Bien qu’il s’agisse de deux concepts étroitement liés, la Business Intelligence et le Big Data sont deux concepts bien différents. Nous vous proposons dans cet article de comparer les différences entre la Business Intelligence et le Big Data.
Différences entre la Business Intelligence et le Big Data
Que peut-on attendre d’une solution comme la Business Intelligence (BI) et le Big Data ? Les logiciels de BI ou de Business Intelligence aident les entreprises à prendre des décisions basées sur des données et des métriques. Mais quel rapport avec le Big Data ?
De nos jours, de nombreuses entreprises utilisent les données comme ressource. Ils s’y fient pour soutenir les décisions stratégiques qui contribuent à la croissance et à l’amélioration de l’entreprise. Dans cet aspect, Big Data et Business Intelligence travaillent ensemble sur ces données. Cependant, ils ne le font pas de la même manière.
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Qu’est-ce que le Big Data ?
Le Big Data est un ensemble de technologies et d’outils permettant de gérer et de traiter de grandes quantités de données à grande vitesse et en temps réel, qu’elles soient structurées, semi-structurées ou non structurées.
Les données proviennent de diverses sources (appareils intelligents, capteurs, réseaux sociaux, sites Web, etc.). Cependant, ce n’est pas tant la quantité que la qualité des données qui compte. En d’autres termes, les données peuvent être utilisées pour générer des idées pertinentes et prendre de bonnes décisions stratégiques.
Par conséquent, lorsque nous parlons de Big Data, nous faisons référence à un grand volume de données complexes, difficiles à gérer et à analyser sans les bons outils.
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Qu’est-ce que la Business Intelligence ?
La Business Intelligence est la combinaison d’applications logicielles, d’infrastructures et de pratiques qui permettent d’accéder et d’analyser les informations collectées par les entreprises, qui sont ensuite utilisées pour améliorer les processus décisionnels.
C’est à travers la Business Intelligence et ses outils que nous pouvons réaliser une analyse de qualité des données issues du Big Data.
Avec les outils de Business Intelligence, les entreprises peuvent prendre des décisions basées sur des données déjà traitées pour les convertir en informations.
Analyser les informations
L’analyse de toutes ces informations permet d’obtenir de nouvelles données et d’exploiter les informations précédemment collectées. Ces processus sont utiles pour :
- Générer de nouvelles informations à partir de l’analyse des données existantes, par ex. pour la prévision de la demande ou les méthodes de classification des personnes.
- Identifier les alarmes ou les situations exceptionnelles à revoir/étudier afin de prendre les mesures appropriées.
La valeur obtenue par ces entreprises se traduit par :
- Économies de coûts
- La rapidité
- Nouveaux produits et services
- L’anticipation des concurrents
- Meilleure gestion opérationnelle, etc.
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Principales différences entre la Business Intelligence et le Big Data
Les deux permettent d’extraire la valeur de l’information de manières totalement différentes mais complémentaires.
La BI est un ensemble de techniques de gestion d’entreprise qui permettent aux entreprises de prendre des décisions basées sur des données. Les Big Data, quant à elles, sont les outils qui permettent d’obtenir, de stocker et de traiter des données.
Autrement dit :
- La Business Intelligence permet d’accéder à des ensembles de données déjà organisées et stockées afin que l’utilisateur puisse facilement les parcourir,
- Le Big Data se concentre sur des processus massifs pour un grand volume de données, avec une organisation et des origines très différentes, afin d’obtenir de nouvelles informations.
Cela signifie qu’avec la Business Intelligence, les entreprises peuvent effectuer des analyses et tirer des conclusions. Mais aussi produire des rapports, des graphiques, des cartes, des tableaux, etc. Ceci avec des informations détaillées à 100 %. Avec le Big Data, c’est le contraire qui est vrai.
En bref, nous pouvons résumer la principale divergence entre les deux comme « innovation et découverte vs questions et réponses ». Certains des processus que la Business Intelligence utilise pour approfondir les données sont : l’utilisation de logiciels, l’alimentation des systèmes de connaissances, la transformation des données en intelligence actionnable, etc.
Une autre différence concerne le type de données avec lesquelles les deux méthodologies fonctionnent.
Dans le Big Data, tous les types de données, structurées ou non structurées, sont collectées.
La Business Intelligence, quant à elle, ne fonctionne qu’avec des données structurées, qui ont été préalablement stockées dans une base de données hébergée sur un serveur (également appelé entrepôt de données), ce qui lui permet de fonctionner avec des données hors ligne.
La Business Intelligence et le Big Data ne stockent pas les données de la même manière
En parlant de stockage de données ; nous avons déjà souligné que la Business Intelligence stocke les données dans une base de données hébergée sur un serveur et cela doit être fait avant le traitement et l’analyse.
Le Big Data, pour fonctionner à sa vitesse, doit utiliser plusieurs serveurs pour stocker les gros volumes de données, c’est-à-dire qu’il doit utiliser des systèmes de fichiers distribués dans des nœuds pour stocker les informations, comme Hadoop. Ces systèmes, beaucoup plus flexibles (ils permettent de stocker des données sans étiquetage) et plus sécurisés. Puisque si l’un des nœuds tombe en panne, les informations seront répliquées sur d’autres nœuds.
Les données ne sont pas traitées de la même manière
Le traitement des données ne s’effectue pas non plus de la même manière.
Comme nous l’avons déjà mentionné au point précédent, le Big Data utilise un système de fichiers répartis en nœuds, qui permet un traitement parallèle des données, optimisant ainsi la vitesse de traitement des données. Il le fait en exécutant plusieurs instructions en même temps, en comparant les résultats obtenus, en les regroupant et en les analysant. Ceci avant de présenter la solution finale aux utilisateurs.
En Business Intelligence, il faut interroger la base de données pour obtenir les solutions recherchées.
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L’analyse des données s’effectuent différement
Si le Big Data peut stocker et traiter des données structurées et non structurées, il dispose également des outils pour pouvoir analyser et visualiser de grandes quantités de données. Ceci quels que soient leur type et leur origine. Ceci est particulièrement utile pour les entreprises. Car la grande majorité des données actuellement collectées proviennent de diverses sources sur Internet et seulement environ 20% sont structurées.
De plus, le Big Data a la capacité de travailler avec des données du passé ainsi qu’en temps réel, ce qui permet de faire des prédictions plus précises.
La Business Intelligence, puisqu’elle ne peut fonctionner qu’avec des données précédemment stockées, traitées, classifiées et converties, fonctionne toujours avec des données du passé.
Le profil professionnel n’est pas le même non plus
Enfin, Big Data et Business Intelligence se différencient également par le type de profil professionnel dédié à chaque spécialité.
D’une part, les profils professionnels du Big Data incluent généralement des mathématiciens, des ingénieurs informaticiens ou des statisticiens. De plus, ils appartiennent au département technologie et rapportent au CTO (Chief Technology Officer).
L’analyste de données est l’expert principal pour toutes les opérations de base de données d’entreprise. Ils assemblent et traitent des données afin d’évaluer l’activité de l’entreprise et de faire des recommandations appropriées. Leur travail leur permet de « faire parler les données » en les interprétant.
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D’autre part, les profils professionnels de la Business Intelligence proviennent de domaines tels que l’administration des affaires, l’économie ou le marketing, bien qu’ils puissent également inclure des ingénieurs ou des techniciens.
Par exemple, QlikView est une plateforme de Business Intelligence facilitant l’interprétation des données en libre-service. Ainsi, la solution QlikView permet de transformer l’analyse du Big Data en informations exploitables. En conséquence, le rôle du développeur QlikView est de préparer le traitement préalable des données. Ceci pour adapter l’outil aux besoins métiers et aux activités de l’entreprise.
Parallèlement, le rôle du Business Analyst IT vise à faire le pont entre les différents départements opérationnels et le département informatique.
Ce professionnel se trouve généralement au sein de la direction générale de l’entreprise. Et se rapporte soit au CSO (Chief Strategy Officer) s’il en existe un, soit directement au CEO.
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Pourquoi la Business Intelligence est importante
Les entreprises sont en pleine transition vers la transformation numérique. De plus en plus d’entreprises voient la nécessité d’investir dans des solutions d’analyse de données. Ceci pour une raison simple : l’information, c’est le pouvoir.
Grâce à eux, nous pouvons avoir un contrôle total sur les données et accroître la visibilité de l’entreprise, ainsi que :
- Gagner du temps et de l’argent
- Améliorer le service offert aux clients
- Faciliter la consultation des données
- Obtenir de nouvelles opportunités commerciales
- Obtenir des résultats vérifiés, transparents et fiables
Après avoir exposé ces avantages, nous pouvons affirmer que disposer d’une plateforme de BI est essentiel pour réussir en affaires.
Bien que chaque entreprise soit un monde différent, toutes peuvent trouver des avantages concurrentiels dans la BI. Les solutions axées sur l’intelligence d’affaires ne sont plus considérées comme un simple outil axé uniquement sur les grandes entreprises, de sorte que de plus en plus de PME s’intéressent à sa technologie.
Ce qu’il ne faut pas faire en Business Intelligence
Voici les choses à éviter à tout prix en matière de BI :
- Choisir une technologie qui ne répond pas aux exigences, besoins ou problèmes de votre entreprise.
- Avoir des objectifs logiciels mal définis dans la phase de planification.
- Oublier le rôle de l’utilisateur final.
- Avoir un manque d’intégration et de protection des données de l’entreprise.
- Laisser le back-end en arrière-plan et donner la priorité absolue au front-end. Ils doivent être en équilibre.
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Alors, Big Data vs Business Intelligence, qui gagne ?
La vérité est que ni l’un ni l’autre, car il ne s’agit pas d’une compétition entre les deux méthodologies. Mais ils doivent plutôt travailler ensemble pour tirer le meilleur parti de la collecte et de l’analyse des données.
Ainsi, l’équipe Business Intelligence travaillera en collaboration avec l’équipe Big Data. Ils doivent établir les données à collecter, puis les analyser. De son côté, l’équipe Big Data cherchera des modèles dans les données pour les communiquer à l’équipe BI.
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Le prochain défi de la Business Intelligence : l’analyse en temps réel
Si la BI veut rester pertinente et ne pas être supplantée dans le temps par les outils du Big Data, elle doit passer à l’étape suivante et pouvoir disposer de ses propres outils d’analyse de données en temps réel.
En d’autres termes, la BI devra également effectuer des analyses sur des données non structurées et réaliser un système dans lequel il est possible de détecter et de répondre aux situations qui se produisent sur le marché de manière rapide et agile.
Cela ne signifie pas que la Business Intelligence cessera de travailler avec le Big Data. En effet, le processus de collecte et de stockage de données massives continuera à incomber à ces derniers. Mais cela signifie que le premier disposera d’outils lui permettant d’analyser ces données en temps réel. Ceci sans avoir à les traiter et les stocker dans une base de données comme on le faisait jusqu’à présent.
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