Analyse métier vs analyse de données : Lequel est le meilleur pour votre entreprise ?

Les big data transforment et alimentent la prise de décision partout. Des grandes entreprises à l’enseignement supérieur et aux agences gouvernementales, les données provenant d’une pléthore de sources aident les organisations à étendre leur portée, à stimuler les ventes, à fonctionner plus efficacement et à lancer de nouveaux produits ou services.

Pour donner du sens à toutes ces données et les utiliser pour être plus compétitives, les entreprises doivent appliquer à la fois l’analyse commerciale et l’analyse des données. Il y a souvent confusion entre ces deux domaines, qui peuvent sembler interchangeables. Dans cet article, nous allons examiner les objectifs de chaque fonction et comparer les rôles et les responsabilités pour vous aider à décider quelle voie vous convient le mieux.

Analyse d’entreprise vs analyse de données : Une vue d’ensemble

L’analytique d’entreprise et l’analytique de données impliquent toutes deux de travailler avec des données et de les manipuler, d’extraire des idées des données et d’utiliser ces informations pour améliorer les performances de l’entreprise. Alors, quelles sont les différences fondamentales entre ces deux fonctions ?

L’analytique d’entreprise se concentre sur les implications commerciales plus larges des données et sur les actions qui devraient en découler, par exemple si une entreprise doit développer une nouvelle ligne de produits ou prioriser un projet par rapport à un autre. Le terme business analytics fait référence à une combinaison de compétences, d’outils et d’applications qui permettent aux entreprises de mesurer et d’améliorer l’efficacité des fonctions commerciales essentielles telles que le marketing, le service client, les ventes ou l’informatique.

L’analyse des données consiste à passer au peigne fin des ensembles de données massifs pour révéler des modèles et des tendances, tirer des conclusions sur des hypothèses et soutenir les décisions commerciales avec des informations basées sur les données. L’analyse de données tente de répondre à des questions telles que : « Quelle est l’influence de la géographie ou des facteurs saisonniers sur les préférences des clients ? » ou « Quelle est la probabilité qu’un client se défausse sur un concurrent ? ». La pratique de l’analytique des données englobe de nombreuses techniques et approches diverses et est aussi fréquemment appelée science des données, exploration des données, modélisation des données ou analytique des big data.

An intro to business analytics

L’analytique des affaires (BA) est l’exploration itérative des données d’une organisation, avec un accent sur l’application de techniques d’analyse statistique pour révéler des informations qui peuvent aider à stimuler l’innovation et la performance financière. Les organisations axées sur l’analytique traitent le big data comme un actif d’entreprise précieux qui alimente la planification commerciale et soutient les stratégies futures, et l’analytique d’entreprise les aide à tirer le maximum de valeur de cette mine d’or d’informations.

Il existe trois principaux types d’analytique d’entreprise – descriptive, prédictive et prescriptive. Celles-ci sont généralement mises en œuvre par étapes et, ensemble, elles peuvent répondre ou résoudre à peu près n’importe quelle question ou problème qu’une entreprise peut avoir.

• L’analytique descriptive répond à la question « Que s’est-il passé ? ». Ce type d’analytique évalue les données historiques pour en tirer des idées sur la façon de planifier l’avenir. Grâce à la disponibilité généralisée d’outils d’accès et de découverte des données en libre-service et de tableaux de bord, les dirigeants et les professionnels non techniques peuvent tirer profit des insights générés par le big data pour améliorer les performances de l’entreprise.
• L’analyse prédictive est l’étape suivante sur le chemin de l’insight. Elle utilise l’apprentissage automatique et les techniques statistiques pour aider les entreprises à anticiper la probabilité d’événements futurs. Cependant, l’analyse prédictive étant de nature probabiliste, elle ne peut pas réellement prédire l’avenir ; elle ne peut que suggérer le résultat le plus probable en fonction de ce qui s’est produit dans le passé.
• L’analyse prescriptive explore les actions possibles à entreprendre en fonction des résultats de l’analyse descriptive et prédictive. Ce type d’analytique combine, des modèles mathématiques et des règles commerciales pour optimiser la prise de décision en recommandant plusieurs réponses possibles à différents scénarios et compromis.

Les organisations peuvent utiliser l’une ou l’autre de ces techniques, mais pas nécessairement dans cet ordre. L’analyse d’entreprise peut être mise en œuvre dans n’importe quel service, des ventes au développement de produits en passant par le service client, grâce à des outils facilement disponibles dotés d’interfaces intuitives et d’une intégration profonde avec de nombreuses sources de données. Beaucoup de ces solutions offrent aux utilisateurs la possibilité d’appliquer des modèles analytiques avancés sans l’aide d’un data scientist, créant ainsi de nouvelles opportunités pour trouver des informations cachées dans de grands ensembles de données.

L’analyse d’entreprise nécessite des volumes adéquats de données de haute qualité, de sorte que les organisations qui recherchent des résultats précis doivent intégrer et réconcilier les données dans différents systèmes, puis déterminer quels sous-ensembles de données mettre à la disposition de l’entreprise.

Une introduction à l’analyse de données

L’analyse de données est le processus de collecte et d’examen des données brutes afin de tirer des conclusions sur celles-ci. Chaque entreprise collecte des volumes massifs de données, notamment des chiffres de vente, des études de marché, des données logistiques ou transactionnelles. La véritable valeur de l’analyse des données réside dans sa capacité à reconnaître des modèles dans un ensemble de données qui peuvent indiquer des tendances, des risques ou des opportunités. L’analyse des données permet aux entreprises de modifier leurs processus en fonction de ces enseignements pour prendre de meilleures décisions. Il peut s’agir de déterminer quels nouveaux produits mettre sur le marché, d’élaborer des stratégies pour fidéliser des clients précieux ou d’évaluer l’efficacité de nouveaux traitements médicaux.

La plupart des techniques d’analyse de données couramment utilisées ont été automatisées pour accélérer le processus analytique. Grâce à la disponibilité généralisée de puissantes plateformes d’analyse, les analystes de données peuvent trier d’énormes quantités de données en quelques minutes ou quelques heures au lieu de jours ou de semaines en utilisant :

• L’exploration de données : Consiste à trier de grands ensembles de données pour identifier des tendances, des modèles et des relations.
• Analyse prédictive : Agrége et analyse les données historiques pour aider les organisations à répondre de manière appropriée aux résultats futurs tels que le comportement des clients et les pannes d’équipement.
• Apprentissage automatique : Utilise des probabilités statistiques pour apprendre aux ordinateurs à traiter les données plus rapidement que la modélisation analytique classique.
• Analyse des données massives : Applique des outils d’exploration de données, d’analyse prédictive et d’apprentissage automatique pour transformer les données en renseignements commerciaux.
• Exploration de textes : Repère des modèles et des sentiments dans des documents, des courriels et d’autres contenus textuels.

Alors que de plus en plus d’organisations déplacent leurs applications commerciales critiques vers le cloud, elles gagnent la capacité d’innover plus rapidement avec le big data. Les technologies du cloud créent un environnement innovant et rapide où les équipes d’analyse de données peuvent stocker plus de données et y accéder et les explorer plus facilement, ce qui se traduit par un temps de valorisation plus rapide des nouvelles solutions.

Analyse métier vs analyse de données : Une comparaison

La plupart des gens s’accordent à dire que l’analyse d’entreprise et l’analyse de données partagent le même objectif final, à savoir l’application de la technologie et des données pour améliorer les performances de l’entreprise. Dans un monde axé sur les données où le volume d’informations dont disposent les organisations continue de croître de manière exponentielle, les deux fonctions peuvent même fonctionner en tandem pour maximiser l’efficacité, révéler des informations utiles et aider les entreprises à réussir.

Cette comparaison côte à côte devrait aider à dissiper une partie de la confusion entre l’analyse d’affaires et l’analyse de données.

Analyste d’affaires vs analyste de données : Une comparaison des rôles

Les analystes d’affaires et les analystes de données travaillent tous deux avec des données. La différence réside dans ce qu’ils en font. Les analystes d’affaires utilisent les données pour prendre des décisions commerciales stratégiques. Les analystes de données recueillent des données, les manipulent, en identifient les informations utiles et transforment leurs résultats en informations digestes. L’analyse des données est leur objectif final.

Les personnes qui occupent l’un ou l’autre de ces rôles doivent aimer tout ce qui touche aux données, posséder un esprit analytique, avoir de bonnes aptitudes à la résolution de problèmes et être capables de voir et de travailler dans une perspective globale. Mais si vous essayez de décider entre ces deux parcours professionnels, il est tout aussi important de comprendre en quoi ils diffèrent.

• Les analystes d’affaires utilisent les données pour identifier les problèmes et les solutions, mais n’effectuent pas une analyse technique approfondie des données. Ils opèrent à un niveau conceptuel, définissant la stratégie et communiquant avec les parties prenantes, et se préoccupent des implications commerciales des données. Les analystes de données, en revanche, passent la majeure partie de leur temps à recueillir des données brutes provenant de diverses sources, à les nettoyer et à les transformer, et à appliquer une gamme de techniques spécialisées pour extraire des informations utiles et élaborer des conclusions.
• Les analystes commerciaux ont généralement une vaste expérience du domaine ou de l’industrie dans des domaines tels que le commerce électronique, la fabrication ou les soins de santé. Les personnes occupant ce rôle s’appuient moins sur les aspects techniques de l’analyse que les analystes de données, bien qu’elles aient besoin d’une connaissance pratique des outils statistiques, des langages de programmation courants, des réseaux et des bases de données.
• Les analystes d’affaires doivent être compétents en matière de modélisation et de collecte des exigences, tandis que les analystes de données doivent posséder de solides compétences en matière de veille économique et d’exploration des données, ainsi qu’une maîtrise des technologies en demande comme l’apprentissage automatique et l’IA.
• Pour les analystes d’affaires, une solide formation en administration des affaires est un véritable atout. De nombreux analystes d’affaires sont issus de formations en gestion, en affaires, en informatique, en sciences informatiques ou dans des domaines connexes. D’autre part, une formation en mathématiques ou en technologies de l’information est souhaitable pour les analystes de données, qui doivent comprendre les statistiques complexes, les algorithmes et les bases de données.

Compétences supplémentaires requises pour chaque rôle

A part les compétences techniques et spécifiques au rôle, les analystes d’affaires et de données ont chacun besoin de quelques compétences supplémentaires pour réussir.

Un analyste d’affaires doit pouvoir :

• Assumer une vision holistique d’un problème ou d’un défi d’affaires.
• Collaborer avec des individus à travers l’organisation pour obtenir les informations nécessaires pour conduire le changement.
• Développer des plans, des rapports et des analyses d’affaires et de projets clairs et compréhensibles.
• Engager et communiquer avec les parties prenantes à tous les niveaux de l’organisation.
• Présenter des recommandations de façon claire et convaincante pour un éventail de publics.

Un analyste de données doit être en mesure de :

• Traduire les données en aperçus commerciaux significatifs.
• Travailler de façon autonome.
• Identifier les ensembles de données pertinents et les ajouter à la volée.
• Rapportent les résultats de manière claire et significative.
• Définissent de nouveaux processus de collecte et d’analyse des données selon les besoins.

Démarrer avec l’analyse des affaires ou des données

Des toutes dernières startups aux entreprises mondiales établies, chaque organisation doit tirer parti des données pour l’innovation et la croissance des affaires. Les pratiques de l’analyse de données et de l’analyse métier partagent un objectif commun d’optimisation des données pour améliorer l’efficacité et résoudre les problèmes, mais avec quelques différences fondamentales.

Quel que soit le chemin que vous choisissez, vous devrez rassembler des données pertinentes et fiables provenant de nombreuses sources, rapidement, facilement et en toute sécurité. Talend Data Fabric accélère le processus d’analyse en fournissant une suite unique d’applications cloud en libre-service pour l’intégration et l’intégrité des données. En effet, si vous avez confiance dans la qualité de vos données, vos partenaires seront convaincus de prendre les bonnes décisions à chaque fois. Essayez Talend Data Fabric dès aujourd’hui pour commencer à prendre des décisions basées sur les données.