Voulez-vous connaître la différence entre l’analyse de données volumineuses, l’intelligence d’affaires et la science des données ? Si OUI, voici une explication détaillée et comment chacun peut aider votre petite entreprise.
Une chose unique qui est venue avec cet âge et qui a également fait progresser notre mode de vie, ce sont les données. En fait, la quantité de données numériques qui existent dans notre monde augmente chaque jour à un rythme rapide. Des rapports indiquent qu’il existe plus de 2,7 zettaoctets de données dans l’univers numérique d’aujourd’hui, et que cela devrait atteindre 180 zettaoctets en 2025.
Qu’est-ce que l’analytique ?
Tout d’abord, vous devez savoir que l’analytique est un domaine interdisciplinaire qui intègre une formation dans quatre domaines principaux : mathématiques avancées et statistiques ; informatique et programmation; technologies de base de données; et la gestion des décisions d’entreprise. D’une manière générale, l’analyse consiste à apprendre à utiliser les capacités de traitement des mégadonnées des systèmes informatiques modernes pour stocker, trier et analyser les données pertinentes.
L’objectif est de fournir des solutions quantitatives et scientifiquement fondées à une gamme de problèmes complexes. Des recherches ont montré que les particuliers ou plutôt les professionnels qui savent extraire des données des informations commercialement utiles sont très demandés.
Les organisations de tous les secteurs d’activité dépendent constamment des analystes de la veille économique et des scientifiques des données pour leur donner un avantage concurrentiel considérable et contribuer à augmenter leurs profits. Les analystes de données, les analystes commerciaux et les scientifiques des données travaillent tous ensemble pour transformer les données brutes en informations utiles. Ces experts remplissent des rôles différents, mais liés.
Pourquoi comprendre la relation entre l’analyse de données, l’intelligence d’affaires et la science des données est important ?
Les programmes d’intelligence d’affaires, d’analyse de données et de science des données que nous croyons, discutons et nous nous efforçons de comprendre trois spécialisations connectées mais qui se chevauchent dans le domaine diversifié de l’analyse. Leur différence n’est pas farfelue car les spécialisations du programme se distinguent par des différences dans leur orientation curriculaire.
Les programmes d’analyse de données sont fondés sur les éléments fondamentaux de l’analyse, y compris les mathématiques et les statistiques avancées, et l’exploration de données. Les programmes de science des données explorent les aspects plus techniques de l’informatique, de la programmation informatique et de l’ingénierie informatique. Les programmes de Business Intelligence sont définis par leur focalisation sur les systèmes informatiques qui traitent les données analytiques. Pour bien expliquer et analyser leurs différences, commençons par expliquer les différents systèmes.
Qu’est-ce que l’analyse de données
L’analyse de données (DA) est le processus de compréhension des ensembles de données afin de tirer des conclusions sur les informations qu’ils contiennent, à l’aide de systèmes et de logiciels spécialisés.
La recherche a montré que les technologies et techniques d’analyse de données sont largement utilisées dans les industries commerciales pour donner aux organisations la possibilité de prendre des décisions commerciales plus éclairées et par les scientifiques et les chercheurs pour vérifier ou réfuter les modèles, théories et hypothèses scientifiques.
Il est très important de préciser que l’analyse de données fait principalement référence à un assortiment d’applications, allant de la business intelligence (BI) de base, au reporting et au traitement analytique en ligne (OLAP) à de nombreuses autres formes d’analyse avancée.
Comment l’analyse de données aide-t-elle les entreprises ?
Gardez à l’esprit que l’analyse des données est de nature assez similaire à l’analyse commerciale, un autre terme générique désignant les approches d’analyse des données, à la différence que cette dernière est orientée vers les utilisations commerciales, tandis que l’analyse des données a un objectif plus large.
Il aide les entreprises à augmenter leurs revenus, à augmenter leur efficacité opérationnelle, à améliorer leurs campagnes marketing et leurs efforts de service client, à réagir plus rapidement aux tendances émergentes des marchés et à avoir un avantage concurrentiel. En termes simples, cela contribue à augmenter les performances de l’entreprise. Sur la base de l’application particulière, nous pensons que les données analysées peuvent être constituées d’enregistrements historiques ou de nouvelles informations qui ont été traitées à des fins d’analyse en temps réel.
Qu’est-ce que l’intelligence d’affaires ?
La Business Intelligence (BI) désigne simplement les technologies, les applications et les pratiques pour la collecte, l’intégration, l’analyse et la présentation des informations commerciales. La Business Intelligence aide et soutient une meilleure prise de décision commerciale.
Ils sont parfois utilisés de manière interchangeable avec des cahiers d’information, des rapports, des outils de requête et des systèmes d’information exécutifs. Ces systèmes aident à fournir des vues historiques, actuelles et prédictives des opérations commerciales, en utilisant le plus souvent des données qui ont été organisées dans un entrepôt de données ou un data mart et travaillant occasionnellement à partir de données opérationnelles.
Notez que les éléments logiciels prennent en charge les rapports, les analyses interactives de tableaux croisés dynamiques, la visualisation et l’exploration de données statistiques. Son application aborde les ventes, la production, les finances et de nombreuses autres sources de données commerciales, en particulier pour la gestion des performances commerciales.
En cette ère moderne, les entreprises commencent à comprendre que les données et le contenu ne doivent pas être considérés comme des aspects distincts de la gestion de l’information, mais doivent plutôt être compris et gérés dans une approche d’entreprise intégrée.
Gardez à l’esprit que la gestion de l’information d’entreprise rassemble la Business Intelligence et la gestion de contenu d’entreprise. Des rapports ont montré que les entreprises se dirigent actuellement vers la Business Intelligence opérationnelle, qui est actuellement sous-desservie et incontestée par les fournisseurs.
Qu’est-ce que la science des données et comment aide-t-elle les entreprises ?
La science des données est simplement un système utilisé pour extraire des connaissances ou des informations à partir de données sous diverses formes, structurées ou non. La science des données utilise des techniques et des théories tirées de nombreux domaines dans les grands domaines des mathématiques, des statistiques, des sciences de l’information et de l’informatique, en particulier des sous-domaines de l’apprentissage automatique, de la classification, de l’analyse de cluster, de l’exploration de données, des bases de données et visualisation.
La science des données est une discipline qui utilise un ensemble de techniques et de méthodologies pour créer des applications métier à partir de diverses sources de données structurées ou non structurées. Gardez à l’esprit que les entreprises de cette ère moderne ont besoin de compétences en science des données pour acquérir des connaissances à partir de leurs données. La diversité des applications métiers impactées par l’utilisation de la science des données est très grande.
La science des données aide à obtenir des résultats et leurs avantages peuvent inclure…
Les fournisseurs d’énergie adaptent leur production à la demande prévue
Les banques et les acteurs financiers comprennent mieux les risques et détectent les fraudes
Les compagnies d’assurance proposent la bonne offre au bon client au bon moment de la vie
Les marketeurs travaillent plus efficacement sur la fidélisation des clients
Les acteurs du e-commerce peuvent augmenter leurs taux de conversion
Les grandes entreprises associent une collaboratrice insatisfaite à un emploi vacant qui sera son emploi de rêve
Les industries préviennent les pannes avant qu’elles ne surviennent
Analyse des sentiments pour les marques en rassemblant les conversations Facebook et Twitter
La supply chain peut optimiser ses stocks et délais de livraison
Telco ou entreprises d’abonnement similaires qui souhaitent travailler sur la prévention du churn
Les entreprises B2C évaluent la valeur à vie du client pour concentrer leurs meilleurs efforts
Les détaillants prédisent leurs ventes futures en analysant le comportement des clients
Data Analytics vs. Business Intelligence vs. Programmes de science des données – Quelle est la différence ?
Vous devez comprendre que le domaine de l’analyse est divisé en trois principaux types de programmes d’études : analyse des données, science des données et intelligence d’affaires.
Même s’il est utile de trier les programmes dans ces catégories, il existe un chevauchement considérable entre les trois types de programmes différents. Nous pensons qu’il n’existe pas de convention de nommage normalisée ni de normes de programme pour les programmes menant à un diplôme en analytique.
Diversité et ampleur
La meilleure façon de déterminer l’orientation de chaque programme est d’évaluer soigneusement son programme d’études, y compris les cours obligatoires et au choix. Il est très important de noter que les programmes d’analyse de données sont les plus vastes et les plus diversifiés des trois programmes d’études en analyse, avec des cours de mathématiques appliquées, de statistiques, d’informatique et de systèmes informatiques.
Mais les programmes de science des données couvrent également ces domaines, ils nécessitent généralement des cours plus avancés en informatique, en programmation et en ingénierie. Les programmes de Business Intelligence sont les plus axés sur l’informatique parmi les spécialisations du programme d’analyse, avec des cours sur l’entreposage de données, la gestion de bases de données et les technologies de tableau de bord.
En effet, connaître et comprendre le bon programme d’analyse à choisir peut être très difficile. Les programmes d’analyse existent sur un continuum, avec l’analyse des données au milieu, et la science des données et l’intelligence d’affaires de chaque côté. Gardez à l’esprit que les programmes d’analyse de données sont généralement les plus larges, les programmes de science des données et de veille économique étant plus spécialisés.
Mais les programmes de sciences nécessitent davantage de cours liés à l’informatique, tandis que les programmes de Business Intelligence nécessitent davantage de cours liés à l’informatique. Nous pensons que de nombreux programmes ont défini des exigences qui les expliquent plus explicitement en tant que programmes d’analyse de données, de science des données ou d’intelligence d’affaires. Mais, ces programmes peuvent également offrir des choix qui permettent aux étudiants de combiner des éléments des trois programmes différents.
Les programmes d’analyse de données sont constitués du programme de base en analytique, le programme dans lequel d’autres spécialisations en analytique sont fondées. Ces programmes ont une portée plus large que les autres spécialisations analytiques.
Notez que les étudiants des programmes d’analyse de données apprennent à utiliser les mathématiques avancées et la programmation informatique pour tester des hypothèses, identifier des tendances et répondre aux questions de manière quantitative.
Nous pensons que cela implique d’utiliser des feuilles de calcul et des bases de données pour agréger et trier des données non structurées, et d’utiliser des techniques de modélisation statistique, des matrices de probabilité et des algorithmes pour analyser différents types de données. Alors que les programmes de science des données sont à certains égards plus techniques que les programmes d’analyse de données, avec plus de cours dédiés à l’informatique, à la programmation informatique et à l’ingénierie informatique.
Mais ensuite, les étudiants en science des données apprennent à utiliser les mêmes outils que ceux utilisés dans l’analyse des données, en particulier la modélisation statistique, les mathématiques avancées, la programmation algorithmique et les systèmes de données volumineuses.
Les programmes de science des données abordent également bon nombre des mêmes préoccupations principales que les programmes d’analyse de données, y compris les nombreux processus de collecte, de tri et d’interprétation des données empiriques afin d’identifier des tendances, des corrélations et des causes significatives. Mais gardez à l’esprit que les programmes de science des données explorent des applications d’analyse expérimentale qui vont au-delà de ce qui est typique d’un programme d’analyse de données.
Cela comprend l’apprentissage de l’utilisation des ensembles de données les plus volumineux et les plus complexes et l’écriture de code informatique capable de relever les défis uniques de la structuration et de l’analyse de ces ensembles de données. Le programme de Business Intelligence (BI) se compose d’un focus clairement expliqué sur les systèmes informatiques qui sont utilisés pour améliorer le flux d’informations analytiques au sein d’une organisation.
Il s’agit notamment de bases de données avancées, de technologies d’entreposage de données et de plates-formes de tableaux de bord exécutifs, qui sont des outils qui permettent aux membres non techniques d’une organisation d’accéder aux métriques générées par les analystes de données.