Business Intelligence ou analytique métier

Qu'est-ce que la BI

La BI désigne le processus de collecte, de stockage et d'analyse des données issues des opérations métier. La BI fournit des indicateurs métier exhaustifs, quasiment en temps réel, pour mieux appuyer la prise de décisions. En optimisant votre BI, vous pouvez créer des comparatifs de performances, repérer les tendances du marché, renforcer la conformité et améliorer pratiquement chaque aspect de votre entreprise. Découvrez la BI en détail et son importance pour votre entreprise.

Quelles sont les différences entre l'analytique métier et l'analytique des données ?

L'analytique métier désigne la pratique d'une entreprise consistant à utiliser ses données pour anticiper les tendances et les résultats. Elle englobe des activités comme le data mining, l'analyse statistique et la modélisation prédictive, qui permettent de prendre des décisions plus éclairées.

L'analytique des données désigne le processus technique de data mining, nettoyage des données, de transformation des données et d'élaboration des systèmes de gestion des données. L'analytique des données exploite d'importants volumes de données pour repérer des tendances et résoudre des problématiques. Elle est utilisée dans de nombreuses disciplines, des domaines scientifiques au secteur public, et ne se limite pas aux applications métier.

Quelles sont les différences entre la BI, l'analytique métier et l'analytique des données ?

Il ne fait aucun doute que ces trois processus ont tous pour but d'exploiter des données pour optimiser les activités de votre entreprise, mais creusons un peu pour bien comprendre les nuances entre chacune de ces notions.

Business Intelligence et analytique métier

La principale différence entre la BI et l'analytique métier est le type de problématique que ces disciplines cherchent à résoudre.

La BI se focalise sur l'analytique descriptive
La BI donne la priorité à l'analytique descriptive, qui propose un récapitulatif des données historiques et contemporaines, dans le but de présenter des évènements passés ou actuels. La BI permet de répondre à des questions telles que « quoi » et « comment », pour vous aider à reproduire ce qui fonctionne et modifier ce qui ne fonctionne pas.

L'analytique métier se focalise sur l'analytique prédictive
L'analytique métier, quant à elle, donne la priorité à l'analytique prédictive, qui s'appuie sur le data mining, la modélisation et le machine learning pour déterminer la probabilité de résultats futurs. Elle permet de répondre à la question « pourquoi », vous permettant d'effectuer des prédictions plus éclairées sur ce qui va se produire. Grâce à l'analytique métier, vous pouvez anticiper des évènements et apporter les modifications nécessaires pour réussir.

Application concrète de la BI et de l'analytique métier
Illustrons ces différences entre la BI et l'analytique métier à l'aide d'exemples concrets. Dans cet exemple, vous vendez dans votre boutique en ligne des bijoux fabriqués artisanalement. La BI produit des rapports utiles sur l'historique et l'état actuel de vos activités. Elle vous montre que les ventes de vos boucles d'oreilles en plumes bleues ont fortement augmenté dans le Sud de la France. Par conséquent, vous décidez d'en produire davantage, pour répondre à la demande.

L'analytique métier cherche à déterminer pourquoi les ventes de ces boucles d'oreilles ont augmenté dans le Sud de la France. En analysant les données de votre boutique en ligne, vous constatez que l'augmentation du trafic provient d'un message posté par une blogueuse mode de Marseille, qui porte vos boucles d'oreilles. Ces informations vous permettent de décider d'envoyer vos boucles d'oreilles à d'autres influenceuses mode partout en France. Vous vous appuyez sur les informations des ventes passées pour estimer le nombre de boucles d'oreilles que vous devrez produire et du volume dont vous avez besoin pour répondre à l'augmentation de la demande si ces influenceuses postent des messages au sujet de vos boucles d'oreilles.

Analytique métier et analytique des données

La différence entre l'analytique métier et l'analytique des données est un peu plus subtile, et ces notions sont souvent utilisées de manière interchangeable dans un contexte professionnel, surtout en relation avec la BI.

L'analytique des données englobe toutes les activités destinées à trouver des insights dans les données
L'analytique des données peut désigner toute forme d'analyse de données, dans une feuille de calcul, une base de données ou une application, qui a pour but de découvrir des tendances, d'identifier des éléments atypiques ou de mesurer des performances. Les analystes disposant de compétences mathématiques ou IT peuvent aussi bien gérer une base de données d'abonnés que calculer les gains générés par un investissement potentiel.

L'analytique métier cherche à identifier des insights opérationnels
L'analytique métier se focalise sur le fonctionnement global et les opérations au quotidien de votre entreprise. Un analyste métier s'attarde sur les applications pratiques des insights, plutôt que sur les aspects techniques de l'analyse. Certains postes peuvent être en charge d'utiliser ces insights pour créer un workflow rationalisé ou sélectionner les meilleurs prestataires.

Application concrète de l'analytique métier et de l'analytique des données
Revenons à notre exemple de vente de bijoux en ligne. Un analyste des données chercherait à déterminer comment les visiteurs utilisent votre site, à identifier des tendances dans le trafic, à analyser les données démographiques sur vos visiteurs, et peut-être même à créer un système de suivi des clics sur les différentes pages. Un analyste métier travaillerait davantage sur les applications pratiques de ces données et sur la manière dont ces dernières peuvent influencer vos décisions pour l'achat de publicités, pour la création de nouveaux produits ou pour la mise à jour de votre site.

Déterminez vos besoins en BI et en analytique

Essayer de déterminer laquelle de la BI ou de l'analytique métier serait la plus efficace ou serait contre-productive en matière de gestion des données. En réalité, pour réussir, une entreprise a besoin à la fois de l'analytique descriptive et de l'analytique prédictive. Par ailleurs, ces deux termes peuvent signifier différentes choses sur le marché. Ainsi, lorsqu'il s'agit de déterminer les technologies, les outils et les ressources humaines dans lesquels vous souhaitez investir, vous ne devez pas vous limiter à la différence entre BI et analytique métier, et vous devez davantage réfléchir à ce que vous souhaitez que votre système puisse faire pour vous et vos utilisateurs.

Pour mettre en place une solution BI, il est important de commencer par développer une stratégie BI. Posez-vous des questions essentielles :

• Qui sont les différents intervenants ? Qui va utiliser le système ?
• Quels sont les services ayant besoin de la BI et que vont-ils mesurer ?
• De quelle assistance les créateurs et utilisateurs de contenu ont-ils besoin ?

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