Temoignage

Business Intelligence & Data Science : valeurs ajoutées de votre projet data

Business Intelligence et Data Science sont 2 disciplines aux méthodes et outils fondamentalement différents. Leur complémentarité est en revanche une véritable valeur ajoutée pour votre projet data.

Matthieu, responsable commercial Bial-X, définit pour nous ce que sont la Business Intelligence et la Data Science.

Il nous en dit plus sur l’optimisation des projets de ses clients, grâce au travail commun des entités Bial-X et Bial-R.

Business Intelligence et Data Science, quelle différence ?

La Business Intelligence permet de faire un état des lieux des données de l’entreprise, de les structurer et de garantir leur qualité. Elle fournit un bilan à « l’instant T » et une « vision rétroviseur » à travers la mise en place de rapports et tableaux de bord, s’appuyant sur des outils puissants, pour optimiser le pilotage des entreprises.

La Data Science permet d’élargir le périmètre d’exploration des données, de les analyser en profondeur et lever le voile sur leur potentiel.

Alors que la Business Intelligence remonte dans le temps, la Data Science essaye de faire des prédictions futures basées sur ces données et de développer des algorithmes qui optimisent les performances opérationnelles de l’organisation.

La Business Intelligence est une discipline analytique tandis que la recherche menée par la Data Science permet aux entreprises de cesser d’être rétrospectives et réactives dans l’analyse des données pour devenir proactives, prédictives et empiriques.

Les outils utilisés en Data Science sont également très différents de ceux utilisés en Business Intelligence (BI). Les systèmes de BI traditionnels sont statiques et les données sont souvent stockées dans les entrepôts de données. En raison de l’augmentation du volume, de la variété et de la vélocité des données, il est devenu nécessaire de disposer d’outils plus dynamiques capables de traiter une grande quantité de données non structurées.

Ces 2 disciplines, mises en œuvre conjointement, révèlent donc toute la richesse des données et le potentiel de gains pour l’entreprise. Fort de ce constat, le cabinet Bial-X a créé un centre de services data : Bial-R.
Nos experts décisionnels et nos data scientists mettent ainsi leurs talents en commun, au service de la réussite des projets de nos clients.

Business Intelligence et Data Science, une complémentarité maîtrisée

Business Intelligence et Data Science abordent donc la data totalement différemment, ce qui ne les empêche pas d’être complémentaires.
Nos consultants décisionnels et nos Data Scientists ont réussi à structurer les projets de nos clients en conséquence.

Les projets data menés permettent à nos clients :

  • D’appréhender leur métier différemment,
  • D’améliorer leurs processus opérationnels et décisionnels,
  • D’envisager des actions préventives, voire prescriptives, plutôt que correctives.

Prenons le cas concret du projet d’un de nos clients dans l’habitat social.
Grâce aux outils de Business Intelligence, nos experts décisionnels ont d’abord construit des tableaux de bord délivrant des indicateurs dits « classiques », comme le taux de vacance des logements ou le montant des impayés.

Le projet a été jalonné d’ateliers métier afin de valider chaque étape. Lieu d’échanges entre les acteurs métiers et techniques du client et les consultants Bial-X, l’un d’eux a permis de soulever de nouvelles problématiques demandant une analyse prédictive.
Les Data Scientists sont alors intervenus pour explorer les données en profondeur. Leurs analyses ont permis d’envisager de nouvelles variables et notre client a ainsi pu optimiser son service contentieux en anticipant les locataires présentant un risque d’impayés.

Une illustration concrète de la valeur ajoutée apportée par la complémentarité Business Intelligence et Data Science, ce que les cabinets Bial-X et Bial-R intègrent dans la notion de Data Intelligence.

Rédigé par Virginie METAIRIE