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La Data Science (ou science des données) est une discipline relativement nouvelle. Néanmoins, il existe de nombreux Data Scientists autoproclamés qui prétendent être dans le secteur depuis plus de 30 ans. Cependant, le terme n’a été utilisé pour la première fois qu’en 2001, dans un article de Bell Labs. La fonction «Data Scientist» a réellement pris forme au cours de la dernière décennie, lorsque de nombreuses entreprises de la Silicon Valley (telles que Facebook) ont dû commencer à gérer leur gigantesque montagne de données.

Mais ne vous méprenez pas, il y avait déjà beaucoup de personnes avec un rôle analytique similaire avant l’apparition du terme Data Science (ou science des données). À cette époque, ces disciplines étaient appelées « métier statistique ». Plus tard, les analystes ont fusionné sous la Business Intelligence (BI), une discipline qui vise à obtenir des informations à partir des données que possède une entreprise. Elle ressemble d’ailleurs à la définition généralement utilisée pour décrire la Data Science («l’extraction de connaissance d’ensemble de données»). Mais quelle est la différence entre la Data Science et la Business Intelligence (BI)?

À quoi sert la Business Intelligence?

La Business Intelligence est parfois appelée le précurseur de la Data Science.

La première étape de toute forme de Business Intelligence consiste à collecter des données dites « brutes ». Une fois que les données sont collectées, les ingénieurs utilisent un outil ETL (Extract Transform Load) pour manipuler, transformer et classer les données dans une base de données structurée.

Cela résume donc grossièrement le métier des professionnels de la Business Intelligence qui collectent les données, les placent ensuite dans une base de données et les manipulent, les transforment et les classent à l'aide d'un outil ETL (Extract Transform Load). Les données sont généralement résumées via des tableaux de bord visuels afin de rendre la lecture des informations un peu plus accessible.

Ces bases de données structurées sont appelées « entrepôts de données ». Ces entrepôts de données sont généralement utilisés pour aider la direction et les décisionnaires à prendre des décisions stratégiques. Grâce à ces données, il est possible d’analyser les performances précédentes et de changer de cap si nécessaire. Par exemple, les données peuvent apporter une réponse, entre autres, à des questions sur les performances des ventes et le ROI (retour sur investissement) des investissements publicitaires.

La Business Intelligence est également utilisée pour les rapports d'activité et le calcul des indicateurs clés de performance. En retour, ceux-ci sont utilisés pour renforcer la stratégie commerciale, réaliser des évaluations de performance et / ou fournir des résultats aux actionnaires et aux investisseurs. Quoi qu’il en soit: la Business Intelligence est un facteur déterminant pour la réussite d’une entreprise - ou son échec.

Lire aussi: 5 raisons pour lesquelles la Business Intelligence est la discipline du futur

Et que font les Data Scientists ?

Là où la Business Intelligence remonte dans le temps, la Data Science essaie de faire des prédictions futures basées sur ces données et de développer des algorithmes qui optimisent les performances opérationnelles de l’organisation. Essentiellement, la Business Intelligence est une discipline analytique, tandis que la recherche menée par Data Science permet aux entreprises de cesser d’être rétrospective et réactive dans l’analyse des données pour devenir prédictive, proactive et empirique.

Les outils utilisés dans la Data Science sont également très différents de ceux utilisés dans la Business Intelligence (BI). Les systèmes de BI traditionnels sont statiques - les données sont souvent stockés dans les entrepôts de données. En raison de l'expansion d'Internet et de l'énorme quantité de données qui l'accompagne, il est devenu nécessaire de disposer d'outils de données plus dynamiques capables de traiter une grande quantité de données non structurées. De cette manière, des outils plus avancés sont rapidement apparus, tels que les bases de données Hadoop et NoSQL, qui peuvent traiter des données en temps réel. Cela contribue à la réduction des couts de stockage des données et l’amélioration de l’efficacité des processus.

Conclusion

En d'autres termes, les deux disciplines sont très axées sur les informations et les données. La différence réside dans les outils utilisés et la manière dont les données sont traitées et utilisées.

En résumé, la Data Science peut être considérée comme une sorte d'évolution de la Business Intelligence. En d’autres termes, la Business Intelligence répond aux questions que vous connaissez déjà et la Data Science vous aide à découvrir de nouvelles questions.


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