BI et Big Data : Quelles différences ?
La BI et le Big Data sont deux concepts bien distincts, mais tous deux fondamentalement axés sur l’analyse des données. Bon nombre d’entreprises les utilisent de plus en plus afin d’améliorer leurs prises de décision et d’orienter leur développement. Aujourd’hui où la quantité de données produite ne cesse d’augmenter considérablement, l’analyse de ces données est d’une importance majeure pour les entreprises. Ces dernières en ont besoin pour maximiser leurs performances et demeurer constamment compétitives. Il s’avère donc essentiel de bien comprendre les notions de BI et Big Data, ainsi que les principales différences qui existent entre elles.
BI et Big Data : qu’est-ce que c’est ?
Avant d’aborder la différence entre Bi et Big Data, il est primordial de définir ces deux notions afin de mieux comprendre le sens exact que chacune d’elle recouvre.
La BI
La BI (Business Intelligence) regroupe les outils ainsi que les procédés informatiques servant à collecter des données, puis à les consolider, les traiter, les modéliser, les analyser, les restituer et enfin les diffuser sous forme de tableau de bord. Elle permet en fait aux décideurs des entreprises, d’accéder aux informations contenues dans les données et de les interpréter plus facilement. Cela leur permet alors de prendre les meilleures décisions possibles dans le but d’optimiser leurs performances. Egalement appelée Informatique Décisionnelle en français, la BI est donc un moyen efficace pour visualiser les données et les rendre plus compréhensibles. Elle est d’une grande utilité pour les dirigeants à tous les niveaux :
- DG ;
- DAF ;
- DRH ;
- Service Marketing ;
- Direction de Production ;
- Direction Stratégique, etc.
Le Big Data
Signifiant littéralement méga données ou données massives, le Big Data désigne, sans s’y limiter, un ensemble de données tellement volumineux et complexe, ne pouvant être exploité ni géré par aucun outil traditionnel de gestion de bases de données ou de gestion de l’information.
Par ailleurs, il fait aussi référence au stockage, au traitement ainsi qu’à l’analyse de ces données massives, variées et de sources diverses. Vous pouvez cliquer ici pour en savoir plus sur ce qu’est le Big Data.
Les principales différences entre la Business Intelligence et le Big Data
Bien que la BI et le Big Data soient étroitement liés et présentent des caractéristiques communes, il existe toutefois des différences remarquables entre ces deux procédés. Celles-ci se situent à plusieurs niveaux :
Rôle
La BI va à la quête de l’information depuis la source et fournit des rapports pertinents aux décideurs. Elle trouve une réponse aux préoccupations essentielles de l’entreprise, en s’intéressant particulièrement aux questions quoi et où. Contrairement à cela, le Big Data, de son côté, déniche en un temps record, des questions, réponses et perspectives auxquelles l’entreprise n’avait certainement pas pensé. Il apporte de nouvelles informations en répondant notamment aux questions pourquoi et comment.
Type de données
La BI traite des données structurées ou semi-structurées qui, pour la plupart, sont internes à la société. Toutefois, le Big Data quant à lui, analyse une plus grande variété de données. En effet, il traite des données structurées et non structurées aussi bien internes qu’externes à l’entreprise.
Stockage des données
La BI stocke les données sur un serveur central, aussi appelé Data Warehouse. Par contre, le Big data utilise un système de fichiers distribués. Les données sont donc, dans ce dernier cas, sauvegardées sur plusieurs serveurs. Cela rend alors le traitement des données plus souple et plus sûr.
Cette page explique ce qu’est un système de fichiers distribués.
Utilisation
La BI utilise des statistiques descriptives ainsi que des données très denses en information. Cela lui permet de mesurer à grande échelle, l’ampleur des phénomènes et de déceler plus facilement des tendances. Le Big Data, lui, se base sur des statistiques inférentielles afin de réaliser des sondages sur des échantillons de données contenant une faible quantité d’information. Elle présente par conséquent des capacités prédictives plus élevées.
Il convient également d’ajouter que pour traiter et analyser les données de manière plus accélérée que la BI, le Big Data utilise en plus une approche MMP (Massively Parallel Processing).
