La business intelligence peut-elle vraiment se substituer à la data science ?
Se tourner vers la business intelligence lorsque l'on ne dispose pas d'équipe de data science est devenue pratique courante en entreprise. Néanmoins cela est loin d'être efficace.
Dans le paysage économique actuel, le temps nécessaire pour obtenir des informations peut faire la différence entre réagir à une crise au moment où elle se produit ou se préparer à la prochaine et l'anticiper avant qu'elle ne se produise. Cependant, de nombreuses entreprises qui n'ont pas d'équipe de Data Science pour les aider à fournir ces informations en temps voulu se tournent souvent vers les équipes de Business Intelligence (BI) en remplacement. Malheureusement, la réalité est plus complexe, et la confusion entre les fonctions de BI et les compétences fondamentales en Data Science peut bloquer l'intelligence décisionnelle basée sur les données nécessaires pour aider à résoudre les problèmes critiques de l'entreprise.
Data science vs business intelligence : les différences fondamentales
La première différence fondamentale entre la BI et la Data Science réside dans leur nature même. La BI est avant tout un outil, une approche qui se concentre sur la présentation et la visualisation de données existantes afin d'aider les décideurs à prendre des décisions éclairées sur la base de ce qui s'est déjà passé. Les équipes BI collectent, organisent et préparent les données pour produire des tableaux de bord et des rapports faciles à interpréter.
En comparaison, la Data Science est une véritable forme d'art impliquant une analyse approfondie des données, l'interprétation des tendances et des modèles, et des prédictions basées sur des modèles de machine learning statistique sophistiqués ainsi que des algorithmes d'intelligence artificielle. Les Data Scientists sont chargés de découvrir des informations cachées dans les données, de créer des modèles prédictifs et d'aider l'entreprise à comprendre pourquoi quelque chose s'est produit et ce qui pourrait se produire, et de prendre des décisions sur la base d'informations exploitables.
En confondant ces deux fonctions, certaines entreprises risquent de tomber dans le piège de la stagnation et de l'inefficacité. Si elles se contentent de la BI sans avoir accès à de véritables compétences en Data Science, elles ne seront pas en mesure d'exploiter tout le potentiel de leurs données pour la valeur de l'entreprise. Les équipes de BI peuvent présenter des informations passées et actuelles dans des rapports détaillés, mais elles n'ont pas la capacité de transformer ces données en actions concrètes. Les équipes BI ne sont souvent pas suffisamment équipées pour fournir l'analyse prédictive et les recommandations proactives nécessaires pour leur permettre d'anticiper les tendances futures et de prendre des décisions plus éclairées - de sorte que les utilisateurs puissent rapidement et facilement commencer à voir les retours sur les investissements analytiques.
Enfin, la déconnexion entre les compétences en BI et en Data Science peut conduire à des problèmes d'alignement avec les objectifs réels de l'entreprise. Sans la combinaison de l'expertise en Data Science avec le sens et la connaissance des problèmes commerciaux, les équipes de BI risquent de se concentrer sur des mesures qui ne sont pas pertinentes pour les besoins stratégiques de l'entreprise, manquant ainsi l'opportunité de prendre des décisions impactantes pour la croissance et le développement.
De la business intelligence à la data science
Après avoir défini la distinction souvent mal comprise entre la Business Intelligence et la Data Science, il est essentiel de reconnaître que la BI reste une composante essentielle de la Data Science. Si les entreprises veulent faire passer les équipes de BI du statut de créateurs de visualisation de données à celui de fournisseurs d'informations, cette métamorphose nécessite de modifier de nombreux facteurs sous-jacents.
Réorienter une équipe BI en une véritable équipe Data Science est un projet ambitieux, qui nécessite bien plus qu'une simple redéfinition des titres ou des responsabilités. C'est une véritable révolution qui nécessite une réflexion approfondie sur la mission, l'organisation et les compétences de l'équipe. La charte doit être repensée, l'organisation réalignée et les compétences minutieusement développées.
Changement de charte : transition vers la résolution de problèmes clés
La mission de l'équipe devrait passer de la mise à disposition de Business Intelligence à la transmission d'informations et de connaissances nécessaires pour résoudre les problèmes clés de l'organisation. Ce changement de paradigme nécessite une nouvelle vision, une nouvelle approche et, surtout, une nouvelle dynamique de collaboration.
Réorganisation : briser les vieux modèles
De nombreuses équipes de BI font partie d'une fonction informatique. Le premier changement consisterait à les déplacer vers les espaces opérationnels où elles pourraient fournir des informations basées sur les problèmes quotidiens de l'entreprise. Le deuxième changement consisterait à modifier le modèle organisationnel pour qu'il corresponde à celui des organisations spécialisées dans la Data Science, centralisées et directement liées au PDG, au directeur des opérations ou au directeur financier.
Compétences : développer et acquérir les talents nécessaires
Le développement ou l'acquisition de compétences en Data Science ne doit pas être un exercice symbolique. Il doit s'agir d'une révolution dans laquelle chaque membre de l'équipe est formé, stimulé et engagé à maîtriser l'ensemble des compétences essentielles requises pour transformer les données en informations exploitables. Les compétences acquises, depuis la formulation des problèmes et la connaissance du domaine jusqu'aux techniques statistiques et de modélisation, devraient compléter les compétences en BI déjà en place.
Dans les affaires comme dans la vie, deux choses vous permettent d'arriver là où vous êtes : la chance et les décisions que vous prenez. Disposer des outils et des équipes nécessaires pour prendre de meilleures décisions est le seul levier dont vous disposez - et maximiser la performance des informations que vous pouvez générer se résume à la façon dont vous utilisez ces deux éléments pour obtenir les meilleurs résultats.