Différence entre la science des données et la Business Intelligence
À mesure que la technologie de l'information gagne en maturité dans toute l'organisation, il y a plus de jargons. Et pas étonnant, pourquoi les gens sont confus à ce sujet. Cela mène généralement vers, en utilisant les mots de manière interchangeable et le chevauchement des concepts. Mais alors cela devient une nécessité, de comprendre le concept qui le sous-tend pour qu'il devienne facile de l'appliquer pratiquement et que l'on puisse rendre justice à l'entreprise.
Ces dernières années, l'achat et le déploiement de logiciels analytiques étaient coûteux. Au fil du temps, il est devenu moins coûteux et donc plus facile de collecter des informations sur le secteur pour corréler divers ensembles de données, ce qui peut fournir des informations utiles sur l'entreprise.
Cependant, comme la taille des données devient énorme de jour en jour, non seulement en termes de volume, mais aussi de variété et de vitesse. Les entreprises ont besoin de la science des données qui peut transformer les données volumineuses en informations exploitables. Le rythme plus rapide de l'innovation, la recherche d'opportunités est très ciblée. La science des données n'est pas limitée jusqu'à l'extraction d'idées et la recherche d'opportunités. Elle se termine lorsque tout peut être intégré dans une histoire, ce qui peut influencer la pensée des gens travaillant dans ce domaine. Il devrait permettre aux chefs d'entreprise de prendre des mesures. Alors, comprenons en détail la simple différence entre la science des données et la Business Intelligence.
Comparaison directe entre science des données et intelligence économique (infographie)
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Différences clés entre la science des données et l'intelligence d'affaires
Vous trouverez ci-dessous la différence entre la science des données et la Business Intelligence.
Compte tenu de toutes les comparaisons ci-dessus, on peut dire que les flux de Data Science et de Business Intelligence sont analytiques et centrés sur l'information, mais les niveaux de valeur des informations font une différence. La science des données fournit des informations mûries et futuristes. C'est la raison pour laquelle la science des données est considérée comme une évolution de la Business Intelligence.
Étapes génériques suivies dans le flux d'intelligence d'affaires:
- Définissez un résultat commercial à améliorer.
- Choisissez parmi différents ensembles de données, qui seront les plus pertinents.
- Mettez les données en forme.
- Concevez des KPI, des rapports, des tableaux de bord pour donner une belle visualisation.
Étapes génériques suivies dans le flux de science des données:
- Définissez un résultat métier à améliorer ou à prévoir.
- Rassemblez tous les jeux de données possibles et pertinents.
- Choisissez un algorithme approprié pour préparer un modèle.
- Évaluer le modèle pour une bonne précision
- Opérationnaliser le modèle
Tableau de comparaison Data Science vs Business Intelligence
| Science des données | L'intelligence d'entreprise | |
| Complexité | Plus haute | Plus simple |
| Les données | Distribué et en temps réel | En silo, entreposé |
| Rôle | Utilisation de Statistics & Mathematics sur un ensemble de données pour découvrir des modèles cachés, analyser et prévoir la situation à venir. | La BI consiste à organiser l'ensemble de données, à extraire des informations utiles et à les visualiser dans un tableau de bord. |
| La technologie | Avec une concurrence acharnée sur le marché informatique actuel, les entreprises recherchent l'innovation et des solutions plus faciles pour les problèmes commerciaux complexes. Par conséquent, l'accent est davantage mis sur la science des données que sur l'intelligence d'affaires. | La BI consiste à répondre aux questions via le tableau de bord, ce qui pourrait être difficile à répondre via Excel. BI aide à trouver une relation entre diverses variables et périodes. Il permet aux dirigeants de prendre des décisions commerciales.
La prédiction n'est pas incluse dans BI. |
| Usage | La science des données aide les entreprises à prévoir la situation à venir. Les entreprises peuvent utiliser leur potentiel pour atténuer le risque et augmenter les revenus. | La BI aide les entreprises à effectuer une analyse des causes profondes de certains échecs ou à connaître sa situation actuelle. |
| Concentrer | Il se concentre sur l'avenir. | BI concentre le passé et le présent. |
| Compétence professionnelle | Les compétences en science des données sont plus avancées. Il nécessite une modélisation des données, une familiarité avec les algorithmes prédictifs, une bonne connaissance des langages comme R, Python, Scala. La science des données est la combinaison de trois domaines: statistiques, apprentissage automatique et programmation. | La BI nécessite moins de qualification que les scientifiques des données. Les compétences de base requises sont des outils d'extraction de données et des outils de visualisation tels que Tableau, QlikView, Watson Analytics, etc.
Jusqu'à présent, de nombreuses tâches de reporting et de BI se font via Excel. |
| Évolution | Ce ne sera pas faux de dire; La science des données est issue de la Business Intelligence. | La Business Intelligence existe depuis longtemps, mais auparavant avec seulement Excel. Maintenant sur un marché, de nombreux outils disponibles pour donner une meilleure vue de la même chose avec de meilleures capacités. |
| Processus | La science des données est davantage orientée vers l'expérimentation et vers quelque chose de nouveau. Il est donc de nature dynamique et itérative. | La Business Intelligence est de nature statique. L'expérimentation a moins de portée dans ce domaine. Extraction de données, légère fusion de données et enfin tableau de bord. |
| La flexibilité | La flexibilité est très présente dans la science des données. Des sources de données peuvent être ajoutées en fonction des besoins futurs. | La flexibilité est très moindre en intelligence d'affaires. L'estimation des sources de données doit être planifiée à l'avance. Et en cas de besoin c'est d'ajouter plus de source de données, c'est lent. |
| Valeur commerciale | La science des données apporte une bien meilleure valeur commerciale que la veille économique, car elle se concentre sur la portée future de l'entreprise. | La Business Intelligence a un processus statique d'extraction de la valeur commerciale en traçant des graphiques et des KPI. Par conséquent, il a tendance à montrer une valeur commerciale moindre que la science des données |
| Processus de pensée | La science des données aide quelqu'un à poser des questions, ce qui encourage une entreprise à fonctionner de manière stratégique et efficace. | La Business Intelligence aide quelqu'un à répondre à la question qui existe déjà. |
| Qualité des données | La science des données apporte un fait de données avec d'autres paramètres comme l'exactitude, la précision, la valeur de rappel et les probabilités. Il permet aux décideurs en leur donnant des niveaux de confiance. | La Business Intelligence offre un bon tableau de bord avec une bonne qualité des données uniquement. Bon en termes, il devrait suffire de retirer les informations du jeu de données. |
| Méthode | Analytique et scientifique | Seulement analytique |
| Des questions | Que va-t-il se passer?
Et qu'est-ce qui se passerait si? | Qu'est-il arrivé?
Qu'est-ce qui se passe? |
| Approche | Proactif | Réactif |
| Rôle d'expertise | Scientifique des données | Utilisateur professionnel |
| Taille des données | Les technologies de type Hadoop ont évolué et bon nombre d'entre elles évoluent et peuvent facilement gérer des ensembles de données de grande taille (par exemple => téraoctets de données) | Ici, les outils et les technologies ne suffisent pas pour gérer les grands ensembles de données. |
| Cas d'utilisation | Pas une tâche périodique. | De nombreux cas d'utilisation de BI concernent la génération et l'actualisation des tableaux de bord standardisés. |
| Consommation | Les informations sur la science des données sont utilisées du niveau de l'entreprise jusqu'au niveau exécutif. | Les informations de Business Intelligence sont utilisées au niveau de l'entreprise ou du département. |
Conclusion - Data Science vs Business Intelligence
La Business Intelligence est sans aucun doute vraiment une bonne chose pour une industrie au départ. Mais à long terme, l'ajout d'une couche de science des données va en fin de compte le faire différemment. Planifier l'avenir en faisant une prédiction aujourd'hui est l'une des merveilles de la science des données. Par conséquent, la science des données joue un rôle pivot et meilleur que l'intelligence d'affaires. On dirait que la science des données en fusion avec l'automatisation va redéfinir l'avenir.
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