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Business Intelligence ou Data Analytics : quoi de mieux pour les entreprises ?

Business Intelligence ou Data Analytics Ce qui est mieux pour les entreprises

Business Intelligence ou Data Analytics : quoi de mieux pour les entreprises ?

Si vous débutez dans l'informatique décisionnelle (BI) et l'analyse de données ou si vous essayez de décider s'il s'agit de la bonne stratégie pour votre entreprise, il peut être difficile de donner un sens à vos options. Ce blog vous aidera avec un aperçu complet de la BI et de l'analyse de données en un seul endroit .

Chaque jour, votre entreprise génère une quantité et une diversité immenses de données. Pour prendre des décisions intelligentes, identifier les défis et réussir financièrement, vous avez besoin d'outils pour convertir vos données en informations précises et exploitables.

L'informatique décisionnelle (BI) et l'analyse de données sont des solutions de gestion des données utilisées pour mieux comprendre les données historiques et modernes et générer des informations.

Si vous vous demandez quelle est la différence entre la BI et l'analyse de données solutions et laquelle est la mieux adaptée aux besoins de votre entreprise ? Ce blog couvre tout ce que vous devez savoir sur les solutions d'intelligence d'affaires et d'analyse de données.

Il s'agit d'un guide complet pour comprendre les différences entre l'intelligence d'affaires (BI) et l'analyse de données en 2022.

Plongeons dedans .

Qu'est-ce que l'intelligence d'affaires ?

L'intelligence d'affaires (BI) est un logiciel qui consomme des données d'entreprise et les présente dans des formats conviviaux tels que des tableaux de bord, des graphiques, des graphiques et des rapports. Outils décisionnels faciliter aux utilisateurs professionnels l'accès à diverses catégories de données telles que les ensembles de données semi-structurées et non structurées, actuelles et historiques, tierces et internes. Les utilisateurs peuvent analyser ces données pour avoir un aperçu des performances de l'entreprise.

Les entreprises peuvent tirer parti des connaissances acquises grâce à l'informatique décisionnelle pour améliorer les décisions commerciales, classer les défis, identifier les tendances du marché et trouver des opportunités commerciales innovantes.

Qu'est-ce que l'analyse de données ?

L'analyse de données comprend les processus, les outils et les techniques d'analyse de données. Il comprend la gestion, la collecte et le stockage des ensembles de données. L'analyse de données vise à effectuer une analyse statistique des données pour identifier les tendances et résoudre les problèmes. Il façonne les processus métier et améliore la prise de décision pour permettre des résultats commerciaux.

L'analyse de données permet aux entreprises d'automatiser les décisions, de connecter l'intelligence et de prendre des mesures. Les outils modernes accèdent, préparent et analysent les données pour opérationnaliser les analyses et suivre les résultats.

Les 25 meilleurs outils de science des données

Les avantages du logiciel de Business Intelligence

L'intelligence d'entreprise Les outils sont utiles pour que les organisations restent compétitives et capitalisent sur les flux de revenus. Explorons le avantages d'un logiciel d'intelligence d'affaires.

Avantages du logiciel de Business Intelligence

1. Des informations commerciales précieuses

Les outils de BI aident les entreprises à comprendre ce qui fonctionne et ce qui ne fonctionne pas. Les entreprises peuvent mesurer la productivité des employés, les revenus et les performances spécifiques au service. La définition d'alertes précises est utile pour les cadres occupés afin de rester au fait de ces mesures et indicateurs de performance clés qui sont importants pour l'entreprise.

2. Activer l'analyse concurrentielle

Un logiciel de BI aide à la budgétisation, à la planification et aux prévisions. C'est un moyen efficace de garder une longueur d'avance sur la concurrence. L'approche va au-delà de l'analyse standard et est facile à exécuter avec un outil de business intelligence (BI).

3. Identifier les tendances du marché

Les employés peuvent identifier de nouvelles opportunités et utiliser des données de marché externes avec des données internes pour repérer les tendances de vente récentes en analysant les données des clients et les conditions du marché et en évaluant les problèmes commerciaux via des outils logiciels de BI .

4. Augmenter les revenus et augmenter les marges

Grâce aux outils de BI, les entreprises peuvent se connecter aux points faibles de leurs clients, explorer leurs concurrents et améliorer leurs opérations pour un meilleur cycle de revenus et une expansion des marges bénéficiaires.

Défis avec l'intelligence d'affaires

L'informatique décisionnelle est pratique et son utilisation précise aide les organisations à améliorer leurs niveaux de productivité. Explorons le défis liés à l'utilisation des outils d'intelligence d'affaires.

Défis avec l'intelligence d'affaires

1. Violations de données

Les problèmes de sécurité sont le défi le plus important auquel fait face la BI. Si vous utilisez des outils de BI pour gérer des informations sensibles, une erreur dans le processus pourrait l'exposer et nuire à votre entreprise, vos clients et vos employés.

2. Prix plus élevés

Les logiciels de Business Intelligence peuvent être coûteux. Les frais de matériel et de personnel informatique sont en sus. Bien que la probabilité d'un retour sur investissement plus élevé puisse valider cela, le prix initial peut être un obstacle pour les petites entreprises

3. Difficile d'analyser diverses sources de données

Plus vous encerclez votre BI, plus vous exploitez de sources de données. Une source diversifiée peut être avantageuse pour offrir des analyses améliorées, mais les systèmes peuvent avoir des difficultés à fonctionner sur des plates-formes étendues.

4. Mauvaise qualité des informations

Dans ce monde numérique, vous avez plus de données que jamais. Cependant, cela peut s'avérer difficile s'il y a un excès d'ensembles de données médiocres. Cela signifie que de nombreux outils de BI qui examinent les informations sont de mauvaise qualité et peuvent ralentir les procédures impliquées.

5. Confrontation à l'acceptation

L'un des défis de la BI est que les membres du personnel ne veulent pas l'intégrer à leurs opérations actuelles. Si votre organisation n'accepte pas ces systèmes dans tous les domaines, elle ne sera pas axée sur les résultats.

How to select the right business intelligence solution for your business

Avantages de l'analyse des données

La riche diversité des ensembles de données que les organisations génèrent contient des informations précieuses, et l'analyse des données est l'approche pour les débloquer. Jetons un coup d'œil aux avantages de l'utilisation de l'analyse de données.

Benefits of Data Analytics

1. Analyse prédictive

L'analyse prédictive utilise des données historiques pour prédire des événements ou des résultats futurs, en soulignant la probabilité qu'ils se produisent. Ce type d'analyse permet aux entreprises de prendre de meilleures décisions sur l'allocation de leurs ressources maintenant et à l'avenir, ce qui conduit à une meilleure performance globale.

Qu'une banque essaie de prêter plus de prêts ou qu'une entreprise de vente au détail lance une campagne de marketing par e-mail qui doit être optimisée, l'analyse prédictive peut vous aider à prendre de meilleures décisions.

2. Utilisation de l'analyse prescriptive

Une fois que vous avez prédit les résultats probables, l'analyse prescriptive aide à réguler ces résultats, qui sont avantageux pour votre entreprise à long terme, elle vous aide à comprendre comment et quelles variables peuvent être utilisées pour obtenir le résultat souhaité. Cela aidera à répondre aux transformations commerciales et opérationnelles tout en permettant une prise de décision en temps réel.

Les éléments importants de l'analyse prescriptive sont les statistiques appliquées, l'apprentissage automatique et le traitement du langage naturel.

3. Réduisez les risques et gérez les revers

L'analyse des données peut aider une organisation à comprendre les risques et à prendre des mesures de protection.

Les risques comprennent le vol des clients ou du personnel, les créances manquées, la sécurité des employés et la responsabilité juridique.

Par exemple, une entreprise peut tirer parti de l'analyse des données pour réduire les risques et limiter les pertes après un revers. Si une entreprise évalue mal la demande de produits, elle peut tirer parti de l'analyse des données pour comprendre le prix optimal d'une vente en liquidation afin de réduire les stocks.

4. Améliorer la sécurité

Les entreprises peuvent tirer parti de l'analyse des données pour détecter les raisons des violations de données passées en visualisant les données pertinentes. Ces informations peuvent aider les équipes informatiques à localiser les vulnérabilités et à les couvrir. Par exemple, le service informatique peut utiliser des applications d'analyse de données pour analyser, traiter et envisager leurs journaux d'audit afin de comprendre les origines d'une attaque. D'un autre côté, si vous exploitez des applications BI de base pour gérer des informations sensibles, une erreur dans le processus peut entraîner des problèmes de sécurité importants.

Défis liés à l'analyse des données

Profiter des avantages de l'analyse de données est plus simple à dire qu'à faire. Certains défis peuvent entraver les capacités de collecte et d'utilisation des analyses. Explorons le défis liés à l'analyse des données.

Challenges with Data Analytics

1. Manque de ressources talentueuses

L'évaluation de données diverses (variété) est essentielle lorsqu'une grande quantité (volume) de données est générée chaque minute (vitesse). L'immense flux de données a créé des opportunités exponentielles pour la science des données et l'analyse des données sur le marché.

Les entreprises doivent embaucher un scientifique des données avec un budget restreint et des compétences multidisciplinaires qui comprennent l'évaluation des données et même gèrent les opérations commerciales.

2. Obtenir des informations significatives

L'utilisation des données est seulement aussi efficace que les requêtes auxquelles vous cherchez à répondre. Les compétences sont les obstacles les plus importants à la génération d'informations significatives à l'aide du Big Data. Le manque de méthodologies d'ingénierie de données structurées est l'obstacle le plus technique à l'obtention d'informations.

3. Apporter des données globales à la plate-forme de données

Chargement et transformation des ensembles de données dans l' entrepôt de données a parfois été difficile en raison des nombreuses sources de données. Ici, les compétences en ingénierie des données deviennent essentielles pour les analystes de données afin de rendre l'accès aux données transparent.

4. Flou de la gestion des données

Il existe de nombreuses technologies difficiles accessibles dans chaque aspect technique, comme les outils ETL, les outils de visualisation et les technologies telles que OLTP/OLAP. Il existe de nombreux choix disponibles pour sélectionner. Cependant, le défi consiste à faire les meilleurs choix et le risque d'acceptation du Big Data.

5. Stockage des données et récupération rapide

Le stockage des données et l'accessibilité des données génèrent la nécessité d'avoir des lacs de données et des entrepôts de données qui peuvent permettre le stockage, le traitement et la récupération des données chaque fois que nécessaire. Le vrai problème commence lorsque le lac de données ou l'entrepôt essaie de mélanger des données non structurées provenant de diverses sources, ce qui rencontre des défauts dans le traitement parallèle des données.

À quoi ressemble l'avenir de l'intelligence d'affaires

Le succès d'une organisation avec l'intelligence d'affaires s'appuie sur une plus grande acceptation de cette technologie par la base d'utilisateurs moyenne. Explorons les perspectives de l'intelligence économique.

Intelligence économique collaborative

Les outils de BI d'aujourd'hui sont gérés indépendamment par les clients et isolés d'un réseau plus large. Cependant, les spécialistes du secteur prédisent que la croissance du numérique l'informatique décisionnelle avec les outils de BI deviendra plus étendue, connectée et collaborative.

Dans un blog prémonitoire de ComputerWeekly , Brian McKenna a discuté de cette innovation dans le domaine de l'intelligence d'affaires, affirmant que la BI sera proposée via "des expériences analytiques partagées et immersives".

L'apprentissage automatique orientera la perspicacité et le libre-service

Les logiciels de BI devraient devenir de plus en plus intuitifs. Un système ML peut utiliser des règles et de l'expérience pour identifier rapidement de nouvelles données, voir si les données actuelles respectent les règles de conformité et accorder un accès rapide.

Avec la BI pilotée par ML, les contraintes de "what-ifs" sont supprimées. L'IA peut analyser les tendances et les modèles historiques pour faire des prédictions éclairées sur vos demandes de données.

Ces fonctions prédictives permettront une meilleure prise de décision, en veillant à la conformité dans les processus. Comme l'explique David A. Teich dans un Article Forbes, l'exploration de données déverrouille les inconnues lors de la demande d'ensembles de données non encore accessibles. Ici, un système ML peut accélérer cette procédure, en tirant parti des règles et de l'expérience pour trouver rapidement de nouveaux ensembles de données, vérifier si les données actuelles sont conformes à la conformité et fournir un accès rapide.

L'apprentissage automatique orientera la perspicacité et le libre-service

Les logiciels de BI devraient devenir de plus en plus intuitifs. Un système ML peut utiliser des règles et de l'expérience pour identifier rapidement de nouvelles données, voir si les données actuelles respectent les règles de conformité et accorder un accès rapide.

Avec la BI pilotée par ML, les contraintes de "what-ifs" sont supprimées. L'IA peut analyser les tendances et les modèles historiques pour faire des prédictions éclairées sur vos demandes de données.

Ces fonctions prédictives permettront une meilleure prise de décision, en veillant à la conformité dans les processus. Comme l'explique David A. Teich dans un Article Forbes, l'exploration de données déverrouille les inconnues lors de la demande d'ensembles de données non encore accessibles. Ici, un système ML peut accélérer cette procédure, en tirant parti des règles et de l'expérience pour trouver rapidement de nouveaux ensembles de données, vérifier si les données actuelles sont conformes à la conformité et fournir un accès rapide.

À quoi ressemble l'avenir de l'analyse de données

L'analyse des données devrait modifier radicalement l'approche que nous ferons des affaires à l'avenir. Explorons ses aspects futurs.

Essor de l'analytique augmentée

L'analyse augmentée fait référence à l'automatisation des informations en exploitant le traitement du langage naturel (TAL). Ce scénario est la phase suivante de l'analyse des données.

Il aide à gérer des ensembles de données à multiples facettes à grande échelle et permet aux professionnels de tous niveaux de se tourner vers les données. En apportant la science des données à un groupe d'utilisateurs plus large, l'analyse augmentée aide à remédier à la pénurie croissante de professionnels experts.

Utilisation des analyses "X"

X Analytics est un terme Gartner dans lequel X désigne une variable de données, qu'elle soit structurée ou non structurée, comprenant l'analyse de texte, l'analyse audio et l'analyse vidéo.

Grâce aux outils d'analyse et à la visualisation des données pilotés par l'IA, l' analyse X est appelée à jouer un rôle crucial dans la prévision et la préparation de scénarios futurs tels que les maladies mortelles et les catastrophes.

Storytelling et visualisations remplaçant les tableaux de bord

Les outils de BI en libre-service remplacent rapidement les tableaux de bord conventionnels par de nouvelles compétences développées pour aider les utilisateurs à raconter des histoires avec des ensembles de données.

Des tableaux, des graphiques et des cartes thermiques plus avancés sont utilisés pour présenter des informations contextuelles dans une approche qui permet aux professionnels de se concentrer sur les résultats.

L'analyse graphique crée des représentations visuelles de relations explicites qui peuvent modifier l'approche des utilisateurs en matière de corrélation entre les points de données.

Appliquer la gestion des données augmentées

La gestion des données augmentées exploite l'IA et le ML pour gérer automatiquement les métadonnées et les intégrations de données. Ces techniques aident les employés à être plus axés sur la performance, en réduisant le fardeau des activités manuelles et en réduisant les erreurs.

N'oubliez pas que l'apprentissage automatique est difficile à déployer pour les serveurs car il diffère des logiciels classiques faciles à déployer. Pour la même raison, nous vous simplifions la tâche en utilisant MLOps , qui étudie le machine learning et facilite son déploiement.

L'avenir des MLOps : une lecture incontournable pour les professionnels de la science des données

Exemples de la façon dont les grandes entreprises utilisent la BI pour piloter leur succès

Des grandes sociétés financières telles qu'American Express au leader des médias sociaux Facebook, les organisations les plus performantes du monde utilisent la BI. Voici comment certains utilisent des outils de BI pour renforcer leurs opérations.

American Express

American Express a tiré parti des technologies financières pour créer de nouveaux produits de services de paiement. Les essais de l'organisation sur le marché australien lui ont permis d'identifier jusqu'à 24 % de tous les utilisateurs basés en Australie qui fermeront leurs comptes dans les quatre mois.

Grâce à ces informations, l'entreprise prend des mesures progressives pour fidéliser sa clientèle. BI aide également l'entreprise à repérer avec précision les fraudes et à protéger les clients dont les données de carte peuvent être négociées.

Coca Cola

La principale marque de boissons, Coca-Cola, profite des données des médias sociaux. En tirant parti de la technique de reconnaissance d'images pilotée par l'IA, l'organisation peut savoir quand des photos de ses boissons sont publiées en ligne.

Ces données, alliées à la puissance de la BI, offrent à l'organisation des informations importantes sur qui consomme ses boissons, où elles se trouvent et pourquoi elles se réfèrent à la marque numériquement. L'information aide à servir les consommateurs avec des publicités plus ciblées, qui sont quatre fois plus prospectives qu'une publicité générique pour mener en un clic.

Exemples de la façon dont les grandes entreprises utilisent l'analyse de données pour piloter leur succès

L'utilisation de la puissance de l'analyse de données aide les organisations à améliorer leurs opérations commerciales, à réduire leurs coûts, à améliorer leur prise de décision et à faciliter le lancement de produits plus personnalisés. Voici comment certains utilisent l'analyse de données pour activer leurs opérations.

Fitbit

La société de santé et de fitness Fitbit permet à ses appareils de collecter des données sur les activités et les habitudes de consommation alimentaire de ses utilisateurs. Il génère des tableaux de bord que les utilisateurs peuvent surveiller et suivre via des applications mobiles. Ainsi, il offre des préférences et des choix de style de vie améliorés à ses utilisateurs.

Dominos

Le géant de l'alimentation Dominos analyse le comportement multicanal et multi-appareil de ses utilisateurs et relie même le comportement en ligne et hors ligne de ses consommateurs pour l'analyse de données.. La société a augmenté ses revenus mensuels de 6 % et réduit ses dépenses publicitaires de 80 % d'une année sur l'autre grâce à ces analyses de données.

Comment l'analyse de données est-elle utilisée dans le secteur financier et bancaire

Tableau de comparaison : Business Intelligence vs Data Analytics

Base de comparaison

L'intelligence d'entreprise

Analyse des données

Portée

La BI fait référence aux informations nécessaires pour améliorer la prise de décision de l'entreprise.

Lorsque les analyses prédictives et prescriptives sont combinées avec le ML, l'exploration de données et la modélisation, cela conduit à une prise de décision qui change la donne.
Fonctionnalité

L'objectif est d'offrir un soutien à la prise de décision et d'aider à la croissance de l'entreprise.

L'objectif est de modéliser, nettoyer, prévoir et transformer les données selon les besoins de l'entreprise.

Mise en œuvre

La BI peut être activée en tirant parti des outils de BI. Il est implémenté sur des données historiques stockées dans des entrepôts de données et des data marts.

L'analyse des données peut être activée en tirant parti des outils de stockage de données. Les outils de BI peuvent également être implémentés.

Techniques de débogage Dans le cas de l'informatique décisionnelle, il est probable de déboguer le mécanisme uniquement à l'aide des données historiques fournies et à la demande de l'utilisateur final.

D'autre part, l'analyse de données est déboguée en tant que modèle présenté pour convertir les ensembles de données dans un format précis et utile.

Cas d'utilisation Les outils de BI sont utilisés par une grande variété d'entreprises dans tous les secteurs. Les cas d'utilisation les plus courants incluent l'analyse des clients, l'analyse financière, les améliorations de la productivité et les améliorations des processus métier.

Les solutions d'analyse de données sont utilisées dans les entreprises pour la détection et la prévention des fraudes, l'analyse des campagnes marketing, l'amélioration de l'expérience client, l'augmentation de l'efficacité et de la productivité de l'entreprise, etc.

Coût approximatif Comme les prix des solutions BI ne sont souvent pas facilement accessibles, les spécialistes ont fixé le prix moyen à 3 000 $ chaque année. Ceci en dehors des différentes versions que les fournisseurs de services peuvent fournir.

Les outils d'analyse de données vont de la gratuité à 10 000,00 $ ou plus chaque année, selon le nombre d'utilisateurs et les besoins de l'entreprise.
Ensembles de compétences nécessaires au développement de l'intelligence d'affaires

Exécutez des requêtes SQL qui incluent la conception, le code, le test et l'agrégation des résultats pour générer des informations précieuses. Exécutez SQL, effectuez les procédures d'exportation, de transformation et de chargement (ETL), la modélisation des données et l'analyse.

Conclusion

Nous espérons que toutes les informations fournies dans cet article vous ont été utiles. Avec tant de choses différentes à prendre en compte, il peut être difficile pour les entreprises de savoir par où commencer lorsqu'elles choisissent entre des solutions de BI et d'analyse de données pour leur entreprise. Cependant, il est important de se rappeler qu'il n'existe pas de système parfait - chacun a ses avantages et ses inconvénients, et doit donc être utilisé en fonction de ce qui servira le mieux votre entreprise.

Si vous souhaitez mettre en œuvre les idées décrites ci- dessus ou rechercher un engagement plus approfondi des solutions de BI et d' analyse de données , n'hésitez pas à contacter Zuci System . équipe de services de science des données et d'analyse .

Janaha Vivek

I write about fintech, data, and everything around it | Senior Marketing Specialist @ Zuci Systems.