Quelle est la différence entre la Business Intelligence et le machine learning ?
Quelle est la différence entre la business intelligence et le machine learning ?
La Business Intelligence (BI) fait référence à un ensemble de fonctionnalités logicielles qui permettent aux entreprises d'accéder, d'analyser et de développer des informations exploitables à partir de données afin d'orienter les décisions commerciales. Généralement, les outils de BI présentent les informations sous forme de tableaux de bord et de visualisations conviviaux qui établissent des graphiques et des tableaux de métriques clés afin de faciliter la prise de décision fondée sur les données. Le machine learning est la science qui consiste à développer des algorithmes et des techniques de deep learning pour analyser les big data et découvrir les modèles cachés dans les données. Le machine learning et l’intelligence artificielle permettent aux scientifiques des données et aux analystes métier d’automatiser les processus manuels afin d’extraire des données, de mieux comprendre les tendances, de prévoir et de générer de nouveaux rapports de BI.
Quelles sont les similitudes entre la business intelligence et le machine learning ?
La BI est une forme d'analyse descriptive et diagnostique qui analyse ce qui s'est passé. Le ML évalue également ce qui s'est passé, mais utilise ces informations pour prédire les comportements futurs. La BI utilise des données structurées, tandis que le ML peut également utiliser des informations non structurées telles que des e-mails et des photos. Les deux types d'analyse de données ont le même objectif : utiliser les données pour prendre des décisions informées. La ML permet aux systèmes de BI d'extraire des informations plus approfondies à partir de modèles de données qui ne sont pas facilement apparents dans les jeux de données.
Principales différences entre la Business Intelligence et le Machine Learning ?
Malgré certaines similitudes, la BI et le ML sont deux formes d'analyse différentes.
Informatique décisionnelle
Bien que capable de fonctionner avec des données en temps quasi réel, la BI représente une forme d'analyse historique que l'on peut décrire comme une analyse descriptive et diagnostique. L'analyse BI explique généralement ce qui s'est passé, comment et pourquoi cela s'est produit. Créée par des analystes métier, la BI inclut également des visualisations, telles que des tableaux de bord et des graphiques.
Machine learning et intelligence artificielle
Le machine learning est un sous-ensemble de l'intelligence artificielle. La principale différence entre le ML et la BI est que le machine learning est la science du développement d'algorithmes et de modèles statistiques que les systèmes informatiques utilisent pour effectuer des tâches sans instructions explicites, en s'appuyant sur des modèles et des déductions. Les systèmes informatiques utilisent des algorithmes de machine learning pour traiter de grandes quantités de données et identifier des modèles de données. Cela leur permet de prédire les résultats avec davantage de précision à partir d'un jeu de données d'entrée donné. Par exemple, la science des données pourrait être utilisée pour entraîner une application médicale en vue de diagnostiquer le cancer à partir d'images radiographiques en stockant des millions d'images numérisées et les diagnostics correspondants.
Résumé des différences entre la business intelligence et le machine learning
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Informatique décisionnelle |
Machine Learning |
| Objectif commercial |
Identifier les tendances historiques et déterminer ce qui s'est passé, comment cela s'est passé et pourquoi cela s'est passé |
Pour créer des prévisions de résultats futurs |
| Compétences requises |
Excellentes compétences en matière d'analyse statistique, d'extraction de données et de visualisation de données à l'aide de tableaux de bord |
Compétences avancées en matière de programmation, de codage, de science des données et d'exploration des données, ainsi que de statistiques avancées, ou d'analyse statistique à l'aide d'outils de ML sans code |
| Sources de données |
Fonctionne avec des bases de données relationnelles et des entrepôts des données bien organisés |
Fonctionne avec de grands lacs de données structurés et non structurés |
| Complexité |
Moins complexe, mais dépendant des compétences et des connaissances commerciales des analystes |
Relativement complexe, exigeant beaucoup de ressources et de temps |
| Mathématiques |
Utilise des techniques mathématiques |
S'appuie sur des algorithmes |
Quand utiliser la Business Intelligence par rapport au Machine Learning
Voici quelques exemples pour mieux comprendre les différences et savoir quand utiliser la BI et le ML. Comme ils représentent des problèmes communs, il est utile de comparer la façon dont les analystes utilisent ces techniques pour découvrir les problèmes et optimiser les processus métier.
Prédire le taux de désabonnement des clients
Le taux de désabonnement est le nombre de clients qu'une entreprise perd au cours d'une période donnée par rapport au nombre total de clients au début de cette période. Il s'agit d'un simple calcul de BI qui présente les résultats sous forme de graphiques montrant les pourcentages de désabonnement mensuels historiques. Les calculs du taux de désabonnement par machine learning sont différents. Les algorithmes peuvent analyser des facteurs spécifiques de votre base de données clients, tels que l'historique des achats, les données démographiques et les campagnes de marketing, afin de prédire le taux de désabonnement futur.
Analyse du sentiment des clients
Il est important d'évaluer le sentiment des clients, qu'il soit positif, neutre ou négatif. Grâce à la BI, vous pouvez utiliser des enquêtes et des évaluations pour mesurer ce que pensent les clients. Parallèlement, le ML vous aide à aller plus loin en analysant le sentiment dans les jeux de données, notamment les e-mails, les transcriptions des centres d’appels et les flux de réseaux sociaux.
Comment AWS peut-il transformer la business intelligence grâce au machine learning ?
En complétant la BI avec le ML, vous pouvez combler les lacunes entre le passé, le présent et l'avenir. Et avec des outils de ML sans code comme Amazon SageMaker Canvas, vous pouvez générer des prévisions ML précises sans avoir besoin d'une quelconque expérience en ML ni d'écrire une seule ligne de code, afin de favoriser une meilleure prise de décision orientée données.
En outre, vous pouvez visualiser les prédictions générées par SageMaker Canvas avec Amazon QuickSight, qui fournit une business intelligence (BI) unifiée à grande échelle. Avec QuickSight, tous les utilisateurs peuvent répondre à différents besoins analytiques à partir de la même source de vérité grâce à des tableaux de bord interactifs modernes, des rapports paginés, des analyses intégrées et des requêtes en langage naturel.
Pour commencer à utiliser SageMaker Canvas et QuickSight, consultez l'atelier.
