Votre entreprise produit chaque jour beaucoup de données. Pour porter des jugements plus éclairés, il faut transformer les données en informations utiles. Vous pouvez comprendre et extraire des informations à partir de données passées et actuelles à l'aide de solutions de gestion de données telles que l'informatique décisionnelle (BI), l'analyse de données et la science des données. Par conséquent, la différenciation entre la BI et l'analyse commerciale peut être difficile. Les deux noms sont souvent utiles de manière interchangeable. Dans cet article, nous apprendrons la différence entre l'intelligence d'affaires et l'analyse commerciale (BI vs BA), l'analyse d'entreprise SAP et les logiciels.
Intelligence d'affaires vs analyse d'affaires
Mais en quoi ces solutions diffèrent-elles les unes des autres et laquelle est la mieux adaptée aux besoins de votre entreprise ? Les différences entre l'intelligence d'affaires (BI), l'analyse de données et l'analyse d'entreprise sont complexes, et pour compliquer davantage les choses, les expressions sont parfois utilisées de manière interchangeable. Commençons par quelques définitions de base avant d'expliquer les distinctions entre Business Intelligence et Business Analytics.
Les données sont utiles en intelligence d'affaires pour gérer les opérations quotidiennes d'une entreprise. Vous pouvez collecter des informations sur vos activités existantes avec l'aide d'un spécialiste de l'intelligence économique. Les objectifs commerciaux actuels de l'entreprise incluent la performance, la génération de rapports et l'expansion du flux de travail.
Les outils d'intelligence d'affaires peuvent être créés à l'aide de systèmes et de logiciels. L'exploration de données, le traitement analytique en ligne et les feuilles de calcul sont quelques-uns de ces outils. Certains experts classent également les statistiques et les logiciels de prédiction dans l'intelligence économique. Les défis dans les organisations et les industries particulières sont facilités par l'intelligence d'affaires. Les entreprises atteignent leurs objectifs lorsqu'elles restent concentrées sur leur objectif principal.
L'analyse commerciale développe des stratégies de croissance en utilisant des méthodes quantitatives pour estimer l'avenir. BI fournit également aux dirigeants des informations sur leur clientèle actuelle. Le comportement futur des clients peut être prédit à l'aide d'analyses commerciales. Un groupe de techniques de prédiction utiles en intelligence d'affaires s'appelle l'analyse commerciale. Les outils d'analyse B2B effectuent des tâches telles que l'exploration de texte, l'analyse d'images, la prévision et la corrélation. Ces outils sont fréquemment utilisés par les scientifiques des données, ce qui augmente la demande d'analyse commerciale.
Différence entre BI et BA
Il existe de nombreux contrastes significatifs entre l'intelligence d'affaires et l'analyse d'entreprise (BI vs BA). Il existe de nombreuses différences entre les entreprises, la croissance de l'emploi, la taille et l'âge. Les organisations ont le choix entre investir dans le présent et l'avenir. Ces variations doivent être prises en compte lors des investissements dans les technologies d'analyse et d'intelligence d'affaires. Voici les différences entre BI et BA
#1. Tendances professionnelles et linguistiques
L'analytique commerciale est plus récente et à la mode que l'intelligence économique. Malgré le chevauchement substantiel des définitions et des usages. Les recherches de Google pour l'analyse commerciale ont dépassé celles de l'intelligence d'affaires. L'analyse commerciale est devenue une expression large pour les technologies statistiques et prédictives. Afin d'embaucher l'un des rares data scientists et directeurs analytiques disponibles, les entreprises se font concurrence.
#2. Âge et taille de l'organisation
Les outils d'analyse et les informations commerciales peuvent également varier en fonction de la taille d'une entreprise. Les outils de Business Intelligence peuvent également être utiles pour les organisations sans data scientists. Les données d'entreprise sont utiles à l'entreprise pour améliorer ses opérations ou faire des plans futurs. Toutes les tailles d'entreprises recherchent des outils de planification prédictive. Les solutions de BI pourraient être un meilleur choix pour les entreprises qui souhaitent en savoir plus sur leur fonctionnement interne ou les performances de leurs employés. En général, la plupart des organisations souhaitent un mélange des deux.
#3. Focus présent vs futur
L'informatique décisionnelle et l'analyse commerciale diffèrent fréquemment dans la manière dont elles répondent aux besoins commerciaux actuels ou à venir. L'intelligence d'affaires est la pratique consistant à examiner les données passées pour déterminer les activités commerciales. Comme alternative, les analystes commerciaux peuvent examiner les données historiques pour prévoir les événements futurs potentiels et la manière dont l'entreprise pourrait aller de l'avant.
Les dirigeants d'entreprise peuvent grandement bénéficier de l'utilisation de l'intelligence d'affaires. Il est possible d'augmenter la productivité, de simplifier les opérations ou d'identifier les « points douloureux » dans votre flux de travail. Peut-être que changer les modèles d'entreprise est une meilleure application pour utiliser l'analyse commerciale. L'ajout de nouvelles tactiques et la maximisation des tactiques actuelles sont cruciales à mesure que les entreprises se développent.
#4. L'analyse commerciale est plus expressive que l'intelligence d'affaires.
La visualisation des données et l'analyse de la croissance et du ralentissement reposent sur un certain nombre de variables. L'intelligence d'affaires a un plus large éventail de genres et est de nature plus analytique. En utilisant à la fois des données anciennes et nouvelles, BA examine les priorités et les besoins des clients. Le rapport va au-delà d'un simple résumé de ses conclusions.
#5. L'analyse commerciale adopte une vision beaucoup plus large.
BA se concentre sur des améliorations immédiates, tandis que BI s'appuie sur la collecte de données. Pour améliorer les opérations, les services d'intelligence d'affaires examinent en permanence les données. Les entreprises utilisent l'exploration de données, la création de rapports et l'analyse pour améliorer leurs plans d'affaires. Il a des liens directs avec l'analyse commerciale. Bien que la BA soit nécessaire pour le développement de la stratégie, elle ne serait pas réalisable sans elle. Les opérations commerciales futures seront reprogrammées par BA pour augmenter la rentabilité.
#6. L'analyse métier contribue davantage à la prise de décision que l'intelligence économique.
La majorité des grandes entreprises s'appuient sur des analystes pour prévoir les difficultés à venir et les changements du marché. L'informatique décisionnelle fournit toutes les informations dont les analystes ont besoin. Cette intelligence est également transformée en ressources utiles grâce à l'analyse commerciale.
Société Bi Analytics
Ces entreprises collectent des données, effectuent des analyses et compilent les résultats dans des tableaux de bord, des rapports, des graphiques et d'autres formats utiles. Les décisions que les entreprises prennent alors changent la donne puisqu'elles sont basées sur ces informations faciles à digérer. Nous avons rassemblé une liste de fournisseurs d'intelligence d'entreprise Bi Analytics pour aider les entreprises à prendre des décisions plus éclairées en extrayant des informations à partir des données.
#1. Apollo.io
Apollo.io offre ainsi à ses clients une plate-forme d'analyse de données B2B et d'engagement commercial, ainsi que des outils que les entrepreneurs, les spécialistes du marketing et les vendeurs peuvent utiliser. Outre des modèles personnalisés pour la diffusion automatisée des e-mails, les capacités de la plate-forme incluent une base de données de plus de 250 millions de contacts avec des données pertinentes pour aider les utilisateurs à se connecter avec des prospects appropriés.
#2. Griller
Cette plate-forme d'analyse commerciale a été créée en pensant à l'industrie alimentaire, tant en termes de matériel que de logiciel. Comparé aux tablettes traditionnelles, le matériel de cuisine de Toast peut supporter des températures plus élevées. Les statistiques spécifiques au restaurant du logiciel aident également les gestionnaires à localiser les goulots d'étranglement du flux de travail dans la cuisine ou, à l'entrée de la maison, à surveiller les changements du volume de clients tout au long de la journée et de l'année.
#3. Insightlogiciel
Avec Longview Analytics, l'un de ses nombreux outils d'intelligence de données, InsightSoftware permet aux entreprises de surveiller les coûts et les sources de revenus. Cet outil d'analyse financière centralise les données en un seul endroit et crée des tableaux de bord financiers automatisés. Les rapports financiers de la plate-forme sont également considérablement plus esthétiques qu'Excel et sont dotés d'une simple fonctionnalité pointer-cliquer.
#4. GHX
Les organisations et prestataires de soins de santé sont aidés à trouver des solutions par Global Healthcare Exchange (GHX). Grâce à la passation de contrats, à l'alignement des prix, à la facturation, à l'automatisation des paiements et à d'autres services, le fournisseur de veille économique aide également les entreprises de santé à améliorer leurs compétences et à rationaliser les tâches, ce qui améliore les résultats et réduit les coûts d'exploitation.
#5. Sisens
Peu importe s'ils n'utilisent pas de code ou s'ils utilisent d'abord du code, la plate-forme d'analyse de Sisense est conçue pour une variété d'entreprises. Pour se connecter à toutes les données d'une entreprise, la plateforme s'intègre à des entrepôts de données comme Snowflake et Amazon Redshift. Les équipes peuvent ensuite produire rapidement des visualisations de données compréhensibles et utiliser l'apprentissage automatique et des analyses prédictives pour anticiper de nouvelles opportunités.
#6. Tas
Heap suit tous les comportements des consommateurs, des clics sur PC et des balayages mobiles aux transactions terminées, plutôt que d'attendre qu'on leur dise quoi suivre. La plate-forme recueille des données pertinentes provenant de nombreux sites Web partenaires, dont Salesforce et Shopify, en plus des sites Web des clients. Les utilisateurs peuvent ajuster leur stratégie de messagerie à des groupes de clients particuliers en exploitant le trésor résultant sans écrire de code.
#7. Dom
Domo fournit aux entreprises une plateforme personnalisable qui permet de stocker les données sur le propre cloud de l'entreprise ou sur le cloud de Domo. L'ensemble du personnel d'une entreprise peut également participer au cloud grâce à des tableaux de bord accessibles et à une variété de solutions low-code et no-code. Tout en utilisant l'apprentissage automatique pour automatiser la prise de décision, la plate-forme Domo peut être liée à des sources de données telles que Google et BigQuery pour encore plus de commodité.
Analyse SAP BI
SAP Bi Analytics est un groupe d'outils d'entreposage et d'analyse de données qui aident les entreprises à trouver, partager et agir sur les tendances significatives de leurs propres données. Par conséquent, SAP HANA, SAP BI et SAP Analytics Cloud, SAP BW/4HANA et SAP Data Warehouse Cloud en font tous partie. Afin de décrire les tendances, d'anticiper les résultats, d'améliorer les performances, de suggérer le meilleur plan d'action et d'orienter la prise de décision à différents niveaux au sein d'une entreprise, les produits SAP Analytics analysent les données commerciales.
Avantages et principales différences de SAP BI Analytics
- Faites des choix commerciaux décisifs : grâce à l'informatique décisionnelle, à des analyses améliorées et à des outils de planification collaborative qui aident les utilisateurs à travailler ensemble pour découvrir des opportunités dans les données, SAP Bi Analytics favorise la prise de décision basée sur les données.
- Donner aux employés l'accès aux données : avec le progiciel d'analyse commerciale SAP, les employés à tous les niveaux ont un accès approprié aux données confidentielles. Ce faisant, les silos de données sont réduits et la littératie des données est encouragée à tous les niveaux.
- Coordination dans la planification : Pour prendre des décisions cohérentes et fondées sur la collaboration, la direction peut améliorer l'alignement de la planification ministérielle et tirer parti de la sagesse collective de son organisation.
- Transformer les informations en valeur : les informations issues des données exclusives distinctives de l'entreprise sont utilisées pour prendre en charge une prise de décision rapide et sûre grâce à l'utilisation de SAP Analytics, qui relie les personnes, les informations et les idées.
- Améliorer l'analyse : pour rationaliser les opérations d'analyse de A à Z, SAP Business Analytics s'interface avec les sources de données et les plates-formes existantes.
Éléments clés de SAP BI Analytics
#1. Entreposage de données
Les données provenant de nombreuses sources sont combinées en temps réel par le cloud d'entrepôt de données SAP, qui traite ensuite les informations dans une seule base de données sécurisée pour analyse. En stockant et en distribuant des informations sémantiques riches sur le cloud, il rationalise l'accès aux données.
#2. Aperçus améliorés
En repérant les tendances dans les données, les utilisateurs peuvent savoir ce qui a causé les résultats précédents et utiliser ces informations pour accélérer les progrès. Dans les paramètres de modélisation des données, l'IA et l'apprentissage automatique simulent des scénarios futurs et leur permettent d'anticiper les résultats en fonction d'entrées définies.
#3. Réglage personnalisé
Afin de garantir des instances totalement distinctes du logiciel, même au sein d'une organisation, SAP HANA propose de nombreuses bases de données de locataires. Il combine des données provenant de diverses sources et offre des possibilités de personnalisation de pointe pour répondre aux exigences particulières des entreprises.
#4. Traitement en temps réel
Grâce à une interface utilisateur conviviale, SAP BW/4HANA assure le traitement en temps réel de grandes quantités de données. La modélisation simplifiée des données peut être utilisée par les utilisateurs pour trouver des tendances et anticiper les événements futurs.
#5. Planification coordonnée
Les simulations de scénarios en temps réel, l'analyse prédictive, l'analyse intégrée et les capacités de création de rapports fournies par SAP Analytics Cloud et la planification d'entreprise intégrée de SAP connectent la planification d'entreprise exécutée sur plusieurs sites sur le cloud.
Logiciel d'analyse décisionnelle
Tout programme qui rassemble et analyse des quantités substantielles de données non structurées à partir de systèmes internes et externes et prépare les données pour l'analyse est appelé logiciel d'analyse BI (informatique décisionnelle). Le programme est généralement utilisé pour les rapports et les requêtes de données commerciales complexes. De meilleures décisions commerciales, des revenus plus élevés, une efficacité opérationnelle accrue et des avantages concurrentiels sont les objectifs ultimes des logiciels d'analyse décisionnelle.
Les données sont recueillies à partir de diverses sources, y compris des bases de données, des feuilles de calcul et d'autres applications commerciales, et sont ensuite transformées en un format compréhensible pour l'analyse par des outils d'intelligence d'affaires. Le programme effectue l'exploration de données, les prévisions, les rapports et la visualisation des données à l'aide de graphiques et de tableaux, permettant aux utilisateurs de repérer les tendances et les modèles dans les données. Les fonctionnalités de création de rapports du logiciel d'analyse BI permettent aux utilisateurs de créer des rapports et des présentations uniques qui peuvent être distribués aux parties prenantes.
#1. Datapine
À l'aide de fonctionnalités avancées telles que l'analyse prédictive et l'intelligence artificielle, datapine et un outil de BI, vous pouvez connecter vos données à partir de différentes sources et les analyser. Avec toutes vos données disponibles, vous pouvez créer un tableau de bord commercial robuste, produire des rapports prédéfinis ou sur mesure, ou inclure des alertes intelligentes pour être averti des objectifs et des anomalies.
#2. Dom
Domo est une plate-forme d'intelligence d'affaires qui comprend un certain nombre de systèmes, en commençant par la connectivité des données et en terminant par l'extension des données via des applications prédéfinies et personnalisées de l'Appstore Domo. En outre, Domo peut être utilisé conjointement avec des scripts R ou Python pour préparer les données pour la modélisation prédictive ainsi que pour les lacs de données, les entrepôts et les outils ETL.
#3. Intelligence d'affaires SAS
Les analystes de texte, les scientifiques des données, les ingénieurs de données, les économètres, les analystes de prévision et les modélisateurs d'optimisation ne sont que quelques-uns des professionnels auxquels SAS Business Intelligence s'adresse.
#dix. Info Birst
Un outil d'analyse et de business intelligence basé sur le cloud appelé Infor Birst aide à comprendre et à rationaliser les procédures analytiques difficiles. Infor Birst est une solution de bout en bout de pointe avec un entrepôt de données, une plate-forme de reporting et de visualisation, et une approche de BI en réseau basée sur des technologies d'automatisation et d'apprentissage considérables.
#5. SAP BusinessObjects
Une plate-forme de business intelligence appelée SAP BusinessObjects est conçue pour des rapports, des analyses et une visualisation de données approfondis. Ils offrent des connexions PowerPoint et Excel avec Office afin que vous puissiez faire des présentations en direct et intégrer des analyses hybrides à leurs systèmes SAP sur site et dans le cloud.
#6. Pentaho
Les services OLAP, les tableaux de bord, l'exploration de données, le reporting, l'intégration, l'ETL et d'autres fonctionnalités d'informatique décisionnelle sont tous disponibles via la plateforme d'intégration et d'analyse de données de bout en bout d'Hitachi Vantara appelée Pentaho. Le logiciel vise à aider les entreprises à gérer de grandes quantités de données pour influencer favorablement les décisions stratégiques et les résultats commerciaux avec toutes ces fonctions, dont certaines sont proposées sous forme de plugins open source.
La Business Intelligence fait-elle partie de l'analyse commerciale ?
L'analyse commerciale (BA) et l'intelligence d'affaires (BI) sont souvent utilisées de manière interchangeable.
Qui gagne le plus en Business Analyst ou en Business Intelligence ?
Par rapport aux analystes commerciaux, les analystes en intelligence d'affaires gagnent plus d'argent. Payscale affirme que, alors que les analystes commerciaux gagnent 70,644 71,050 $, les analystes BI gagnent XNUMX XNUMX $ US par an.
En quoi la Business Intelligence est-elle différente de l'analyse de données et de l'analyse commerciale ?
Les entreprises et les départements peuvent atteindre les objectifs organisationnels en utilisant l'intelligence d'affaires pour gérer les opérations en cours. Les entreprises qui souhaitent changer leur façon de faire des affaires peuvent bénéficier de l'analyse des données.
Que font les analystes de Business Intelligence ?
Des données telles que les revenus, les ventes, les données de marché ou les indicateurs d'interaction client d'une entreprise peuvent être collectées, nettoyées et analysées par un analyste de l'informatique décisionnelle.
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Bibliographie
