Les principales différences entre BI et Big Data

Une des particularités du XXI^ème siècle est l’importance apportée à l’analyse des données qui sont au cœur du pilotage de toute entreprise. Celles-ci sont alors guidées par le “data management”, qui englobe le stockage et le traitement de ces données.

Face à une technologie en perpétuelle évolution, la gestion des flux de données se perfectionne et s’automatise de façon croissante permettant d’améliorer les procédures et le temps de traitement nécessaire. Toutes ces données servent la gouvernance des activités dans le but d’améliorer la productivité des entreprises.

L’enjeu peut s’avérer plus complexe qu’il n’y paraît : il faut récolter des données, les traiter et les présenter sous la bonne forme, au bon destinataire, au bon moment et de façon continue. En ce sens, la Business Intelligence (BI) et le Big Data sont des outils indispensables à l’accès et à l’analyse des données. Les dirigeants d’entreprise peuvent alors s’appuyer sur ces technologies pour construire, fiabiliser et piloter leur stratégie décisionnelle.

BI et Big Data, des notions essentielles pour toute entreprise digitalisée

Définition et rôle de la Business Intelligence (BI)

La Business Intelligence (BI), également appelée « informatique décisionnelle », regroupe différents procédés et outils mis à disposition d’une entreprise. Elle permet la capture et la valorisation des données avant leur traitement et leur diffusion.

Leurs présentations se matérialisent généralement sous forme de tableaux de bord visuels et synoptiques. « DashBoard » qui assurent une traçabilité parfaite des données. Ils offrent également une vue d’ensemble sur les différents processus. La BI englobe également le Data mining.

La Business Intelligence analyse et standardise un volume de données assez considérable. Ce processus sert in fine à orienter l’informatique décisionnelle de l’entreprise qui permet de :

• Structurer les données opérationnelles ;
• Faciliter l’échange des informations pertinentes ;
• Simplifier l’application de celles-ci dans les actions stratégiques. 

Le Data Business Intelligence est une solution efficace pour maîtriser les coûts, repérer les facteurs de blocages et identifier les tendances du marché pour atteindre des objectifs fixés. C’est un excellent moyen de devancer la concurrence, d’optimiser l’efficacité opérationnelle et surtout de générer de nouveaux revenus.

Définition et rôle du Big Data

Littéralement, le Big Data signifie “données massives”, “mégadonnées” ou encore “grosses données”. Il regroupe une quantité significative de données numériques qu’un outil classique ne pourrait prendre en charge. Le Big Data comprend 3 grandes catégories de données : 

• Les données structurées ;
• Les données semi-structurées ;
• Les données non structurées.

La rentabilité du Big Data repose en grande partie sur l’efficacité de l’analyse de données. En d’autres termes, il s’agit de la capacité d’une entreprise à exploiter l’intelligence Big Data pour en tirer des informations utiles à son développement.

Tout cela se résume en une seule discipline : la « Data Science » ou encore la science des données. Celle-ci fait référence à l’utilisation du « Big Data business » pour générer de la valeur. 

Les entreprises génèrent, stockent et traitent de plus en plus de données, ne serait-ce que le téléchargement des photos et vidéos, les flux de clics sur internet, les commentaires et messages sur les réseaux sociaux, les transactions commerciales, données de clients, etc. Des métiers se spécialisent dans ce domaine et des formations deviennent nécessaires.

Plus la masse d’information collectée est volumineuse, plus son exploitation devient fastidieuse et coûteuse. Afin de profiter au mieux du Big Data, il existe des solutions de  « Machine Learning » promettant des résultats remarquables.

Similitudes et différences principales entre les deux notions

La Business Intelligence et le Big Data ont des points communs. Ils permettent tous les deux de collecter et de traiter des données, et servent de base à la prise de décision en entreprise.

Le Big Data et la BI se rapprochent également dans le sens où ils créent de la Valeur.

Il demeure cependant des différences entre ces deux notions, que ce soit dans la manière de traiter les données, des compétences en data analytics, du type d’informations à traiter ou encore des objectifs finaux.

• L’informatique décisionnelle se sert des statistiques descriptives pour détecter les tendances et mesurer les différents phénomènes. Elle s’intéresse à des questions plutôt superficielles comme « quoi » ou « où ». L’intelligence data science traite des données déjà structurées et centralisées.
• En revanche, le Big Data utilise des statistiques inférentielles. Il aide, d’une manière plus explicite, à poser des questions, apporter des réponses et ouvrir des perspectives parfois insoupçonnées. Il cherche également à connaître le pourquoi du comment. Le Data Business analyse tous les types de données, qu’elles soient structurées ou non. Celles-ci peuvent également être issues de différentes sources.

Complémentarité de la BI et du Big Data

Data Science pour les données complexes et BI pour un savoir rétrospectif

Le Business Intelligence Data et l’intelligence informatique décisionnelle proposent des arguments convaincants dans les prises de décisions en entreprise.

Si la Business Intelligence Big Data a le vent en poupe grâce à sa capacité prédictive, elle est beaucoup plus pertinente lorsqu’elle est couplée à la Business Intelligence. La complémentarité de ces 2 notions peut apporter une réelle valeur ajoutée au système décisionnel et à la stratégie d’une entreprise : 

• Amélioration des processus décisionnels et opérationnels ;
• Mise en place d’actions préventives ;
• Élargissement des sources d’informations disponibles.

Les outils de BI permettent de constituer des tableaux de bord pour en tirer des indicateurs classiques. Cela permet aussi de relever les problématiques qui requièrent une analyse prédictive. La data science intervient ensuite pour une exploration des données en profondeur.

L’utilisation de l’Intelligence Artificielle

L’Intelligence Artificielle (IA) permet de comprendre les besoins du marché et d’y répondre plus efficacement. En entreprise, elle permet de : 

• Améliorer les performances opérationnelles ;
• Renforcer la capacité à anticiper à travers le pilotage par la data et l’analyse prédictive ;
• Se démarquer de la concurrence en créant de la valeur pour les parties prenantes.

Installation de fonctionnalités Big Data sur les plateformes BI

Cela permet d’offrir à l’entreprise un reporting en temps réel. Il s’agit d’un atout de taille face aux défaillances de sécurité et à l’afflux des données sur les sites web.