Quelle est la différence entre le Data Analytics et le Business Analytics ?

Quelle est la différence entre le Data Analytics et le Business Analytics ?

L’analytique est devenue un moteur de développement et de transformation des entreprises, en fournissant aux organisations les capacités nécessaires pour créer et mettre en œuvre de nouvelles stratégies créatives qui améliorent l’expérience des clients, augmentent les opportunités de croissance et fournissent de nouvelles sources de revenus.

Mais le terme « analytique » est si largement utilisé qu’il peut être difficile de faire des distinctions dans son but et ses applications. L’analyse des données et l’analyse commerciale en sont de bons exemples. Les termes sont souvent utilisés de manière interchangeable, mais les deux sont bien distincts l’un de l’autre, comme le montrent les exemples suivants.

Lorsqu’une entreprise planifie ses stratégies de vente pour une saison ou des vacances à venir, elle peut utiliser l’analyse commerciale pour prévoir la demande de produits afin d’optimiser les stocks et de s’assurer qu’elle est en mesure d’atteindre un objectif commercial spécifique.

Toutefois, grâce à l’analyse des données, cette même entreprise hypothétique pourrait utiliser des données pour découvrir que les femmes de 18 à 24 ans sont les plus susceptibles d’acheter ces produits, puis personnaliser sa campagne de marketing en conséquence.

Commençons maintenant notre apprentissage de Business analytics vs Data analytics en comprenant bien les termes.

Une plongée rapide mais profonde dans l’analyse des données et l’analyse commerciale
L’analyse des données et l’analyse commerciale impliquent toutes deux l’utilisation de données pour informer la prise de décision et, en fin de compte, préparer une entreprise pour l’avenir. Pour ceux qui sont intéressés par une éventuelle carrière dans ces domaines, il est crucial de comprendre la différence.

Data Analytics : Découvrir des tendances et des aperçus

L’analyse des données est le processus d’analyse et de catégorisation des données : tri, stockage, nettoyage, identification de modèles et interprétation des informations en utilisant diverses techniques statistiques, le traitement des données importantes et la technologie.

L’une des formes les plus populaires et les plus reconnaissables de l’analyse des données est l’apprentissage automatique, qui traite des volumes massifs de données et découvre des modèles dans ces données pour faire des prévisions intelligentes et produire des informations uniques qui répondent à une question commerciale particulière ou résolvent un problème commercial spécifique.

L’analyse des données est plus technique que l’analyse commerciale et nécessite l’utilisation d’outils d’analyse sophistiqués comme Python et Tableau. Les résultats des données doivent également être traduits en informations significatives à présenter aux différentes équipes ou aux dirigeants de l’entreprise qui doivent être capables de comprendre et d’interpréter facilement ces informations.

L’analyse des données est une pratique cruciale pour améliorer l’efficacité organisationnelle ou opérationnelle et pour développer des stratégies permettant de saisir de nouvelles opportunités commerciales.

Business Analytics : Rend la chose pratique

L’analyse commerciale, une sous-division de l’intelligence économique, se concentre sur la manière dont les données peuvent être utilisées pour améliorer les points faibles d’une procédure existante ou pour ajouter de la valeur ou optimiser les coûts dans un processus commercial spécifique.

Cela peut impliquer l’utilisation d’outils de reporting ou d’analyse financière, d’outils de visualisation de données et d’exploration de données pour améliorer des fonctions commerciales spécifiques telles que les ventes et le marketing, par exemple.

L’analyse commerciale se concentre sur la création de solutions et la résolution des problèmes existants qui sont propres à l’entreprise et reste généralement à l’avant-garde du pipeline de données, contrairement à l’analyse des données, qui est plus axée sur l’arrière-plan.

Une analyse commerciale réussie applique les connaissances tirées des données pour soutenir les processus de prise de décision et entraîner des changements pratiques dans toute l’organisation.

Rôles et responsabilités

Les analystes commerciaux sont le lien entre le monde de l’informatique et celui des affaires. Ils planifient et communiquent les objectifs et les stratégies à tous les acteurs de l’organisation, des parties prenantes à la direction en passant par les TI. En tant que solutionneurs de problèmes, ils abordent les situations et les défis en considérant l’entreprise dans son ensemble afin de pouvoir créer des solutions à l’aide de données. Les responsabilités comprennent :

  • Introduire des changements dans une organisation, par exemple un nouveau modèle d’entreprise, et aider à gérer ses progrès
  • Identifier et définir les besoins spécifiques des entreprises et communiquer efficacement avec les dirigeants d’entreprises ou les parties prenantes
  • Définir les problèmes des entreprises et créer des solutions pour l’organisation

Les analystes de données aident à traduire les données et à utiliser les rapports pour exprimer clairement les données dans un format narratif, et aussi à rassembler les données et à ajouter de nouvelles sources le cas échéant. Ils aident à identifier de nouvelles sources de données utiles et cherchent à comprendre quelles questions et solutions les dirigeants d’entreprises recherchent, et comment utiliser les données pour obtenir les bonnes réponses. Les analystes de données sont responsables de :

  • Mettre en œuvre ou concevoir des bases de données et effectuer la collecte de données
  • Acquérir et conserver des données et effectuer un nettoyage des données
  • Interpréter les tendances à partir de données complexes et communiquer les informations aux différents services, équipes ou chefs d’entreprise

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