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  • BI Agile

Business Intelligence vs Big Bata

01 août 2022

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La BI et le Big Data possèdent tous deux des objectifs et des mises en application différents, mais leur complémentarité s’avère particulièrement performante tant dans les prises de décision que dans le développement des entreprises. En effet, maximiser la gestion des stocks, repérer des écarts financiers, analyser les comportements clients, ces informations ne doivent pas seulement être recueillies, mais également délivrées au bon moment et au bon interlocuteur. C’est donc ici qu’interviennent la Business Intelligence et le Big Data.

Au sommaire 

  1. Comment fonctionne la Business Intelligence ?
  2. En quoi consiste le Big Data ?
  3. Business Intelligence vs Big Bata : les similitudes
  4. En quoi ces deux notions sont-elles complémentaires ?
  5. Tableau comparatif entre Business Intelligence et Big Data
  6. Comment transformer la BI avec le Big Data ?

Comment fonctionne la Business Intelligence ?

La Business Intelligence (BI), appelée également informatique décisionnelle, se compose de différents outils et procédés qui sont mis à disposition d’une entreprise.

Le principe de l’informatique décisionnelle

Cette solution permet de :

  • Collecter,
  • Consolider,
  • Traiter,
  • Modéliser,
  • Analyser,
  • Restituer,
  • Et de diffuser les données d’une entreprise.

Ces données sont généralement interprétées sous forme de tableaux de bord et soutiennent les prises de décision éclairées et pertinentes. Une solution BI est donc utile pour les décideurs d’entreprise : direction générale, des ressources humaines, etc.

L’application de la BI

Plus précisément, la Business Intelligence extrait des données hétérogènes (issues de systèmes d’exploitation ou de base de données différentes) dans le but de les stocker dans un entrepôt de données. Elles sont ensuite traitées avant d’être présentées sous forme de rapports, de tableaux de bord dynamiques afin de faciliter leur interprétation.

Son principal avantage est de pouvoir analyser et standardiser un volume de données considérable. L’enjeu est donc de :

  • Structurer des données opérationnelles,
  • Faciliter le partage d’informations importantes,
  • Simplifier l’application de ces informations dans la mise en place d’actions stratégiques.

La BI est un moyen efficace pour maîtriser les coûts, identifier les tendances du marché et repérer les facteurs de blocage. C’est une solution pour optimiser l’efficacité opérationnelle d’une entreprise, devancer sa concurrence et surtout pour créer de nouveaux revenus.

En quoi consiste le Big Data ?

Big Data signifie données massives. Ce processus est capable de traiter une quantité significative de données qu’un outil classique ne pourrait traiter. 

Définition du Big Data

Pour appréhender la définition du Big Data, il faut reprendre la règle des 3 V développée par Gartner :

  • Le Volume considérable de données que permet de traiter le Big Data,
  • La Variété des sources d’informations à traiter,
  • Le niveau de Vélocité que doit atteindre le Big Data et qui renvoie à l’agilité en temps réel que permet sa mise en application.

Le Big Data est une solution à un environnement toujours plus saturé en données. Leur exploitation devient fastidieuse et donc plus coûteuse. Il existe des solutions telles que le « Machine Learning » qui promettent des résultats remarquables. 

Le rôle du Big Data

Le Big Data comprend trois types de données :

  • Structurées. Elles sont prédéfinies, leur interprétation et leur analyse sont possibles immédiatement. Ce type de données comprend toutes celles qui sont générées par les machines (codes barres, statistiques, etc.) ou par l’homme (données de feuilles de calcul),
  • Non-structurées. Elles ne sont pas organisées selon une méthode complexe permettant une analyse pointue. On parle généralement des documents ou des images.
  • Semi-structurées. Étape intermédiaire entre les données structurées et non-structurées, ces données possèdent un ou plusieurs attributs de classification qui permettent de les cataloguer. Par exemple, un document qui comprend des mots-clés facilitant sa recherche et son analyse.

La rentabilité du Big Data repose principalement sur son efficacité d’analyse de données. Plus précisément, il s’agit de la capacité que possède une entreprise à exploiter le Big Data pour en tirer des informations utiles à son développement. On parle également de science des données ou la Data Science qui fait référence à l’utilisation du Big Data Business dans le but de générer de la valeur.

Business Intelligence vs Big Bata : les similitudes

Parce que les entreprises évoluent dans un environnement toujours plus compétitif, l’analyse de la data est un enjeu crucial. Business Intelligence et Big Data, il est essentiel de comprendre ce qui rapproche et ce qui différencie ces deux termes pour optimiser leur mise en application. 

Les points communs 

Le Big Data et la Business Intelligence permettent tous deux de collecter, de traiter des données, mais servent également de base à la prise de décision des organisations. De plus, ce sont deux approches qui créent de la valeur

Les différences

L’informatique décisionnelle et le Big Data sont différents dans le traitement des données, le type d’informations à traiter et les objectifs finaux. Plus précisément,

  • La BI stocke les informations dans un entrepôt des données alors que le Big Data utilise un système permettant le partage des fichiers entre plusieurs utilisateurs au travers du même réseau.
  • L’informatique décisionnelle analyse uniquement des données structurées ou semi-structurées alors que le Big Data analyse tous types de données.
  • La BI s’appuie sur des données passées alors que le Big Data s’appuie à la fois sur des données passées et sur celles en temps réel.
  • La BI s’appuie sur des données quantitatives descriptives. Le Big Data sur des statistiques différentielles dotées de capacités prédictives fortes. En d’autres termes, les données utilisées dans la Business Intelligence permettent de faire un constat, là où celles du Big Data prédisent les tendances futures.

On peut également dire que le Big Data accélère le traitement et l’analyse des informations de manière plus significative que la Business Intelligence.

En quoi ces deux notions sont-elles complémentaires ?

Big Data et Business Intelligence ont tous deux des arguments convaincants dans les prises de décision. Le Big Data a le vent en poupe grâce à sa capacité prédictive, il gagne en revanche en pertinence lorsqu’elle est couplée à la BI. Cette complémentarité apporte une réelle valeur ajoutée à la stratégie et au système décisionnel d’une organisation.

Plus précisément, elle permet de :

  • Améliorer les processus opérationnels et décisionnels,
  • Mettre en place des actions préventives,
  • Et d’élargir les sources d’informations.

Les outils de l’informatique décisionnelle permettent alors l’élaboration de tableaux de bord qui :

  • Mettent en lumière des indicateurs,
  • Et relèvent les données qui nécessitent une analyse prédictive. 

Le Big Data, quant à lui, permet une exploration en profondeur de ces données. En d’autres termes, la Data Science s’avère utile pour le traitement des données complexes et le BI pour un savoir rétrospectif.

Tableau comparatif entre Business Intelligence et Big Data

Pour y voir plus clair, voici un comparatif des deux notions.

ComparaisonBusiness IntelligenceBig Data
ObjectifsAide les entreprises dans leurs prises de décision.
Fournit des rapports précis.
Capture, traite et analyse tous types de données pour améliorer les résultats.
OutilsTableauxTraitement analytique en ligneEntrepôt de donnéesTableaux de bordGoogle AnalyticsEtc.Hadoop NameÉtincelleRuchePolybasePrestoCassandreEtc.
AvantagesAmélioration des décisions commerciales
Rapidité et précision des rapports et des analyses
Optimisation de la qualité des données
Réduction des coûts
Augmentation des revenus
Amélioration des prises de décision
Prédiction du marché
Optimisation de la mise en œuvre de nouvelles stratégies
Suivi des tendances clients
Stockage, extraction et analyse de la data

En bref, la BI aide à la prise de décision par rapport à une situation actuelle, là où le Big Data met en lumière des questions ou encore des perspectives potentiellement insoupçonnées. Finalement, peut-on dire que le Big Data serait l’avenir de l’intelligence d’affaires ?

Comment transformer la BI avec le Big Data ?

Face à une quantité de données toujours plus volumineuse, les entreprises sont confrontées à un défi de taille : valoriser une quantité d’informations en constante augmentation. Mais alors, quelle solution proposer aux organisations ? Associer Big Data et Intelligence d’affaires apparaît comme la réponse la plus pertinente.

Cette combinaison permet non seulement d’augmenter les sources d’informations, mais surtout d’avoir accès à des données plus précises et donc plus proches de la réalité du marché. En installant les fonctionnalités Big Data sur des plateformes Business Intelligence, les entreprises bénéficient de reporting en temps réel. Elles peuvent par exemple réagir rapidement à des anomalies de sécurité ou à un éventuel afflux de visiteurs sur leur site web.

Bien que Big Data et Business Intelligence sont souvent définis, et ce à juste titre, comme ayant des approches différentes, les deux concepts n’en sont pas moins complémentaires. Le Big Data apparaît comme une extension de l’intelligence d’affaires. Il crée un environnement favorable permettant à la BI de gagner en souplesse et en efficacité. Pour bénéficier du potentiel Data et BI, découvrez la solution Datasulting qui vous aide à faire évoluer vos outils de pilotage.

Cabinet de conseil ‘opérationnel’ en valorisation des données, accompagne la performance des entreprises par l’exploitation du potentiel de leurs données depuis 2013.

 

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