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Data Science vs Business Intelligence ?

Mis à jour : avr. 15

On répète souvent que la data est le pétrole du 21ème siècle. On comprend donc que les termes Business Intelligence, data science, big data suscitent un intérêt grandissant. En effet ils ont tous au moins une chose en commun : la data. Mais comment peut-on les définir précisément ? comment peut-on les distinguer. Parmi ces termes deux sont souvent confondus : data science et big data. Mais dans cet article nous parlerons uniquement de la Business Intelligence et la data science, car beaucoup de gens se demandent également comment se positionne la date science par rapport à la Business Intelligence. Une autre comparaison sera faite entre la data science et le big data dans un article à suivre.

D’abord la business intelligence ou informatique décisionnelle en français, qu’on définira comme l’ensemble des outils et méthodes qui permettent de récupérer des données, de les transformer en information et en connaissance pour une prise de décision opérationnelle et ou stratégique. La data science qui a apparu ces dernières années permet également de faire la même chose. Car les outils de data science permettent aussi d’extraire les données de les transformer en connaissance pour permettre une prise de décision en connaissance de cause. Et du coup qu’est ce qui les différencie ?

D’abord il y a le mot clé « Science » dans Data Science. En effet il y a une forte présence des mathématiques et des statistiques dans cette discipline ce qui n’est pas le cas de la business intelligence. Car La data science se base sur des algorithmes mathématiques et statistique pour permettre de faire de la prédiction tandis que la Business Intelligence se caractérise plutôt par les méthodologies et l’architecture utilisé. On a ainsi la partie ETL : Extract, Transforme and Load et la partie restitution et entre les deux la modélisation du data warehouse ou entrepôt de données.

Ensuite la différence se situe aussi dans les outils utilisés. Là où la Business Intelligence se base sur des outils du marché (Business Object, Talend, Informatica ...) que les développeurs devront paramétrer, la data science se fait avec des langages de programmation tel que python et R.

Pour finir je préciserais que la Business Intelligence et la data science sont complémentaires. La Business Intelligence permet à une entreprise de connaitre et de suivre son activité mais ne permet pas de faire de la prédiction alors que la prédiction est l’une des principales valeurs ajoutées de la data science. Si vous souhaitez approfondir ou vous former à l'une de ces deux disciplines sachez que iTrain est l'organisme de formation qu'il vous faut. La business intelligence et la data science sont en effet les deux spécialités de iTrain. vous trouverez plus de détail sur la page formation mais aussi le calendrier des différentes formations dans la page agenda.


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