Big data, Business Intelligence & Data Science : Parlons-nous de la même chose ?

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Il semblerait que chaque jour de nouveaux concepts apparaissent, que les anciens se transforment, se réadaptent et se faufilent dans le jargon des entreprises. Certains secteurs l’adoptent plus rapidement que d’autres mais tôt ou tard, tous se retrouvent face au dilemme de devoir se familiariser avec ces nouveaux termes pour les évaluer et pour déceler les avantages qu’on peut en tirer pour son business.

Il y a bien un fil conducteur entre les principaux concepts et les technologies appliquées : les données. Depuis toujours, les entreprises tentent d’améliorer leurs processus décisionnels et pour optimiser ces processus, les données existantes et la capacité à les transformer en informations utiles, sont des éléments clés.

L’application de la Business Intelligence

Lorsque la quantité des données a commencé à prendre des dimensions difficiles à gérer, la Business Intelligence et l’analyse sont devenues essentielles pour améliorer le rendement des différents processus opérationnels d’entreprise.

Mais les services dans le cloud, les réseaux sociaux, les possibilités d’inter-connexion entre les dispositifs et l’IoT ont augmenté de manière exponentielle la quantité de données, les formats et les structures non relationnelles qui, non seulement compliquent le stockage mais aussi l’analyse. C’est l’explosion de ces données et leur gestion qu’on appelle le Big data. Le guide d’Amazon Web Service définie le Big data comme « une quantité considérable de données difficile à stocker sur les bases de données traditionnelles, pour s’exécuter sur des serveurs standards et pour être analyser avec des applications habituelles ». La BI permet de prendre des décisions basées sur des informations présentées sous forme de dashboards ou de rapports pour que les décideurs accèdent facilement aux fameuses KPIs.

Le Big Data a-t ‘il tué la BI ?

La technologie de Big data n’a pas tué la BI, elle l’a amplifiée. C’est une source de données nouvelle pour la Business Intelligence, qui augmente ses capacités. On parlera plutôt de complémentarité entre les deux concepts.
Le Big data a apporté de nouvelles applications professionnelles comme les capacités prédictives qui transcendent le commerce ou la possibilité d’améliorer les connaissances sur les préférences et les habitudes des clients et l’impact qu’ont ses connaissances dans différents domaines d’activités, entre autres.

Data Science

Jusqu’ici, tout était assez clair. Jusqu’à ce qu’apparaissent le concept de la science des données.

On pourrait dire que c’est une nouvelle discipline qui est apparue face aux millions de données générer par les entreprises, quantité massive d’informations qu’elles ne savent pas comment utiliser pour prendre des décisions. La Data Science englobe les concepts reconnus de l’apprentissage automatique (Machine Learning) et l’analyse prédictive.

L’apprentissage automatique est une technique de science de données qui aide les « machines » à apprendre à partir des données recueillies pour prédire les tendances, les résultats et les comportements futurs. Concrètement, cela consiste à analyser et extraire des patrons issus d’un ensemble de données qui serviront ensuite aux autres départements de l’entreprise. L’analyse prend tout son sens lorsqu’elle est portée sur de grands volumes de données ou lorsque « les relations entre les données sont si complexes ou inconnues qu’il serait impossible de les découvrir humainement ».

Vous devez sûrement penser que le Big data est donc un input pour la science des données ? Eureka ! Nous venons d’éclaircir une autre relation entre les concepts.

Il nous reste tout de même encore un point à voir. Y-a-t-il une relation entre BI augmentée et Data Science ? La science des données s’utilise aujourd’hui pour enrichir de nombreux produits. La BI augmentée est un de ses nombreux cas d’application de la data science.

Big data, BI et Data Science permettent de doter un grand nombre de solutions technologiques de capacités cognitives et d’intelligence artificielle. D’autant plus qu’aujourd’hui, l’intérêt est particulièrement porté les possibilités qu’elles offrent sur la gestion de l’expérience client à n’importe quel type d’entreprise, comme les solutions omnicanales pour centres de contact ou les centres d’appels.

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