Business intelligence et analytics : quelles différences ?

Dans le monde du business, la donnée est partout.

Les entreprises, quelle que soit leur taille, se veulent centrées sur la data. De fait, elles sont de plus en plus nombreuses à générer ou collecter des volumes encore inédits de données. Souvent, elles investissent du budget et des ressources humaines afin de tirer profit de ces données-là : elles embauchent des profils techniques spécialisés dans l’informatique et acquièrent des logiciels de pointe dédiés à la data. 

Si, vous aussi, vous vous intéressez à la data et aimeriez faire levier sur celle-ci pour améliorer les performances de votre entreprise, vous vous demandez sans doute par où commencer. Vous entendez souvent les termes de business intelligence et d’ analytics utilisés de manière interchangeable et vous ne savez pas s’ils sont vraiment équivalents. Si non, lequel est fait pour vous ? Entre Business Intelligence, Data Analytics et Business Analytics, faut-il choisir ? Est-il possible d’avoir les trois en même temps ? Voici un petit tour d’horizon. 

Qu’est-ce que la business intelligence ? 

La business intelligence est un ensemble de méthodes et d’outils qui permettent aux entreprises de prendre de meilleures décisions grâce à la donnée. Pour piloter les opérations et la stratégie d’une entreprise, la data est cruciale. Il se trouve que les entreprises en ont, de la data. Encore faut-il savoir l’étudier, la présenter et la partager afin de favoriser le passage à l’action et la prise de décision. C’est là que la business intelligence intervient. Grâce à la BI, chacun peut obtenir une vision claire de la situation de l’entreprise et du marché. Cela passe, notamment, par : 

• La centralisation des données les plus importantes.
• La définition de KPI (Key Performance Indicators) ou métriques clés qui permettent de surveiller la performance du business et son évolution dans le temps et selon différentes variables. 
• La création de rapports BI réguliers (statiques ou dynamiques). 
• Des tableaux de bord qui présentent la donnée de manière visuelle et interactive. 

La Business Intelligence permet de comprendre ce qui s’est passé dans le passé afin de prendre de meilleures décisions.  

Qu’est-ce que l’analytiCS de données ?

L’analytics désigne le processus technique par lequel les experts data étudient un ensemble de données afin d’en tirer des enseignements importants. Lorsque l’on est face à un ensemble de données, certaines tendances ne sont pas visibles à l'œil nu. Les data analystes sont chargés d’appliquer à la donnée des procédés mathématiques et statistiques pour en révéler les corrélations : ils sont capables, entre autres, de révéler le rapport entre deux variables et de démontrer que l’une influence l’autre. Par exemple, une analyse de donnée peut prouver que fumer augmente les taux de cancer.  

La recherche de ces relations entre les variables est particulièrement importante pour accomplir l’une des fonctions principales de l’analytics : faire des prédictions. En étudiant la manière dont la donnée se comporte dans le passé et les rapports de causalité, il est possible de faire des prédictions pour l’avenir. L’analytics de données va de la simple étude statistique aux modélisations prédictives plus complexes. 

L’analyse de données est une pratique qui dépasse le scope du business. Elle s’applique à énormément de domaines : en médecine, elle peut aider les chercheurs à comprendre les conditions de développement de certaines maladies. En sciences de l’environnement, elle peut nous apprendre les effets probables de la pollution et ce que nous pouvons faire pour les réduire. En économie politique, elle permet aux États de fixer les taux d’imposition...

Qu’est-ce que l’analytics business (ou de métier) ?  

L’analytics business (ou de métier) ou Business Analytics (BA) est l’application des méthodes d’analyse de données au business. À partir des données issues des opérations business de l’entreprise, la BA permet de prédire de futures tendances ou des problèmes potentiels. Les analyses statistiques et les modélisations permettent d’anticiper les développements futurs et d'évaluer leur probabilité. Mais la BA va plus loin que la simple évaluation statistique : lorsqu’une étude d’analytics métier dévoile des relations entre les variables ou des tendances importantes, elle suggère aussi des conclusions et des recommandations business concrètes. 

Et concrètement ? 

Comment tout cela se passe-t-il dans la vraie vie ? Prenons un exemple concret. Supposons que vous soyez directeur commercial d’une entreprise B2B : vous êtes responsable d’une équipe de représentants commerciaux et vous souhaitez utiliser la donnée pour mieux piloter la force commerciale de vos entreprises et augmenter votre ROI. Vous avez accès à un tableau de Business Intelligence qui vous permet de suivre les performances de ventes selon différentes variables : en fonction du temps, par type de prospects (grandes entreprises ou PME) et par commercial. Vous pourrez constater, par exemple, que la plupart de vos gros contrats sont signés les deux premiers trimestres de l’année, ou que tel ou tel commercial est plus efficace avec les PME. Vous utilisez ces informations afin de mieux allouer vos ressources et augmenter votre profit, donc votre efficacité de vente. C’est de la business intelligence. 

Si vous voulez pousser l’étude plus loin et utiliser des méthodes de data analyse, vous découvrirez peut-être que la plupart des clients qui achètent votre produit ou service le font avant la troisième relance, surtout s’il s’agit de PME. Vos data analystes pourront calculer la probabilité qu’un client de type PME convertisse après chaque relance, et trouveront que cette probabilité est très faible après la troisième relance. 

Une analyse business (ou métier) pourra alors vous dire que les quatrième ou cinquième relances sont si peu rentables que vous perdez du temps (et de l’argent) lorsque vos représentants commerciaux vont au-delà de la troisième relance pour les PME. Vous demandez donc à vos représentants de suivre cette guideline : s’arrêter à la troisième relance. C’est ça, l’analytics métier : utiliser les études prédictives de la data et les interpréter en termes business.

Comment choisir ? 

Le souci avec ces définitions, c’est qu’elles ne sont pas utilisées de manière aussi univoque par tous les acteurs du secteur. De fait, les frontières entre Business Intelligence et analytics sont souvent poreuses. C’est pour cette raison que nous vous conseillons de ne pas vous attarder sur ces différences de vocabulaire lorsque vous définissez votre stratégie data. Posez-vous plutôt les questions suivantes avant de choisir un logiciel : 

• Qui a besoin d’avoir un accès aux données ? 
• Qui utilisera le logiciel ? 
• Qui a besoin de Business Intelligence ? 
• Qu’allons-nous mesurer ? 
• Quelle est l’expertise data de mes utilisateurs potentiels ? 

Une fois que vous avez répondu à toutes ces questions, vous pouvez explorer les différentes solutions d’outils de Business Intelligence ou d’analytics. Vous ne savez pas par où commencer ? Vous pouvez essayer Toucan gratuitement par ici.