’informatique décisionnelle, aussi appelée BI pour Business Intelligence, est un ensemble de technologies et pratiques utilisées pour analyser et interpréter les data, puis les transformer en informations utiles pouvant éclairer la prise de décisions commerciales. Les outils de BI collectent et analysent des data provenant de diverses sources, comme les services de vente, marketing, financier et opérations, en vue de fournir un aperçu complet des performances commerciales.

L’objectif de l’informatique décisionnelle est d’aider les entreprises à prendre des décisions orientées data, à identifier les points à améliorer et à acquérir un avantage concurrentiel. En utilisant l’informatique décisionnelle, les entreprises peuvent obtenir des informations sur le comportement des clients, les tendances du marché et les performances globales, afin d’orienter les stratégies et les tactiques.

Les outils d’informatique décisionnelle peuvent être utilisés pour la visualisation de data, la génération de rapports et la création de tableaux de bord. Les outils de visualisation permettent aux utilisateurs de créer des tableaux, des graphiques et d’autres supports visuels pour les aider à mieux comprendre les tendances de data, tandis que les outils de génération de rapports permettent d’obtenir des rapports basés sur l’analyse de data et les outils de tableaux de bord fournissent une représentation visuelle des tendances de data, des KPI et d’autres indicateurs.

Types de Business intelligence

Il existe deux catégories d’informatique décisionnelle : la BI traditionnelle et la BI moderne, qui peuvent être considérées comme des sous-types de l’informatique décisionnelle au sens large.

  • Business intelligence traditionnelle : ce type de BI implique l’utilisation de data structurées provenant de sources internes telles que le service de vente ou financier et les data d’inventaire. Les data sont souvent stockées dans des data warehouses et utilisées à l’aide d’outils basés sur SQL comme les cubes OLAP, les rapports et les tableaux de bord. L’analyse des ventes, les rapports financiers et l’analyse des performances opérationnelles sont des exemples d’informatique décisionnelle traditionnelle.
  • Business intelligence moderne : cette catégorie de BI tire profit des dernières avancées technologiques pour fournir un accès en libre-service en temps réel aux data provenant de diverses sources. Elle permet aux utilisateurs commerciaux d’explorer et d’analyser les data en toute simplicité grâce à des tableaux de bord interactifs, des visualisations et des requêtes en langage naturel. Les outils d’informatique décisionnelle moderne comprennent également des algorithmes d’apprentissage automatique pour automatiser la préparation, la découverte et l’analyse de data, facilitant ainsi la découverte d’informations dans des ensembles de data complexes. La découverte de data, l’analyse en libre-service, les rapports en temps réel et l’analyse prédictive sont des exemples d’informatique décisionnelle moderne.

Bien que l’informatique décisionnelle traditionnelle est mieux établie et peut prouver qu’elle fournit des data fiables, l’informatique décisionnelle moderne est plus flexible, agile et réactive aux besoins commerciaux variables. Les entreprises peuvent obtenir un aperçu complet de leurs opérations, prendre des décisions éclairées et améliorer leur position sur le marché en combinant ces outils et techniques d’informatique décisionnelle.

Dans quelle mesure l’analyse de data diffère-t-elle de l’informatique décisionnelle ?

L’analyse de data et l’informatique décisionnelle sont deux approches distinctes mais toutefois complémentaires pour gérer et analyser les data. Par conséquent, il est important de comprendre les principales différences entre les deux en vue d’analyser efficacement vos data commerciales.

Voici certains des facteurs de différenciation clés qui permettent de distinguer l’informatique décisionnelle de l’analyse de data.

  • Champ d’application : l’analyse de data se concentre sur la découverte de modèles, de tendances et d’informations dans de gros ensembles de data complexes, tandis que l’informatique décisionnelle met généralement l’accent sur l’utilisation des data pour suivre les performances commerciales et prendre des décisions éclairées. En outre, l’analyse de data a tendance à avoir un champ d’application plus large, incluant l’analyse de data exploratoire, la visualisation de data et des techniques statistiques avancées pour découvrir des modèles et informations cachés dans les data, tandis que l’informatique décisionnelle se concentre plus souvent sur la fourniture d’informations spécifiques pour la prise de décisions.
  • Techniques : l’analyse de data implique une large gamme de techniques de traitement et d’analyse des data, par exemple l’exploration de data, la modélisation prédictive et l’apprentissage automatique. Ces techniques sont utilisées pour explorer et analyser les data de manière approfondie, mais aussi découvrir des relations, des tendances et des schémas qui peuvent ne pas être évidents au premier abord. L’informatique décisionnelle, quant à elle, repose davantage sur des outils comme des tableaux de bord, des rapports et des visualisations pour communiquer les informations et faciliter la prise de décisions. Les techniques de BI sont souvent conçues pour être plus conviviales et accessibles à un public plus large.
  • Objectif : l’objectif de l’analyse de data est de découvrir des informations et d’identifier les opportunités d’améliorations commerciales. Les analystes de data utilisent des techniques d’analyse avancées pour extraire de précieuses informations des data, qui peuvent être exploitées pour optimiser les processus, améliorer l’expérience client et favoriser la croissance de l’entreprise. D’autre part, l’objectif de l’informatique décisionnelle est de fournir aux décisionnaires les informations dont ils ont besoin pour prendre des décisions judicieuses et améliorer les performances commerciales. L’informatique décisionnelle se concentre généralement sur la fourniture en temps opportun d’informations pertinentes en vue de soutenir les opérations quotidiennes et la planification stratégique.
  • Période : l’analyse de data a tendance à se concentrer en priorité sur les perspectives stratégiques à long terme d’une entreprise. Les analystes de data analysent les data historiques, identifient les tendances/modèles et formulent des prédictions de scénarios futurs. L’informatique décisionnelle, quant à elle, se concentre davantage sur les perspectives tactiques à court terme, en fournissant des informations en temps réel ou quasi réel afin de soutenir les décisions opérationnelles et de suivre les performances quotidiennes.
  • Public : l’analyse de data est généralement utilisée par les analystes et les data scientists qui disposent des compétences spécialisées nécessaires pour travailler avec les data. Ces professionnels sont chargés de réaliser une analyse approfondie et de générer des informations à partir d’ensembles complexes de data, alors que l’informatique décisionnelle est conçue pour être accessible à un public plus large, notamment les responsables, les membres de la direction, les employés de première ligne et les autres utilisateurs d’entreprise qui ne disposent pas forcément de compétences spécialisées en matière d’analyse de data. Les outils d’informatique décisionnelle sont souvent conçus avec des interfaces conviviales et des visualisations intuitives pour faciliter la compréhension et l’interprétation des data par les utilisateurs d’entreprise.
  • Types de data : l’analyse de data implique souvent l’analyse de data non structurées ou semi-structurées, par exemple des publications sur les réseaux sociaux, des data de capteur ou des commentaires clients, qui peuvent ne pas être parfaitement adaptées à une database traditionnelle. Les équipes data utilisent des techniques telles que le traitement du langage naturel, l’exploration de texte et l’analyse des sentiments pour extraire des informations utiles de data non structurées. L’informatique décisionnelle, quant à elle, fonctionne avec des data structurées qui proviennent de databases ou d’autres systèmes, par exemple les data de vente, financières ou client, qui sont déjà nettoyées et organisées.
  • Complexité : l’analyse de data implique souvent le traitement d’ensembles de data plus complexes qui nécessitent des compétences et outils spécialisés pour le traitement et l’analyse. Les analystes peuvent utiliser des techniques statistiques avancées, des algorithmes d’apprentissage automatique ou des plates-formes Big Data pour gérer et analyser de gros volumes de data complexes, tandis que l’informatique décisionnelle est conçue pour être accessible par un plus grand public, avec des outils simples et intuitifs permettant de créer des rapports, des visualisations et des tableaux de bord.
  • Sources de data : l’analyse de data implique l’extraction de data de plusieurs sources, telles que les réseaux sociaux, l’analyse Web, les systèmes CRM et d’autres sources de data structurées ou non structurées. Cela permet aux analystes de data de rassembler les data provenant de diverses sources et de les analyser pour déceler des tendances et des informations. La Business intelligence data, quant à elle, se concentre généralement sur les data provenant d’une seule source, par exemple une database ou un data warehouse, qui sont généralement structurées et nettoyées à des fins de rapports et d’analyse.
  • Granularité : l’analyse de data fonctionne à un niveau plus granulaire, en analysant des points de data individuels ou des transactions en vue d’identifier les tendances et les schémas. Ce niveau d’analyse permet aux analystes de data de découvrir des informations détaillées et de comprendre les data de manière approfondie. Par opposition, l’informatique décisionnelle fonctionne à un niveau plus élevé, en agrégeant des data pour créer des rapports résumés et des tableaux de bord fournissant un aperçu complet des performances commerciales.
  • Axes : l’analyse de data a tendance à se concentrer sur la réponse à des questions ouvertes et l’exploration de data en vue de trouver des tendances et des informations. Les data scientists peuvent commencer par effectuer une analyse exploratoire pour découvrir les tendances intéressantes ou les anomalies dans les data, puis utiliser des techniques avancées comme l’exploration de data, la modélisation prédictive ou l’apprentissage automatique pour identifier les schémas et les relations. L’informatique décisionnelle, quant à elle, met davantage l’accent sur la réponse à des questions commerciales spécifiques et la fourniture d’informations directement exploitables pour prendre des décisions.
  • Volume de data : l’analyse de data implique couramment de gros volumes de data, comme le Big Data, qui peuvent nécessiter des techniques et outils spécialisés pour la gestion et l’analyse. Les analystes de data travaillent souvent avec des ensembles de data considérables et doivent gérer les problèmes liés au stockage, au traitement et à l’évolutivité des data. De son côté, l’informatique décisionnelle travaille généralement sur de plus petits volumes de data plus simples à gérer et analyser, car elle se concentre sur les data actuelles et historiques plutôt que sur d’énormes ensembles de data.
  • Compétences techniques : l’analyse de data nécessite des compétences techniques spécialisées telles que l’exploration de data, l’apprentissage automatique, l’analyse statistique ou la programmation à l’aide d’outils comme R, Python ou SQL. Les analystes de data doivent disposer d’une solide compréhension de la manipulation des data, de la visualisation des data et des techniques d’analyse avancées. L’informatique décisionnelle, quant à elle, nécessite souvent des compétences techniques moins spécialisées et se concentre davantage sur la visualisation des data, la génération de rapports et la création de tableaux de bord à l’aide d’outils conviviaux tels que Tableau, Power BI ou Excel.
  • Objectif : l’objectif final de l’analyse de data est souvent de favoriser de meilleures décisions commerciales en découvrant des informations et des opportunités dans les data. Les équipes data cherchent à fournir des informations utiles et des recommandations permettant d’améliorer les processus commerciaux, d’optimiser les opérations et d’identifier de nouvelles sources de revenu. De son côté, l’objectif final de l’informatique décisionnelle est souvent d’améliorer les performances et l’efficacité de l’entreprise en fournissant des informations précises en temps opportun aux parties prenantes, telles que les responsables, les membres de la direction et les employés de première ligne, en vue de les aider dans leur processus décisionnel.

  • Outils : l’analyse de data nécessite généralement des outils spécialisés et des langages de programmation comme R, Python ou SQL pour manipuler, analyser et modéliser les data. Ces outils fournissent des capacités avancées de traitement et d’analyse aux analystes de data tandis que l’informatique décisionnelle utilise plus souvent des outils conviviaux comme Tableau, Power BI ou Excel, qui présentent des interfaces intuitives pour la création de rapports, la visualisation et les tableaux de bord. Ces outils sont conçus pour être accessibles à un public plus large, notamment les utilisateurs d’entreprise qui ne disposent pas forcément de compétences techniques spécialisées.
Aspect Data analytics Business intelligence
Focus Discovering patterns, trends, and insights in large, complex data sets Monitoring business performance and making informed decisions
Scope Broad, encompassing exploratory data analysis, data visualization, and advanced statistical techniques Focused on providing specific information for decision-making
Techniques Data mining, predictive modeling, machine learning, advanced statistical techniques Dashboards, reports, visualizations
Purpose Discovering insights and identifying opportunities for business improvement Providing information to support day-to-day operations and strategic planning
Time period Long-term, strategic view Short-term, tactical view
Audience Analyst and data scientist Managers, executives, front-line employees, business users
Data types Unstructured or semi-structured data Structured data from databases or other systems
Complexity Deals with more complex data sets Designed to be accessible to a wider audience
Data sources Pulls data from multiple sources Focuses on data from a single source
Granularity Works on a more granular level Works at a higher level, aggregating data
Focus Answers open-ended questions, explores data to find patterns and insights Answers specific business questions, provides insights for decision-making
Data volume Deals with large volumes of data, such as big data Deals with smaller volumes of data
Technical skills Requires specialized technical skills such as data mining, machine learning, statistical analysis, programming Requires less specialized technical skills, focuses on data visualization, reporting
Goal Drive better business decisions by uncovering insights and opportunities in data Improve business performance and efficiency by providing timely and accurate information
Tools Tools such as R, Python, SQL User-friendly tools such as Tableau, Power BI, Excel

Un peu d’histoire : analyse de data et informatique décisionnelle

L’analyse de data et l’informatique décisionnelle ont beaucoup évolué ces dernières décennies. Voici un aperçu plus détaillé de l’histoire de ces deux méthodes :

Années 60 à 80 : prémices du traitement des data

  • Dans les années 60, les entreprises ont commencé à utiliser des ordinateurs pour automatiser des tâches manuelles et traiter de gros volumes de data.
  • On utilisait des mainframes pour stocker et traiter les data, mais le manque d’interfaces conviviales a compliqué l’accès et l’analyse des data pour les utilisateurs sans profil technique.
  • Dans les années 70 et 80, les databases relationnelles ont été développées, permettant ainsi aux entreprises de stocker des data de manière plus organisée et plus efficace.
  • Le traitement de data était toutefois principalement utilisé à des fins de tenue de dossiers plutôt que d’analyse.

Années 80 à 90 : essor des systèmes d’aide à la décision (DSS)

  • À mesure que les entreprises ont commencé à réaliser la valeur des data, elles se sont lancées dans le développement de systèmes d’aide à la décision (DSS, Decision Support System) afin de prendre des décisions éclairées.
  • Les DSS étaient des systèmes informatiques qui fournissaient des capacités d’analyse et une assistance à la prise de décision pour les opérations d’entreprise.
  • Ces systèmes étaient généralement utilisés par les membres de la direction et les responsables pour analyser les data et prendre des décisions éclairées.

Années 90 à 2000 : émergence des data warehouses et de l’informatique décisionnelle

  • Les data warehouses ont émergé comme système de stockage et d’organisation de gros volumes de data à des fins d’analyse.
  • Dans les années 90, des techniques d’exploration de data ont été développées en vue d’aider les entreprises à extraire des informations de leurs data warehouses.
  • Les outils d’informatique décisionnelle (BI) ont également été mis au point pour aider les entreprises à analyser et visualiser les data stockées dans leurs data warehouses.
  • Les outils de BI étaient généralement utilisés par les analystes et les data scientists pour créer des rapports, des tableaux de bord et des visualisations à partager avec les décisionnaires.

Années 2000 au présent : ère du Big Data et de l’analyse avancée

  • Avec l’émergence d’Internet et la prolifération des data numériques, les entreprises ont commencé à collecter et à analyser des volumes considérables de data.
  • Dans les années 2000, Hadoop a été développée en tant que plateforme open source dédiée au traitement et au stockage du Big Data.
  • Des techniques d’analyse avancées comme l’apprentissage automatique et l’analyse prédictive ont été développées pour extraire des informations à partir du Big Data.
  • De nos jours, l’analyse de data et l’informatique décisionnelle continuent d’évoluer, bien que ces techniques se concentrent plutôt sur l’analyse de data en temps réel, l’analyse en libre-service et l’intelligence artificielle.
  • Les entreprises s’appuient de plus en plus sur ces outils afin d’obtenir un avantage concurrentiel et de faciliter les solutions orientées data.

Comment fonctionne la Data analytics ?

L’analyse de data implique une série d’étapes pour la collecte, le traitement, l’analyse et l’interprétation des data afin de découvrir des informations et éclairer la prise de décisions. Les principales étapes du processus de Data analytics sont les suivantes :

  • Collecte de data : la première étape de l’analyse de data est de collecter les data à partir de diverses sources, par exemple les databases, les feuilles de calcul, les transactions client, les clics sur un site Web, l’activité sur les réseaux sociaux, les capteurs et d’autres sources numériques. Une fois les data collectées, elles sont stockées dans une database, un data warehouse ou un autre système de stockage, dans un format structuré afin de faciliter l’analyse.
  • Nettoyage de data : après la collecte des data, elles sont nettoyées et traitées pour éliminer toute erreur ou incohérence. Voici quelques techniques de nettoyage des data : suppression des entrées en double, correction des erreurs et normalisation des data pour garantir la cohérence.
  • Analyse de data : une fois les data nettoyées, elles sont analysées en vue d’identifier les schémas, les tendances et les relations. L’analyse de data implique l’utilisation de techniques statistiques et de calcul, telles que l’analyse de régression et les algorithmes d’apprentissage automatique, afin d’extraire des informations des data. L’objectif de l’analyse de data est d’identifier des informations utiles permettant d’éclairer la prise de décisions.
  • Visualisation de data : une fois les data analysées, les informations sont souvent visualisées dans des graphiques, des tableaux et d’autres supports visuels. La visualisation des data facilite la compréhension et la communication des informations tirées de l’analyse de data. Elle peut également être utilisée pour identifier les tendances et schémas qui ne sont pas nécessairement évidents dans l’analyse de data.
  • Interprétation de data : enfin, les informations obtenues grâce à l’analyse de data sont interprétées et utilisées pour orienter des décisions. Cette étape implique l’identification des résultats clés et leur transformation en informations exploitables pouvant être utilisées pour améliorer les opérations commerciales, les produits et les services.

Exemples de Data analytics

L’analyse de data est utilisée dans de nombreuses applications au sein de différents secteurs. Elle permet aux entreprises de tirer des informations de leurs data et de favoriser les décisions orientées data en vue d’optimiser leurs opérations, de réduire les coûts et d’améliorer la satisfaction des clients. Certains des secteurs dans lesquels l’analyse de data est couramment utilisée sont les suivants :

  • Vente : les détaillants utilisent l’analyse de data pour obtenir des informations sur le comportement des clients, leurs préférences et les tendances afin d’optimiser les offres de produits, les promotions et les prix. Par exemple, les détaillants peuvent utiliser des data transactionnelles pour identifier les produits populaires et optimiser la disposition du magasin et des rayons en vue d’améliorer les ventes. Ils peuvent également utiliser les data de réseaux sociaux pour analyser les sentiments des clients et ajuster leurs campagnes marketing en conséquence.
  • Santé : l’analyse de data a révolutionné le secteur de la santé en permettant aux prestataires de soins d’analyser les data des patients pour améliorer le diagnostic, le traitement et les résultats. Par exemple, les prestataires de soins peuvent utiliser des dossiers médicaux électroniques pour analyser les data sur les patients en vue d’identifier des schémas et tendances, ce qui permet de faciliter les décisions sur le traitement adapté. Ils peuvent également utiliser l’analyse prédictive pour identifier les patients qui présentent un risque de développer une maladie chronique et intervenir avant qu’elle ne s’aggrave.
  • Finance : les institutions financières utilisent l’analyse de data pour gérer les risques, détecter la fraude et optimiser les opérations. Par exemple, les banques peuvent exploiter l’analyse prédictive pour identifier les transactions frauduleuses et éviter les pertes. Elles peuvent également tirer profit de l’analyse de data pour analyser le comportement et les préférences des clients afin d’offrir des produits et services personnalisés.
  • Fabrication : les entreprises de fabrication utilisent l’analyse de data pour optimiser leurs processus de production, réduire les coûts et améliorer la qualité. Par exemple, elles peuvent surveiller l’équipement industriel à l’aide de data provenant de capteur et prévoir le moment où une réparation sera nécessaire afin de minimiser les temps d’arrêt. En vue de détecter les problèmes de qualité au plus tôt et de prendre des mesures appropriées, elles peuvent aussi utiliser des techniques d’analyse prédictive.
  • Transport : les entreprises de transport utilisent l’analyse de data pour optimiser les itinéraires, réduire les coûts liés au carburant et améliorer la sécurité. Par exemple, les entreprises de logistique peuvent utiliser des data GPS pour optimiser les itinéraires et réduire les délais de livraison. Elles peuvent également utiliser l’analyse prédictive pour identifier les problèmes de sécurité potentiels et prendre des mesures proactives afin d’éviter que des accidents ne se produisent.

Comment fonctionne la Business intelligence ?

L’informatique décisionnelle (ou Business Intelligence, BI) fonctionne en rassemblant des data provenant de diverses sources, en les analysant et en les présentant de manière optimisée pour aider les organisations à prendre des décisions orientées data. Le processus est composé des étapes suivantes :

  • Collecte de data : les outils d’informatique décisionnelle rassemblent des data provenant de diverses sources, telles que les databases transactionnelles, les systèmes de gestion de la relation client et les plates-formes de réseaux sociaux. Les data sont généralement stockées dans un data warehouse, qui est optimisé pour la génération de rapports et l’analyse.
  • Intégration de data : une fois les data collectées, elles doivent être intégrées à une source unique de vérité. Cela implique de combiner des data provenant de plusieurs sources, de les nettoyer et de les valider, puis de s’assurer qu’elles sont exactes et cohérentes.
  • Analyse de data : la prochaine étape consiste à analyser les data afin de découvrir des informations et des tendances. Cela comprend la création de rapports, de tableaux de bord et de visualisations, ainsi que l’utilisation de techniques d’analyse avancées comme l’exploration de data et l’apprentissage automatique.
  • Présentation de data : les informations et les tendances sont présentées dans un format convivial, tel que les tableaux, les graphiques et les tableaux de bord. Cela permet aux utilisateurs d’entreprise d’accéder facilement aux data et de les comprendre en vue de prendre des décisions éclairées basées sur ces informations.
  • Informations exploitables : enfin, les informations sont utilisées pour orienter les décisions commerciales concernant, par exemple, le développement des produits, les campagnes marketing et l’optimisation de la chaîne d’approvisionnement. En utilisant les outils d’informatique décisionnelle de manière efficace, les entreprises peuvent mieux comprendre leurs opérations, identifier les opportunités et les risques, mais aussi optimiser leurs performances.

Exemples de Business intelligence

Voici quelques exemples de la manière dont les entreprises utilisent l’informatique décisionnelle pour obtenir des informations et favoriser la croissance :

  • Analyse des ventes : les outils d’informatique décisionnelle sont utilisés pour suivre et analyser les data de vente des divers produits, régions et canaux. Cela permet aux entreprises de comprendre quels sont les produits qui se vendent le plus, quelles régions sont les plus rentables et quels canaux sont les plus efficaces.
  • Rapports financiers : ces outils sont utilisés pour générer des rapports financiers et des tableaux de bord permettant aux entreprises de surveiller leurs performances financières en temps réel. Ainsi, elles peuvent identifier les points à améliorer et prendre des mesures correctives.
  • Analyse des clients : les outils d’informatique décisionnelle peuvent aussi être utilisés pour analyser les data client en vue d’obtenir des informations sur le comportement et les préférences des clients. Cela aide les entreprises à améliorer leur engagement client en proposant des produits et services personnalisés.
  • Gestion de la chaîne d’approvisionnement : afin de réduire les coûts tout en optimisant l’efficacité, les processus de chaîne d’approvisionnement sont surveillés et optimisés à l’aide d’outils de BI. Cela aide les entreprises à identifier les points de blocage dans la chaîne d’approvisionnement, à maximiser les niveaux d’inventaire et à accélérer les délais de livraison.
  • Analyse des performances opérationnelles : les indicateurs clés de performances (KPI) comme la productivité, l’efficacité et la qualité sont suivis et examinés à l’aide d’outils d’informatique décisionnelle. Les entreprises peuvent utiliser cela pour déceler les problèmes et prendre des mesures correctives.
  • Analyse prédictive : lors de l’analyse de data historiques, les outils d’informatique décisionnelle recherchent des modèles et tendances qui pourraient être utilisés pour prévoir les résultats à venir. Cela bénéficie à l’entreprise dans les domaines de prévision de la demande, d’identification des risques et de prise de décision proactive.
  • Analyse des réseaux sociaux : afin de comprendre les sentiments des clients et de découvrir de nouvelles tendances, on utilise les solutions de BI pour suivre et analyser les data des réseaux sociaux. Cela permet aux entreprises de modifier leurs plans de campagne marketing en vue d’interagir avec les clients de manière plus efficace.

Quelle est la meilleure solution : Data analytics vs Business intelligence?

Il ne s’agit pas de savoir quelle technique parmi l’analyse de data ou l’informatique décisionnelle est la meilleure, car elles ont toutes deux des objectifs différents. L’analyse de data implique l’extraction d’informations à partir de data en vue de résoudre des problèmes commerciaux complexes, tandis que l’informatique décisionnelle se concentre sur l’utilisation de data pour obtenir des informations sur les performances de l’entreprise afin de prendre des décisions éclairées.

En pratique, les entreprises utilisent souvent une combinaison de l’analyse de data et de l’informatique décisionnelle pour obtenir un aperçu complet de leurs opérations et prendre des décisions. Par exemple, un détaillant peut utiliser l’analyse de data pour analyser les data client d’achat et identifier les schémas dans le comportement d’achat, puis se servir des outils d’informatique décisionnelle pour créer des visualisations et des rapports à des fins de communication avec les responsables de magasin et les membres de la direction.

Enfin, le choix entre Data analytics vs Business intelligence dépend des besoins spécifiques d’une entreprise. Les deux approches présentent des avantages et des inconvénients. Celle qui convient le mieux dépend de facteurs comme la taille de l’entreprise, le volume de data à gérer et les objectifs commerciaux. Les entreprises capables de tirer profit des deux approches de manière efficace seront souvent mieux positionnées pour prendre des décisions orientées data et améliorer leurs performances globales.

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