Améliorer la gestion des stocks, analyser les comportements d’achat, détecter des écarts financiers… Bon nombre d’entreprises s’aident de la data pour automatiser leurs procédures et maximiser leur performance. L’enjeu : recueillir la donnée et surtout, la délivrer sous la bonne forme, à la bonne personne et au bon moment. C’est là qu’interviennent la Business Intelligence (BI) et le Big Data : ils accompagnent l’entreprise dans les prises de décisions et orientent son développement. Mais connaissez-vous la différence entre BI et Big Data ?

BI et Big Data : définitions

La Business Intelligence, ou informatique décisionnelle, correspond à un ensemble d’outils et de procédés permettant de capturer et valoriser les données afin de les mettre à disposition d’une organisation. Une fois collectées, les données sont traitées et diffusées, généralement sous forme de tableaux de bord.

De son côté, l’expression “Big Data” désigne des ensembles de données trop massifs pour être traités par des systèmes classiques. Réseaux sociaux, géolocalisation, requêtes Google… Sans même nous en rendre compte, nous générons en continu des informations de plus en plus nombreuses. Les Big Data impliquent donc des processus de traitement de cette masse colossale de données, de la collecte, en passant par le stockage et l’analyse. 5 points sont à anticiper avant de lancer un projet Big Data pour mettre en place la Business Intelligence

  • Volume : gérer une telle quantité de données ne s’improvise pas. Les data étant en constante augmentation, une stratégie solide doit être adoptée pour déterminer le lieu et la manière dont celles-ci seront stockées.
  • Variété : texte, image, son… Les données collectées peuvent prendre des formes variées, qu’il faut être en mesure de traiter.
  • Vitesse : il s’agit ici d’optimiser les processus pour récolter, consolider et traiter les données en un minimum de temps.
  • Véracité : un degré élevé de confiance est un critère majeur à la bonne utilisation des données. Il est donc plus que jamais nécessaire de s’assurer de la fiabilité de celles-ci.
  • Valeur : récolter des données qui apportent une certaine valeur ajoutée et qui répondent à des objectifs donnés dans l’entreprise.

Ces 5 points sont communément appelés es 5 V du Big Data.

Les principales différences entre BI et Big Data

Extraction de données, analyse, aide décisionnelle… Si les deux notions de Buisness Intelligence (Bi) et de Big Data partagent des caractéristiques communes, elles se distinguent néanmoins sur les points suivants :  

  • Rôle : la Business Intelligence livre des rapports pertinents en allant chercher l’information directement à la source. La mission du Big data est de collecter, intégrer et analyser une quantité astronomique de données hétérogènes en un temps record.
  • Sources : une des différences majeures entre BI et Big Data reste la provenance des données. Machines de production, logiciels, bases de données… La BI pioche directement les informations dans les équipements opérationnels de l’entreprise. La technologie Big Data va chercher les données dans des environnements à la fois internes et externes, ce qui rend l’intégration plus complexe.
  • Type de données : le Big Data regroupe des données à la fois structurées et non structurées, de différentes sources. L’informatique décisionnelle ou BI, à la différence du Big Data, traite généralement des données internes à l’entreprise, aux formats forcément moins variés.
  • Utilisation : la BI se sert à la fois des événements passés et des informations actuelles pour orienter les décisions des managers. Côté Big Data, on s’appuie sur l’évolution des données pour prédire les tendances futures.
  • Stockage : dans le cadre de la BI, les données sont rassemblées sur un serveur central. Les informations sont placées dans un data warehouse, une plateforme qui stocke et trie les données. L’utilisation du Big Data se fait, elle, via un système de fichiers distribués. La sauvegarde se fait alors sur plusieurs serveurs : à la clé, des possibilités de stockage multipliées et plus de sécurité.

Transformer la Business intelligence avec le Big Data 

Face à une croissance impressionnante des données, les entreprises se retrouvent face à un challenge technique de taille : continuer à valoriser les data, tout en intégrant une quantité toujours plus grande d’informations. La solution ? Réussir à concilier BI et Big Data. Leur combinaison permet d’augmenter les sources d’informations disponibles, et donc de dépasser le cadre, souvent restreint, de l’organisation. Les entreprises ont par conséquent accès à un plus grand nombre d’informations qui représentent de façon plus précise la réalité de leur marché. Enfin, l’installation de fonctionnalités Big Data sur les plateformes BI offre à l’entreprise un reporting en temps réel. Un avantage considérable lorsqu’il s’agit de réagir face à des anomalies de sécurité ou à un afflux de visiteurs sur votre site web. 

Les deux concepts possèdent donc des approches différentes mais complémentaires : la technologie Big Data s’apparente à une extension naturelle de la BI. L’occasion pour l’informatique décisionnelle de gagner en souplesse et en efficacité.