Business intelligence vs business analytics : quelles différences?

Le marché des technologies de l'information (TI) est truffé de mots à la mode et de termes qui sont souvent utilisés de manière interchangeable. Mais dans certains cas, il existe des différences subtiles entre les termes qu'il est important de comprendre et qui peuvent avoir un impact sur la sélection des outils et la manière dont ils sont déployés. Un exemple est l'utilisation des termes « business intelligence » et « business analytics » ou « BI » et « BA ». Lisez la suite pour savoir comment ces termes et outils sont différenciés et comment ils se complètent.

Commençons par une leçon d'histoire.

L'informatique décisionnelle est issue de l'aide à la décision

Bien qu'il y ait eu quelques utilisations antérieures, la business intelligence (BI) telle qu'elle est comprise aujourd'hui a évolué à partir des systèmes d'aide à la décision (DSS) utilisés dans les années 1960 jusqu'au milieu des années 1980. En 1989, Howard Dresner (un ancien analyste de Gartner) a proposé le terme « business intelligence » comme terme générique pour décrire « les concepts et les méthodes permettant d'améliorer la prise de décision des entreprises en utilisant des systèmes d'aide basés sur les faits ».

La définition plus moderne fournie par Wikipedia décrit la BI comme « un ensemble de stratégies et de technologies utilisées par les entreprises pour l'analyse des données de l'information commerciale ». Une autre définition proposée par TechTarget indique que « la Business Intelligence (BI) est un processus technologique d'analyse des données et de fourniture d'informations exploitables qui aident les dirigeants, les gestionnaires et les travailleurs à prendre des décisions commerciales éclairées ».

La définition de TechTarget décrit ensuite comment, dans le cadre du processus de BI, les organisations collectent des données à partir de systèmes informatiques internes et de sources externes, les préparent pour l'analyse, exécutent des requêtes sur les données et créent des visualisations de données, des tableaux de bord de BI et des rapports pour présenter les données et mettre les résultats de l'analyse à la disposition des utilisateurs professionnels pour la prise de décision opérationnelle et la planification stratégique.

L'analyse d'entreprise s'impose comme le terme générique

« Business analytics » ou « data analytics » est le terme le plus moderne appliqué au domaine plus large de la BI, de la gestion des performances de l'entreprise (CPM), et des outils et applications analytiques. Ce que j'aime dans le terme « analytique », c'est qu'il dénote une approche plus « active » de la consommation d'informations. Alors que la BI est souvent considérée comme le processus de collecte d'informations et de mise en forme en vue de leur transmission aux utilisateurs finaux, l'analytique désigne davantage le processus d'accès, de traitement, de consommation, de manipulation, de découpage et de forage des informations afin de comprendre les tendances et d'obtenir des réponses à des questions analytiques.

Vous trouverez ci-dessous la taxonomie de l'International Data Corporation (IDC) (voir figure 1) pour les logiciels de Big Data et d'analyse, qui décrit la manière dont tous ces outils et applications s'intègrent les uns aux autres. Cette taxonomie distingue trois segments principaux du marché :

En haut à gauche, vous trouverez les applications de gestion de la performance et d'analyse. Il s'agit des applications financières EPM/CPM, ainsi que d'autres applications analytiques, telles que le CRM, la chaîne d'approvisionnement, la main-d'œuvre et d'autres utilisées dans les opérations commerciales.

En haut à droite, vous trouverez des outils de veille stratégique et d'analyse. Ces outils comprennent les requêtes, les rapports, la découverte multidimensionnelle/OLAP et visuelle, ainsi que l'analyse avancée et prédictive.

Les plateformes de gestion et d'intégration des données analytiques sont sous-jacentes à ces deux segments. Cela comprend les outils d'intégration des données, ainsi que les technologies d'entreposage et de gestion des données qui peuvent fournir des données aux outils de BI et d'analyse ou être exploitées par les applications de gestion des performances et d'analyse.

L'analyse d'entreprise en action

La taxonomie IDC identifiant les différents types d'outils d'analyse commerciale disponibles sur le marché, parlons maintenant des cas d'utilisation de l'analyse commerciale. Il existe essentiellement trois types d'analyses que les entreprises utilisent pour prendre leurs décisions :

• L'analyse descriptive : elle nous indique ce qui s'est déjà produit dans le passé.
• L'analyse prédictive : elle nous montre ce qui « pourrait » se produire à l'avenir.
• L'analyse prescriptive : nous informe sur ce qui « devrait » se produire à l'avenir.

Les analyses descriptives constituent la majorité des rapports de gestion actuels. Il s'agit de l'analyse de données historiques à l'aide de techniques simples telles que l'agrégation et l'exploration de données, qui sont utilisées pour découvrir des tendances, des signaux et des modèles. Ces informations sont transmises aux utilisateurs finaux par le biais de rapports et de tableaux de bord qui comprennent des représentations visuelles des données, telles que des graphiques linéaires, des diagrammes à barres et des diagrammes circulaires, qui fournissent des informations utiles et constituent la base d'une analyse supplémentaire des détails sous-jacents.

L'analyse prédictive est une méthode plus avancée d'analyse des données qui applique des techniques d'analyse statistique et d'apprentissage automatique aux données historiques afin de prévoir les résultats futurs et la probabilité de ces résultats. Les cas d'utilisation de l'analyse prédictive comprennent des problèmes tels que la prévision de la demande ou des ventes, la détection des fraudes et l'analyse du taux de désabonnement des clients.

Bien qu'étroitement liée à l' analyse descriptive et prédictive, l'analyse prescriptive pousse le processus plus loin en montrant aux décideurs quel scénario futur est la meilleure voie à suivre à l'aide d'une variété de méthodes statistiques. Pour ce faire, on recueille des données à partir d'une série de sources descriptives et prédictives et on les applique au processus de prise de décision. Cela permet aux équipes de visualiser le meilleur plan d'action avant de prendre des décisions, d'économiser du temps et de l'argent tout en obtenant des résultats optimaux.

Si chacune de ces méthodes est utile lorsqu'elle est utilisée individuellement, elles deviennent particulièrement puissantes lorsqu'elles sont utilisées ensemble.

L'approche de OneStream en matière d'analyse prédictive et de machine learning

OneStream permet aux équipes financières de diriger rapidement en unifiant l'analyse prédictive avec les processus CPM de base : planification, budgétisation et prévision, consolidation financière, reporting et qualité des données financières. Et grâce à notre solution d'analyse prédictive intégrée (voir figure 2), OneStream libère la transformation financière pour aller encore plus loin dans les processus de budgétisation, de planification et de prévision - permettant aux équipes de planifier, d'analyser et de prédire en toute confiance.

Comme annoncé lors de l'événement Splash Virtual de OneStream en 2021, la solution AI Services and Sensible ML de OneStream permettra aux équipes financières d'exploiter des modèles prédictifs de ML sans que les data scientists n'aient à effectuer un travail approfondi. Cette solution guidera les utilisateurs à travers un processus étape par étape pour chaque partie du processus de construction et de déploiement de modèles de ML. Cela va de l'ingénierie des caractéristiques à la configuration d'algorithmes avancés, en passant par l'entraînement et le déploiement.

Business intelligence et analytics : En savoir plus

Les outils de veille stratégique font partie d'une gamme plus large d'outils d'analyse commerciale qui comprend l'infrastructure de données analytiques, les applications CPM et analytiques, ainsi que les outils avancés d'analyse prédictive. Ces outils et applications d'analyse commerciale sont tous conçus pour aider les organisations à rassembler, organiser et diffuser des informations aux cadres et aux décideurs, et pour fournir l'« intelligence analytique » nécessaire à la prise de décisions opportunes et éclairées, susceptibles d'améliorer les performances de l'entreprise.

FAQ sur business intelligence vs business analytics

Business intelligence vs business analytics : Quelles différences?

La business intelligence (BI) se concentre sur l'analyse des données historiques et actuelles afin de fournir des informations qui soutiennent la prise de décision et améliorent les opérations. Elle met l'accent sur les rapports, les tableaux de bord et la visualisation des données pour comprendre ce qui s'est passé et pourquoi.

La business analytics (BA), quant à elle, utilise des techniques avancées telles que la modélisation prédictive et l'analyse statistique pour prévoir les tendances et les résultats futurs, aidant ainsi les organisations à prendre des décisions proactives basées sur des données. Alors que la BI s'intéresse au passé et au présent, la BA est axée sur l'avenir.

La business intelligence et les Big Data analytics peuvent-elles fonctionner ensemble ?

Oui, elles se complètent. Les outils de BI peuvent traiter et visualiser les informations dérivées de l'analyse des Big Data, ce qui permet aux organisations de combiner des rapports historiques avec des informations prédictives avancées pour une meilleure prise de décision.

BI vs business analytics : Quelle est la meilleure solution pour la prise de décision ?

Les deux sont utiles. La BI permet de prendre des décisions éclairées sur la base de données passées et présentes, tandis que la BA fournit des informations pour orienter les stratégies futures.

BI vs business analytics : Lequel dois-je utiliser ?

Utilisez la BI pour contrôler les opérations en cours et générer des rapports. Utilisez la business analytics lorsque vous devez prévoir les tendances futures ou identifier les opportunités de croissance.