Science des Données vs. Analytique Métier

Avec la montée en puissance de la numérisation dans tous les secteurs d’activité, la disponibilité des données et leur utilisation pour la gestion des opérations et les décisions stratégiques ont considérablement augmenté au cours de la dernière décennie, une tendance qui devrait se poursuivre. Parallèlement à la diffusion des applications de données, le nombre d’outils, de techniques, de cadres et de modèles a également augmenté, ce qui rend leur compréhension plus difficile et leur différenciation pas toujours aisée.

La science des données et l’analytique métier sont deux termes largement promus et parfois appliqués comme des synonymes. Cependant, bien que tous deux utilisent les données pour extraire des informations qui soutiennent les décisions de l’entreprise, les outils et les techniques utilisés varient dans chaque cas. Avant de lancer un projet ou une équipe dans une entreprise, les dirigeants doivent comprendre quelle approche est la plus pertinente pour l’entreprise ou le défi à relever.

Différence entre la science des données et l’analytique d’entreprise

Tout d’abord, il est essentiel de comprendre ce qui différencie la science des données de l’analytique métier. En ce qui concerne la portée, la science des données est un vaste domaine d’étude et d’application qui stocke et traite les données en vue de différents objectifs. Les problèmes traités par la science des données sont généralement complexes et impliquent le développement d’algorithmes sophistiqués. D’autre part, l’analytique métier concerne l’utilisation spécifique d’outils analytiques de données pour interpréter des données qui permettront de prendre des décisions plus éclairées. L’application de ces outils est généralement prévue dans la stratégie d’informatique décisionnelle de l’entreprise.

Comme le champ d’application de la science des données est plus étendu, les ensembles de données traités le sont aussi. L’analytique métier se concentre généralement sur des domaines ou des défis spécifiques, ce qui implique généralement des ensembles de données plus petits, avec des informations déjà plus standardisées, nécessitant moins de puissance de calcul pour fournir l’analyse souhaitée. On peut considérer que la science des données est le terme générique qui englobe toutes les techniques de stockage, de traitement, d’extraction, d’analyse et de visualisation des données, y compris l’analytique métier.

Qu’est-ce que la science des données ?

La science des données est le domaine de travail dans lequel les données sont collectées, stockées, analysées et présentées afin d’identifier des tendances ou des modèles et de prédire des résultats. Les outils utilisés peuvent comprendre des modèles mathématiques, des analyses statistiques, l’apprentissage automatique et la visualisation des données, qui sont appliqués à des ensembles de données complexes et volumineux.

Cela peut être appliqué dans n’importe quel secteur, qu’il s’agisse de prévoir les ventes, de gérer les stocks, d’anticiper des scénarios extrêmes, de tester l’impact de différentes variables, ou de nombreuses autres applications. Au-delà des applications commerciales, la science des données joue un rôle essentiel dans les domaines de la recherche et de la santé.

Compétences et outils requis pour la science des données

Comme indiqué précédemment, le champ d’application de la science des données est très vaste, ce qui sous-entend que la liste des outils utilisés pour appliquer les différentes méthodologies concernées est également étendue. Les outils peuvent être utilisés pour stocker, manipuler, visualiser ou partager des données. Pour en citer quelques-uns, les compétences et outils suivants sont couramment appliqués lors de la résolution de problèmes complexes à l’aide de la science des données :

1. Les outils de manipulation et d’analyse des données sont utilisés pour simplifier, organiser et standardiser les données afin de les rendre plus faciles à traiter et à visualiser. Ceux-ci incluent Pandas – pour les tâches d’analyse de données en Python, NumPy – pour gérer les données numériques et SciPy – pour les expressions symboliques – entre autres.

2. Les outils Big Data sont utilisés pour exploiter de grands ensembles de données qui ne sont pas gérables par les moyens traditionnels. Les données peuvent être structurées, semi-structurées ou non structurées, ce qui influence l’outil choisi pour être appliqué. Pour les grands ensembles de données, les scientifiques des données peuvent utiliser des outils tels que Hadoop, Apache, HPCC, entre autres.

3. Les langages de programmation sont ressourcés pour résoudre les problèmes liés à la science des données. Le choix du langage appliqué dépend de la complexité du calcul et de la taille de l’ensemble de données. Python, Java, C++, Go, R, PHP et SQL sont quelques-uns des langages utilisés.

4. Les techniques d’apprentissage automatique permettent aux ordinateurs d’apprendre en continu à partir d’ensembles de données de plus en plus nombreux, en fournissant des résultats sans qu’il soit nécessaire de programmer explicitement chaque règle et chaque scénario.

5. La modélisation statistique utilise des ensembles de données finis pour construire des algorithmes qui identifient les relations entre les variables et font des prédictions à partir des données.

6. Les outils de visualisation des données présentent les données de manière visuelle afin qu’elles puissent être partagées avec des parties prenantes de différents niveaux de connaissance tout en étant comprises. Les formats de visualisation peuvent être des cartes géographiques, des diagrammes, des sparklines, des infographies, des cartes thermiques ou des graphiques statistiques. Microsoft Power, Tableau, Qlik Sense, Matplotlib et Seaborn sont quelques-uns des outils de visualisation les plus utilisés.

7. Les outils de collaboration et de contrôle de version sont nécessaires lorsque plusieurs personnes sont impliquées dans une initiative de science des données. Ces outils facilitent la programmation simultanée et permettent de garder la trace des différentes versions et mises à jour. Des exemples de ces outils sont Git, Apache Subversion et Jupyter.

8. Les connaissances spécifiques liées à chaque domaine ne sont pas à négliger parmi les compétences plus techniques requises pour la science des données. Il est donc essentiel de comprendre l’environnement dans lequel les données sont insérées afin d’extraire les bons résultats.

La science des données : Application – Cinq industries principales

La science des données est un vaste domaine qui peut être étendu à presque tous les secteurs économiques. Cependant, sa mise en application est déjà plus mature dans certaines industries, telles que :

1. Les secteurs bancaires et financiers bénéficient de la science des données pour des opérations telles que la modélisation du risque de crédit, la détection des fraudes et les prévisions financières.

2. Le secteur de la santé utilise la science des données depuis ses débuts pour étudier le comportement des maladies ou prédire les résultats des patients. Sur le plan plus opérationnel, elle est également utilisée pour améliorer l’allocation des ressources et maximiser la capacité.

3. Les organisations de commerce de détail utilisent la science des données pour prédire la consommation, optimiser les stratégies de tarification et élaborer des campagnes de marketing personnalisées.

4. Les industries de production optimisent la planification de la production et la gestion des stocks, prévoient les pannes d’équipement et préviennent les problèmes de qualité des produits en utilisant des outils de science des données.

5. Les entreprises technologiques utilisent la science des données principalement pour tester différents scénarios, étudier le comportement des utilisateurs et optimiser les efforts de marketing. Souvent, cela se fait en exploitant les plateformes de CRM pour améliorer l’expérience client.

Qu’est-ce que l’analytique métier ?

Contrairement à la science des données, l’analytique métier est un domaine plus restreint, dans lequel des outils et des modèles analytiques sont mis en œuvre pour transformer les données en informations pertinentes pour l’entreprise. Elle utilise l’analyse statistique, la visualisation des données et la modélisation prédictive pour analyser les données de l’entreprise, les interpréter et les présenter de manière à ce qu’elles soient compréhensibles et exploitables par les leaders.

Compétences et outils requis pour l’analytique de métier

Les outils et les compétences nécessaires à l’analytique métier sont très similaires à ceux utilisés de manière étendue dans la science des données, car les données doivent également être stockées, manipulées, analysées et présentées.

Tant l’analytique métier que la science des données requièrent des compétences et des outils tels que la manipulation des données, l’apprentissage automatique, des outils de collaboration et de contrôle de version, des outils de visualisation des données et des connaissances spécifiques liées à chaque domaine. Cependant, lorsque la complexité des problèmes varie, la complexité des outils varie également.

1. Tout comme la science des données, les processus d’analytique métier utilisent également des outils de manipulation et d’analyse des données. Pour les problèmes plus simples, on peut utiliser Excel ou SQL, tandis que Python peut être utilisé pour les défis plus complexes.

2. Les techniques d’apprentissage automatique sont également utilisées dans l’analytique métier. Les algorithmes couramment utilisés en analyse d’entreprise comprennent la régression linéaire, les arbres de décision et les réseaux neuronaux.

L’analytique métier : Application – Cinq industries principales

Tout comme la science des données, l’analytique métier s’est avérée efficace pour assurer la croissance d’entreprises de différentes industries :

1. Les secteurs bancaires et financiers bénéficient de l’analytique métier pour analyser les données financières afin d’identifier les tendances ou les modèles qui peuvent aider à la définition et à la tarification des produits.

2. L’industrie des soins de santé utilise l’analytique métier principalement pour améliorer l’allocation des ressources, maximiser l’utilisation des compétences et réduire les coûts.

3. Les organisations de commerce de détail appuient la gestion des stocks, les stratégies de tarification et les efforts de marketing sur des outils d’analytique métier.

4. Les industries de production optimisent la planification de la production, la gestion des stocks et le lissage de la chaîne d’approvisionnement avec l’aide de l’analytique métier.

5. Les entreprises technologiques utilisent quotidiennement l’analytique métier pour gérer les priorités de développement des produits en analysant le comportement des utilisateurs et en testant les différentes fonctionnalités des produits.

Comment l’analytique métier et la science des données contribuent-ils à la valeur commerciale ?

La stratégie d’informatique décisionnelle de chaque organisation déterminera comment les données et l’analytique doivent être appliquées dans chaque département afin de générer la plus grande valeur pour les entreprises. Du développement de produits aux opérations, aux ventes et à la stratégie, les connaissances que la science des données et l’analytique métier peuvent apporter peuvent être cruciales pour le succès de l’entreprise par rapport à ses concurrents. Ce sont quelques-uns des exemples de la manière dont la science des données peut apporter des bénéfices à une entreprise :

1. Renforcement de l’innovation et de la recherche

Les données peuvent aider à identifier de nouvelles tendances dans les préférences des consommateurs ou des corrélations entre les variables qui peuvent aboutir au développement de produits ou de services plus robustes.

Gain d’un avantage concurrentiel stratégique

Les organisations dotées de compétences avancées en analytique métier peuvent identifier de nouvelles opportunités commerciales et de nouveaux flux de recettes plus tôt que leurs concurrents, ce qui leur donne une longueur d’avance en matière d’innovation de produits ou de services.

Augmentation de la productivité et de l’efficacité

En modélisant en permanence les données opérationnelles réelles, les organisations seront en mesure de prévoir les défaillances, d’identifier les contraintes et de planifier plus efficacement les opérations et les stocks. De plus, il sera plus facile d’identifier les opportunités d’amélioration opérationnelle et de réduction des coûts, car elles seront plus visibles pour toutes les parties prenantes, ce qui contribuera à rendre le changement plus agile.

Amélioration globale du processus décisionnel

Les décisions prises sur la base d’informations peuvent conduire à des résultats plus prévisibles. Si les équipes et les dirigeants peuvent accéder à des données fiables et à des scénarios antérieurs, ils peuvent prendre des décisions plus conscientes. Ceci est valable tant au niveau stratégique qu’au niveau de l’équipe ou du projet.

Personnalisation du marketing et des ventes

En collectant des informations sur les habitudes et les choix des consommateurs, ainsi que sur les événements saisonniers, les responsables du marketing et des ventes peuvent créer des campagnes qui répondent aux besoins de leur cible au bon moment, ce qui permet d’augmenter les résultats des ventes. La stratégie de vente peut également s’appuyer sur des informations issues de l’analytique métier, aidant les leaders à identifier des marchés inexploités ou à développer des approches commerciales plus efficaces.

L’analytique comme facteur de croissance de l’entreprise

Pour les organisations plus matures, la mise en place d’une stratégie d’informatique décisionnelle qui couvre tous les domaines d’application de la science des données fait déjà partie de la révision annuelle de la stratégie. Cependant, l’ampleur de la science des données peut être décourageante pour les petites entreprises qui souhaitent commencer à se lancer dans l’analytique des données. Commencer par les outils les plus courants utilisés dans les applications d’analytique métier devrait être la première étape pour introduire les données et leur potentiel dans l’organisation tout en préparant la structure des données et les compétences des équipes à une structure future plus complexe.