Principales différences entre la BI et l'analyse prédictive

La première chose à faire est donc de bien savoir de quoi nous parlons lorsque nous utilisons l'un ou l'autre terme.

Intelligence d'affaires

Business Intelligence ou BI est un système technologique qui examine l'information et offre des informations exploitables qui aident les directeurs, responsables et employés à prendre des décisions commerciales. Il s'agit d'un logiciel qui permet de transformer les statistiques en connaissances exploitables pour prendre des décisions stratégiques et tactiques au sein d'une organisation.

Les applications de BI accèdent aux ensembles de données et les analysent, affichant les résultats de cette analyse dans des rapports, des résumés, des tableaux de bord, des graphiques, des tableaux et des cartes.

Analyse prédictive

L'analyse prédictive est l'utilisation de données, d'algorithmes statistiques et de stratégies pour découvrir la probabilité des conséquences futures. Pour réaliser ces prédictions, elle se base principalement sur des données historiques. L'objectif est non seulement de comprendre ce qui s'est passé, mais aussi d'essayer de découvrir ce qui pourrait se passer à l'avenir.

L'analyse prédictive n'analyse pas seulement le comportement passé, mais utilise ces données et leurs statistiques pour anticiper et informer de ce qui va se passer à l'avenir.

Principales différences

En examinant les définitions des deux options, nous pouvons déjà distinguer certaines des principales différences qui existent entre l'Intelligence d'Affaires et l'Analyse Prédictive. En gros, nous pouvons dire que ce qui sépare ces deux options réside principalement dans deux grands domaines :

• Données : en BI, les données brutes sont traitées en informations pour une utilisation directe par les personnes. Dans le cas de l'analyse prédictive, les données brutes sont traitées en données structurées pour une utilisation productive et des estimations futures par l'organisation.
• Décision : BI aide les personnes à prendre des décisions basées sur des connaissances et l'analyse prédictive aide les entreprises à prendre des décisions basées sur des faits et des ensembles de données.

De cette manière, l'objectif de l'analytique d'entreprise traditionnelle ou BI est de fournir des informations aux utilisateurs sur la performance des données historiques de leurs opérations commerciales. Cette technologie est principalement utilisée pour la création de rapports sur l'état actuel et passé d'une entreprise.

En attendant, l'analyse prédictive, grâce aux techniques de prévision, aide à résoudre des problèmes complexes dans l'environnement des affaires. Elle utilise également des méthodes quantitatives avancées, y compris la fouille de données descriptive et prédictive, des simulations, qui peuvent fournir de meilleures informations sur l'entreprise par rapport aux approches analytiques traditionnelles utilisées par l'analyse commerciale.

L'analytique d'entreprise repose sur des méthodes telles que la requête, l'élaboration de rapports, les tableaux de bord et l'OLAP, en utilisant un ensemble de métriques centrées sur la performance passée de l'entreprise.

D'autre part, l'analyse prédictive aide à prévoir les événements futurs et à explorer les modèles de données brutes qui peuvent être plus complexes à détecter.

Avec l'analytique d'entreprise, l'analyse est conçue pour être plus répétitive en se basant sur des modèles de rapports qui extraient des informations spécifiques liées à l'entreprise pour évaluer la performance historique.

Avantages de chaque option

Les deux technologies peuvent offrir des avantages intéressants aux entreprises lorsqu'elles les utilisent, car elles fournissent des méthodes et des outils pour gérer et comprendre les données disponibles.

Ainsi, avec le BI pratiquement toutes les zones de n'importe quelle entreprise bénéficieraient de la conversion de données brutes en informations utiles et significatives. L'intelligence d'affaires soutient de nombreuses fonctions d'une organisation, de la sélection et du recrutement à la formation et à la conformité, en passant par le marketing et les ventes.

Entre-temps, les analyses prédictives sont particulièrement utiles pour la planification. Par exemple, doter les centres de contact du nombre adéquat d'employés est difficile, surtout sur des marchés dynamiques. En analysant les modèles d'appels actuels, ainsi que les données des périodes précédentes et les facteurs économiques, l'analyse prédictive peut aider en utilisant des modèles de régression pour prédire le volume d'appels qu'un centre de contact doit attendre à un moment donné de la journée ou de la semaine. Cette information peut aider les directeurs à déterminer combien d'employés ils auront besoin pour augmenter ou réduire le nombre d'appels