L’un des sujets les plus discutés dans ce secteur fortement jargonné – à côté de l’intelligence artificielle vs l’apprentissage automatique, l’intelligence cognitive vs l’analyse de données ou Big Data – est l’intelligence d’affaires vs la science des données. L’intelligence d’affaires et la science des données sont devenues des éléments essentiels pour toutes les organisations modernes basées sur les données au XXIe siècle. Ces deux domaines jouent un rôle de plus en plus important dans le fonctionnement quotidien des entreprises qui ont compris que les données sont devenues une monnaie précieuse, à l’instar du pétrole, de l’or ou même de l’eau.
De nombreuses entreprises commencent à se plonger dans des technologies disruptives telles que la science des données, l’intelligence artificielle, la blockchain, etc. Cependant, l’adoption précoce de ces technologies n’est pas toujours facile, et c’est pourquoi beaucoup de nouveaux projets n’arrivent pas à dépasser la phase de « preuve de concept ». La principale raison de cet échec élevé réside dans la nouveauté de ces technologies.
La science des données est relativement récente et nécessite des collaborations ainsi que de nouvelles approches pour s’intégrer dans l’environnement corporatif traditionnel. Il est donc crucial de bien comprendre ces technologies avant leur mise en œuvre afin de minimiser les difficultés et l’imprévisibilité des complications liées à ces nouveautés.
L’intelligence d’affaires : Qu’est-ce que c’est ?
Selon Gartner, l’intelligence d’affaires peut être définie comme un terme générique qui englobe l’infrastructure, les applications, les outils et même les meilleures pratiques qui facilitent l’accès et l’analyse des informations pour améliorer et optimiser les décisions et les performances. Il s’agit d’une approche qui décrit les méthodes et les idées permettant d’améliorer de manière significative la prise de décisions commerciales grâce à l’utilisation d’un système de soutien basé sur les faits.
De nos jours, l’intelligence d’affaires va au-delà du simple reporting ; c’est un système ultra-intelligent qui fournit des analyses, des tableaux de bord interactifs, des plans de contingence et un contrôle sur les rapports, entre autres.
L’intelligence d’affaires – qui est un concept assez vaste – peut signifier différentes choses selon les organisations. Par exemple, une entreprise peut l’adopter comme un indicateur clé de performance (KPI) qui suit tous les modules de l’infrastructure. Une autre peut l’adopter en utilisant des méthodes prédictives innovantes basées sur des outils avancés et des modèles statistiques.
Les avantages de l’intelligence d’affaires pour les organisations
Les organisations qui adoptent l’intelligence d’affaires sont capables de prendre de meilleures décisions lorsqu’elles sont confrontées à des données historiques et actuelles dans leur contexte commercial. Les analystes utilisent ces informations pour établir des repères de performance et de compétitivité, transformant ainsi les opérations des entreprises pour qu’elles fonctionnent de manière fluide.
L’intelligence d’affaires permet d’obtenir des informations détaillées et en temps réel sur les clients, de répondre rapidement aux questions commerciales cruciales, d’identifier les zones nécessitant des ajustements budgétaires ou des économies, ainsi que de réduire le temps passé sur la saisie des données. Ainsi, l’intelligence d’affaires améliore la productivité interne de l’organisation en dirigeant les efforts là où ils sont les plus nécessaires.
Comment savoir si votre organisation a besoin de l’intelligence d’affaires ?
Toute organisation peut bénéficier de l’intelligence d’affaires, mais plusieurs indicateurs clairs vous signaleront le besoin d’adopter cette technologie.
Votre entreprise a besoin de l’intelligence d’affaires si :
- Il est nécessaire d’intégrer les données provenant des applications métier et de diverses sources de données.
- Il manque de visibilité sur ses opérations internes, ses finances, ses actualités et d’autres indicateurs.
- Il y a des mises à jour importantes dans l’infrastructure informatique de l’organisation.
- Il y a une fusion ou acquisition en cours, ou l’organisation connaît une croissance rapide.
- De nouveaux produits ou services sont introduits.
- Le nombre d’utilisateurs finaux nécessitant un accès aux capacités analytiques augmente.
- Le besoin d’accès rapide à des données commerciales pertinentes augmente.
Les entreprises ont découvert que permettre aux employés d’accéder facilement aux données opérationnelles et analytiques améliore l’efficacité du travail en suivant les efforts en temps réel par rapport au plan d’affaires.
Les meilleurs outils d’intelligence d’affaires : Ce que vous devez considérer
Il existe plusieurs outils d’intelligence d’affaires sur le marché, mais avant de faire un choix, vous devez prendre en compte certains aspects :
- Compatibilité : De nombreux outils d’intelligence d’affaires ne sont pas des solutions parfaites et complètes. Par conséquent, de nombreuses entreprises doivent acheter des logiciels d’intelligence d’affaires de différents fournisseurs. Si les besoins de votre organisation ne sont pas satisfaits par un seul produit, vous devrez vérifier les compatibilités et l’intégration avec d’autres logiciels.
- Scalabilité : Certains outils d’intelligence d’affaires ne sont pas conçus pour évoluer à mesure que les données augmentent. Vous devez donc évaluer la quantité de données que votre organisation génère et déterminer si cette quantité va rester stable ou augmenter rapidement. Si les données augmentent, assurez-vous que l’outil peut gérer cette croissance.
- Facilité d’utilisation : Certains outils offrent une personnalisation accrue, mais ils peuvent être trop techniques pour des utilisateurs non spécialisés. Il est donc important de prendre en compte le niveau technique du personnel qui utilisera ces outils.
Les meilleurs logiciels d’intelligence d’affaires
Voici une sélection d’outils d’intelligence d’affaires adaptés aux petites et moyennes entreprises ainsi qu’aux grandes entreprises, sans ordre particulier :
- Qlik : Solution d’intelligence d’affaires en libre-service qui permet aux utilisateurs de découvrir et de partager des insights. Qlik dispose d’un moteur en mémoire qui améliore les performances et peut se connecter à différentes sources de données.
- Tableau : Plateforme facile à utiliser pour la visualisation et l’analyse des données, avec une interface dynamique de type « glisser-déposer ». Très populaire parmi les utilisateurs d’intelligence d’affaires, Tableau est accessible même aux employés non techniques.
- Power BI (Microsoft) : Outil d’analyse permettant de visualiser les données et de partager les insights au sein de l’organisation. Il est facile à utiliser et offre des fonctionnalités avancées comme l’intégration avec Cortana, l’assistant numérique de Microsoft.
Pourquoi l’intelligence d’affaires et la science des données sont utilisées de manière interchangeable ?
Il est vrai que la différence entre l’intelligence d’affaires et la science des données n’est pas toujours évidente, surtout du point de vue des affaires. Les deux soutiennent la prise de décision en fournissant des données cruciales.
Cela explique pourquoi, lors du lancement de nouveaux projets, la science des données peut être perçue comme équivalente à l’intelligence d’affaires. Cependant, les processus et politiques existants dans de nombreuses entreprises ne sont pas toujours capables de soutenir ce que la science des données cherche à accomplir, car les deux domaines utilisent des logiciels et bibliothèques différents.
Quelle est la différence entre l’intelligence d’affaires et la science des données ?
L’intelligence d’affaires interprète les données historiques pour comprendre les succès passés d’une entreprise, alors que la science des données applique des méthodes interdisciplinaires pour générer de nouvelles perspectives à partir des données disponibles, sans utiliser de formules préétablies.
En résumé, l’intelligence d’affaires analyse les données passées, tandis que la science des données utilise ces données pour faire des prévisions sur l’avenir. La science des données est utilisée pour des analyses prédictives, tandis que l’intelligence d’affaires sert à des analyses descriptives.
Analystes d’intelligence d’affaires vs analystes de science des données
L’analyste d’intelligence d’affaires cherche à identifier des modèles dans les données passées, se concentrant sur le « quoi » plutôt que le « pourquoi ». En revanche, le scientifique des données utilise des algorithmes et des techniques avancées pour prédire les performances futures d’une entreprise.
En fin de compte, l’intelligence d’affaires et la science des données ne sont pas des alternatives, mais plutôt des domaines complémentaires qui, ensemble, peuvent transformer une organisation.
