Business Intelligence et Business Analytics : la data, c’est le nerf de la guerre ! Ce nouvel or noir aide à prendre de bonnes décisions en entreprise. D’ailleurs, Sean Rad, le fondateur de Tinder, est convaincu que « les données surpassent les émotions [Data beats emotions] ». Il juge qu’on prend de meilleures décisions business en faisant parler les données qu’avec son intuition.
Info ? Intox ? Le débat est large et les opinions divergent. Certains grands marketeux comme John Sculley (qui fut le PDG d’Apple) vous diraient qu’aucune idée de génie n’a jamais été trouvée grâce à la data… d’autres ne jurent que par elle.
Reste que, pour comprendre son audience, évaluer le potentiel d’un produit sur un marché, analyser les performances d’un service, d’un blog, d’une chaîne Youtube, comprendre comment les utilisateurs se baladent sur un site pour en améliorer l’UX… Analyser les données est clé !
Alors, comment analyse-t-on des données ? Quelle est la différence entre la Business Intelligence et Business Analytics ? Explications.
Qu’est-ce que la Data Analyse ?
Tout ce que nous faisons dans la vie génère une montagne de données. Les chiffres sont si vertigineux que cela ne servirait à rien de les citer ici : ils ne vous évoqueraient pas grand-chose. En revanche, ce que nous pouvons vous dire, c’est qu’en 2018, on estimait que 90 % des données disponibles dans le monde avaient été créées dans les deux dernières années.
Or, pour analyser leur marché, créer des produits ou services adaptés à leurs clients, les entreprises doivent collecter, analyser et utiliser utilement ces informations.
La data analyse (ou analyse de données) est la science qui collecte, nettoie, transforme et modélise les données afin d'en extraire des informations utiles et de prendre des décisions éclairées. Elle utilise des techniques statistiques, des méthodes de visualisation et des algorithmes d'apprentissage automatique pour identifier des tendances, des modèles et des relations cachées dans les données.
Bien sûr, vous pouvez faire de la data analyse votre métier. Les débouchés sont nombreux, en France et à l’international. Cela dit, connaître les techniques d’analyse des données est précieux aussi dans d’autres métiers :
toutes les spécialités du marketing et notamment le Growth Hacking
le product management ou product marketing
dans des cas particuliers, comme des spécialités médicales (dans le cas de la recherche sur un médicament, par exemple) ou encore la sociologie, l’économie…
C’est là que la Business Intelligence (aussi appelée BI ou informatique décisionnelle) et les Business Analytics (aussi appelée BA ou analyse commerciale) entrent en jeu. Elles font toutes deux partie du champ d'application de la Data Analyse.
De quoi parle-t-on ? Quels sont leurs points communs et leurs différences ? On vous explique tout.
Qu’est-ce que la Business Intelligence (informatique décisionnelle ou BI) ?
Business intelligence : définition
La Business Intelligence (BI) est la collecte, l’organisation et l’analyse de données. L’idée ? Fournir des informations pour prendre des décisions (en entreprise par exemple).
Cette branche de la data analyse se tourne vers le passé, pour améliorer les actions d’une boîte. Elle peut tout analyser : ventes, finances, opérations, portée médiatique, conversions, etc. La BI utilise ensuite ces informations pour anticiper tout problème qui pourrait freiner l'activité de l'entreprise avant de présenter des solutions conçues pour éliminer ces points sensibles. Comment fait-elle cela ?
la BI utilise des outils et technologies pour extraire les données à partir de diverses sources
puis, elle les transforme ensuite en informations compréhensibles
enfin, elle les présente sous forme de rapports, tableaux de bords ou graphiques.
Car oui, le job du data analyst, c’est de faire parler les données… Mais surtout, de les traduire en des termes simples, basiques. Et ce, pour que les collègues, patrons et actionnaires puissent eux aussi profiter de leurs lumières de data analystes aguerris.
Alors, les tableaux de bord en temps réel, les visualisations, les services décisionnels, les fonctions d'intégration et le traitement analytique en ligne (OLAP) révèlent leurs secrets. Ils contiennent des informations pertinentes sur lesquelles les entreprises peuvent agir.
Si la Business Intelligence s’appelle informatique décisionnelle en français, ce n’est pas pour les chiens. C’est parce que ça doit aider à prendre de bonnes décisions.
En un mot, la Business Intelligence est la solution optimale pour les entreprises qui sont satisfaites de leurs performances dans l'ensemble, mais qui souhaitent améliorer les points faibles tels que la prise de décision, la productivité ou des processus de travail spécifiques.
Élémentaire, mon cher Watson !
Business intelligence : la méthode
Et comment fait-on tout cela, nous direz-vous ?
Pour analyser les données d’une entreprise, vous devrez avoir une connaissance approfondie de langages informatiques tels que Python ou Git
Et savoir utiliser des API et SQL
Et enfin, faire parler les données, ça veut aussi dire créer de beaux rapports. Donc, certaines compétences de présentation et d’argumentation sont très utiles aussi.
🔮 Vous êtes un peu l’oracle ou la voyante qui vulgarise à votre équipe ce que veulent lui dire les chiffres. Attention à bien vous exprimer dans un langage clair et sans jargon.
Qu’est-ce que les Business Analytics (analyse commerciale ou BA) ?
Business Analytics : définition
Les Business Analytics (BA) vont un peu plus loin que la Business Intelligence.
À l’aide de techniques avancées, elles explorent, modélisent et prédisent des tendances, comportements et résultats futurs grâce aux data disponibles.
🔮 Dans cette spécialité, vous jouez encore plus à la voyante ! C’est vraiment la branche de la science des données où vous zieutez une boule de cristal et la faites parler. Fascinant, n’est-ce pas ?
Celle qu’on appelle aussi l’analyse commerciale fait des prédictions directement basées sur l'exploration des données et les tendances commerciales passées. Puis, elle :
met en évidence des risques pour le business
propose des solutions pour les minimiser
Vous avez bien compris : les Business Analytics peuvent résoudre un problème avant qu'il ne se produise.
Business Analyse : la méthode
La BA repose sur l'utilisation de techniques statistiques, de modélisation prédictive et d’algorithmes pour découvrir des informations et prendre des décisions éclairées.
Vous aurez besoin de vous former pour être capable de produire des rapports de business analyse pertinents :
Python, Git et SQL restent pertinents pour interroger les bases de données et en extraire les jeux de données avant de les manipuler. Python et R sont des langages populaires en data analyse car ils offrent des bibliothèques et frameworks puissants pour créer des modèles statistiques et effectuer des visualisations.
Vous devrez aussi maîtriser des techniques d’analyse statistique : une bonne compréhension de la régression linéaire, l’analyse de la variance, les séries temporelles, etc.
Vous devrez aussi savoir faire de la data visualisation. Vous vous souvenez ? Faire passer votre excel indigeste en beaux graphiques que même votre nièce de 8 ans pourrait lire.
La cerise sur le gâteau, c’est si vous avez des bases en machine learning (apprentissage automatique) : algos de classification, de régression, de clustering, etc.
💡 On vous parle le chinois ? Après le bootcamp Data Analyst d’Ironhack, tout cela vous semblera clair comme de l’eau de roche.
Business Analyse : les outils clé
Les outils suivants sont très populaires pour faire de la visualisation de datas :
Tableau
Power BI
Matplotlib (pour Python)
Vous aurez le temps d’apprendre à les utiliser pendant le bootcamp.
Quel intérêt pour ma carrière de maîtriser la Business Intelligence et les Business Analytics ?
Avoir une connaissance approfondie et informée de la BI et de la BA est un atout certain sur votre CV. Dans bon nombre de jobs dans les grands groupes, les start-ups ou même de plus petites entreprises, ces compétences sont très recherchées !
Elles ouvrent la porte à énormément de jobs :
développeur·se de bases de données (création de bases de données pour traiter les informations brutes)
administrateur·trice de bases de données (maintenance et sécurisation de ces bases de données)
ingénieur·e de données (création d'ensembles de données pour faciliter l'analyse des informations entrantes)
responsable de l'analyse des données ou encore data storyteller (interprétation et communication des données à votre équipe)
Mais comme nous vous le disions plus haut, ces skills sont transférables à d’autres métiers, où ils seront un vrai plus (et justifieront un salaire plus haut !) :
Responsable, directeur·trice marketing
Product owner, product manager
Si vous voulez entreprendre, ces hard skills seront hyper utiles pour sonder votre marché et analyser les performances de votre futur produit ou service.
En cours de route, vous développerez également des compétences transférables dans le monde de l'informatique, de la pensée critique, de l'apprentissage automatique, de l'intelligence artificielle, des statistiques et des mathématiques.
Comment apprendre la Business Intelligence et les Business Analytics ?
Convaincu·e ? Rejoignez Ironhack pour apprendre la data analyse !
Notre Bootcamp immersif sur l’analyse des données peut-être suivi sur neuf semaines d'études complètes ou 24 semaines d'études à temps partiel.
Aucune expérience préalable en informatique n'est nécessaire.
Vous pouvez même commencer à étudier sans diplôme.
Ce cours vous permet d'acquérir les compétences pratiques nécessaires pour réussir dans le secteur technologique en pleine expansion.
Pendant le cours, vous créerez et travaillerez sur vos propres projets du monde réel avant de passer aux techniques de présentation et de visualisation et à l'analyse complète d'ensembles de données réelles.
Votre formation data analyst se terminera par les bases du machine learning (la cerise sur le gâteau), avec un volet pratique.
Suite à la formation data analyst, vous aurez un portfolio pour rechercher un job. Comme 15 000 personnes, formez-vous chez Ironhack et exercez un métier qui vous plaît vraiment.
