Diff\u00e9rences entre la Business Intelligence et le Big Data<\/h2>\n\n\n\n
Que peut-on attendre d’une solution comme la Business Intelligence<\/strong><\/a> (BI) et le Big Data<\/strong><\/a> ? Les logiciels de BI ou de Business Intelligence aident les entreprises \u00e0 prendre des d\u00e9cisions bas\u00e9es sur des donn\u00e9es et des m\u00e9triques. Mais quel rapport avec le Big Data ?<\/p>\n\n\n\n De nos jours, de nombreuses entreprises<\/strong> utilisent les donn\u00e9es comme ressource<\/strong>. Ils s’y fient pour soutenir les d\u00e9cisions strat\u00e9giques<\/strong> qui contribuent \u00e0 la croissance et \u00e0 l’am\u00e9lioration de l’entreprise. Dans cet aspect, Big Data et Business Intelligence travaillent ensemble sur ces donn\u00e9es. Cependant, ils ne le font pas de la m\u00eame mani\u00e8re.<\/p>\n\n\n\n D\u00e9couvrez nos fiches m\u00e9tiers Responsable de Datacenter<\/strong><\/a> et Ing\u00e9nieur Big Data<\/strong><\/a> !<\/p>\n\n\n\n Le Big Data<\/strong> est un ensemble de technologies et d’outils permettant de g\u00e9rer et de traiter de grandes quantit\u00e9s de donn\u00e9es \u00e0 grande vitesse et en temps r\u00e9el<\/strong>, qu’elles soient structur\u00e9es, semi-structur\u00e9es ou non structur\u00e9es.<\/p>\n\n\n\n Les donn\u00e9es proviennent de diverses sources (appareils intelligents, capteurs, r\u00e9seaux sociaux, sites Web, etc.). Cependant, ce n’est pas tant la quantit\u00e9 que la qualit\u00e9 des donn\u00e9es qui compte. En d’autres termes, les donn\u00e9es peuvent \u00eatre utilis\u00e9es pour g\u00e9n\u00e9rer des id\u00e9es pertinentes et prendre de bonnes d\u00e9cisions strat\u00e9giques.<\/p>\n\n\n\n Par cons\u00e9quent, lorsque nous parlons de Big Data, nous faisons r\u00e9f\u00e9rence \u00e0 un grand volume de donn\u00e9es complexes, difficiles \u00e0 g\u00e9rer et \u00e0 analyser sans les bons outils.<\/p>\n\n\n\n D\u00e9couvrez le r\u00f4le de l’Administrateur Base de Donn\u00e9es<\/strong><\/a> et du Data Protection Officer<\/strong><\/a> !<\/p>\n\n\n\n La Business Intelligence<\/strong> est la combinaison d’applications logicielles, d’infrastructures et de pratiques qui permettent d’acc\u00e9der et d’analyser les informations<\/strong> collect\u00e9es par les entreprises, qui sont ensuite utilis\u00e9es pour am\u00e9liorer les processus d\u00e9cisionnels<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n C’est \u00e0 travers la Business Intelligence et ses outils que nous pouvons r\u00e9aliser une analyse de qualit\u00e9 des donn\u00e9es issues du Big Data.<\/p>\n\n\n\n Avec les outils de Business Intelligence, les entreprises peuvent prendre des d\u00e9cisions bas\u00e9es sur des donn\u00e9es d\u00e9j\u00e0 trait\u00e9es pour les convertir en informations.<\/p>\n\n\n\n L’analyse de toutes ces informations<\/strong> permet d’obtenir de nouvelles donn\u00e9es et d’exploiter les informations pr\u00e9c\u00e9demment collect\u00e9es. Ces processus sont utiles pour :<\/p>\n\n\n\n La valeur obtenue par ces entreprises se traduit par :<\/p>\n\n\n\n D\u00e9couvrez le r\u00f4le de l’Expert Business Intelligence<\/strong><\/a> !<\/p>\n\n\n\n Les deux permettent d’extraire la valeur de l’information de mani\u00e8res totalement diff\u00e9rentes mais compl\u00e9mentaires.<\/p>\n\n\n\n La BI <\/strong>est un ensemble de techniques de gestion d’entreprise qui permettent aux entreprises de prendre des d\u00e9cisions bas\u00e9es sur des<\/strong> donn\u00e9es<\/strong>. Les Big Data<\/strong>, quant \u00e0 elles, sont les outils qui permettent d’obtenir, de stocker et de traiter des donn\u00e9es<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n Autrement dit :<\/p>\n\n\n\n En bref, nous pouvons r\u00e9sumer la principale divergence entre les deux comme \u00ab innovation et d\u00e9couverte vs questions et r\u00e9ponses<\/strong> \u00bb. Certains des processus que la Business Intelligence utilise pour approfondir les donn\u00e9es sont : l’utilisation de logiciels, l’alimentation des syst\u00e8mes de connaissances, la transformation des donn\u00e9es en intelligence actionnable, etc.<\/p>\n\n\n\n Une autre diff\u00e9rence concerne le type de donn\u00e9es<\/strong> avec lesquelles les deux m\u00e9thodologies fonctionnent.<\/p>\n\n\n\n Dans le Big Data<\/strong>, tous les types de donn\u00e9es, structur\u00e9es ou non structur\u00e9es<\/strong>, sont collect\u00e9es.<\/p>\n\n\n\n La Business Intelligence<\/strong>, quant \u00e0 elle, ne fonctionne qu’avec des donn\u00e9es structur\u00e9es<\/strong>, qui ont \u00e9t\u00e9 pr\u00e9alablement stock\u00e9es dans une base de donn\u00e9es h\u00e9berg\u00e9e sur un serveur (\u00e9galement appel\u00e9 entrep\u00f4t de donn\u00e9es), ce qui lui permet de fonctionner avec des donn\u00e9es hors ligne.<\/p>\n\n\n\n Une fois par mois, nous analysons les tendances du recrutement, les comp\u00e9tences strat\u00e9giques et les dynamiques du march\u00e9.<\/p>\n\n\n\n Notre objectif<\/strong> : t\u2019aider \u00e0 prendre de meilleures d\u00e9cisions professionnelles.<\/strong><\/p>\n\n\n\n En parlant de stockage de donn\u00e9es<\/strong> ; nous avons d\u00e9j\u00e0 soulign\u00e9 que la Business Intelligence stocke les donn\u00e9es dans une base de donn\u00e9es h\u00e9berg\u00e9e sur un serveur<\/strong> et cela doit \u00eatre fait avant le traitement et l’analyse.<\/p>\n\n\n\n Le Big Data<\/strong>, pour fonctionner \u00e0 sa vitesse, doit utiliser plusieurs serveurs pour stocker les gros volumes de donn\u00e9es<\/strong>, c’est-\u00e0-dire qu’il doit utiliser des syst\u00e8mes de fichiers distribu\u00e9s dans des n\u0153uds pour stocker les informations, comme Hadoop. Ces syst\u00e8mes, beaucoup plus flexibles (ils permettent de stocker des donn\u00e9es sans \u00e9tiquetage) et plus s\u00e9curis\u00e9s. Puisque si l’un des n\u0153uds tombe en panne, les informations seront r\u00e9pliqu\u00e9es sur d’autres n\u0153uds.<\/p>\n\n\n\n Le traitement des donn\u00e9es<\/strong> ne s’effectue pas non plus de la m\u00eame mani\u00e8re.<\/p>\n\n\n\n Comme nous l’avons d\u00e9j\u00e0 mentionn\u00e9 au point pr\u00e9c\u00e9dent, le Big Data utilise un syst\u00e8me de fichiers r\u00e9partis en n\u0153uds<\/strong>, qui permet un traitement parall\u00e8le des donn\u00e9es, optimisant ainsi la vitesse de traitement des donn\u00e9es. Il le fait en ex\u00e9cutant plusieurs instructions en m\u00eame temps, en comparant les r\u00e9sultats obtenus, en les regroupant et en les analysant. Ceci avant de pr\u00e9senter la solution finale aux utilisateurs.<\/p>\n\n\n\n En Business Intelligence, il faut interroger la base de donn\u00e9es<\/strong> pour obtenir les solutions recherch\u00e9es.<\/p>\n\n\n\n D\u00e9couvrez le r\u00f4le du Data Scientist<\/strong><\/a> !<\/p>\n\n\n\n Si le Big Data peut stocker et traiter des donn\u00e9es structur\u00e9es et non structur\u00e9es, il dispose \u00e9galement des outils pour pouvoir analyser et visualiser de grandes quantit\u00e9s de donn\u00e9es. Ceci quels que soient leur type et leur origine. Ceci est particuli\u00e8rement utile pour les entreprises. Car la grande majorit\u00e9 des donn\u00e9es actuellement collect\u00e9es proviennent de diverses sources sur Internet et seulement environ 20% sont structur\u00e9es.<\/p>\n\n\n\n De plus, le Big Data a la capacit\u00e9 de travailler avec des donn\u00e9es du pass\u00e9 ainsi qu’en temps r\u00e9el<\/strong>, ce qui permet de faire des pr\u00e9dictions plus pr\u00e9cises.<\/p>\n\n\n\n La Business Intelligence<\/strong>, puisqu’elle ne peut fonctionner qu’avec des donn\u00e9es pr\u00e9c\u00e9demment stock\u00e9es, trait\u00e9es, classifi\u00e9es et converties, fonctionne toujours avec des donn\u00e9es du pass\u00e9<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n Enfin, Big Data et Business Intelligence se diff\u00e9rencient \u00e9galement par le type de profil professionnel d\u00e9di\u00e9 \u00e0 chaque sp\u00e9cialit\u00e9.<\/p>\n\n\n\n D’une part, les profils professionnels du Big Data incluent g\u00e9n\u00e9ralement des math\u00e9maticiens, des ing\u00e9nieurs informaticiens ou des statisticiens<\/strong>. De plus, ils appartiennent au d\u00e9partement technologie et rapportent au CTO (Chief Technology Officer)<\/strong><\/a>.<\/p>\n\n\n\n L’analyste de donn\u00e9es<\/strong> est l’expert principal pour toutes les op\u00e9rations de base de donn\u00e9es d’entreprise. Ils assemblent et traitent des donn\u00e9es afin d’\u00e9valuer l’activit\u00e9 de l’entreprise et de faire des recommandations appropri\u00e9es. Leur travail leur permet de \u00ab faire parler les donn\u00e9es \u00bb en les interpr\u00e9tant.<\/p>\n\n\n\n Lire notre fiche m\u00e9tier <\/strong>Data Analyst<\/strong><\/a> <\/strong>!<\/p>\n\n\n\n D’autre part, les profils professionnels de la Business Intelligence proviennent de domaines tels que l’administration des affaires, l’\u00e9conomie ou le marketing<\/strong>, bien qu’ils puissent \u00e9galement inclure des ing\u00e9nieurs ou des techniciens.<\/p>\n\n\n\n Par exemple, QlikView<\/strong> est une plateforme de Business Intelligence facilitant l’interpr\u00e9tation des donn\u00e9es en libre-service. Ainsi, la solution QlikView permet de transformer l’analyse du Big Data en informations exploitables. En cons\u00e9quence, le r\u00f4le du d\u00e9veloppeur QlikView<\/strong><\/a> est de pr\u00e9parer le traitement pr\u00e9alable des donn\u00e9es. Ceci pour adapter l’outil aux besoins m\u00e9tiers et aux activit\u00e9s de l’entreprise.<\/p>\n\n\n\n Parall\u00e8lement, le r\u00f4le du Business Analyst IT<\/strong><\/a> <\/strong>vise \u00e0 faire le pont entre les diff\u00e9rents d\u00e9partements op\u00e9rationnels et le d\u00e9partement informatique.<\/p>\n\n\n\n Ce professionnel se trouve g\u00e9n\u00e9ralement au sein de la direction g\u00e9n\u00e9rale de l’entreprise. Et se rapporte soit au CSO (Chief Strategy Officer<\/strong><\/a>) s’il en existe un, soit directement au CEO.<\/p>\n\n\n\n D\u00e9couvrez \u00e9galement le r\u00f4le du Consultant IoT<\/strong><\/a> !<\/p>\n\n\n\n Les entreprises sont en pleine transition vers la transformation num\u00e9rique. De plus en plus d’entreprises voient la n\u00e9cessit\u00e9 d’investir dans des solutions d’analyse de donn\u00e9es<\/strong>. Ceci pour une raison simple : l’information, c’est le pouvoir.<\/p>\n\n\n\n Gr\u00e2ce \u00e0 eux, nous pouvons avoir un contr\u00f4le total sur les donn\u00e9es et accro\u00eetre la visibilit\u00e9 de l’entreprise<\/strong>, ainsi que :<\/p>\n\n\n\n Bien que chaque entreprise soit un monde diff\u00e9rent, toutes peuvent trouver des avantages concurrentiels dans la BI. Les solutions ax\u00e9es sur l’intelligence d’affaires ne sont plus consid\u00e9r\u00e9es comme un simple outil ax\u00e9 uniquement sur les grandes entreprises, de sorte que de plus en plus de PME s’int\u00e9ressent \u00e0 sa technologie.<\/p>\n\n\n\n Voici les choses \u00e0 \u00e9viter<\/strong> \u00e0 tout prix en mati\u00e8re de BI<\/strong> :<\/p>\n\n\n\n Apprenez-en plus \u00e0 propos des erreurs les plus communes \u00e0 \u00e9viter en Business Intelligence<\/strong><\/a> !<\/p>\n\n\n\n La v\u00e9rit\u00e9 est que ni l’un ni l’autre, car il ne s’agit pas d’une comp\u00e9tition entre les deux m\u00e9thodologies. Mais ils doivent plut\u00f4t travailler ensemble pour tirer le meilleur parti de la collecte et de l’analyse des donn\u00e9es.<\/p>\n\n\n\n Ainsi, l’\u00e9quipe Business Intelligence travaillera en collaboration avec l’\u00e9quipe Big Data. Ils doivent \u00e9tablir les donn\u00e9es \u00e0 collecter, puis les analyser<\/strong>. De son c\u00f4t\u00e9, l’\u00e9quipe Big Data cherchera des mod\u00e8les dans les donn\u00e9es pour les communiquer \u00e0 l’\u00e9quipe BI.<\/p>\n\n\n\n D\u00e9couvrez le m\u00e9tier d’Expert en Intelligence Artificielle<\/strong><\/a> !<\/p>\n\n\n\n Si la BI veut rester pertinente et ne pas \u00eatre supplant\u00e9e dans le temps par les outils du Big Data, elle doit passer \u00e0 l’\u00e9tape suivante et pouvoir disposer de ses propres outils d’analyse de donn\u00e9es en temps r\u00e9el.<\/p>\n\n\n\n En d’autres termes, la BI devra \u00e9galement effectuer des analyses sur des donn\u00e9es non structur\u00e9es<\/strong> et r\u00e9aliser un syst\u00e8me dans lequel il est possible de d\u00e9tecter et de r\u00e9pondre aux situations qui se produisent sur le march\u00e9 de mani\u00e8re rapide et agile.<\/p>\n\n\n\n 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 donn\u00e9es massives continuera \u00e0 incomber \u00e0 ces derniers. Mais cela signifie que le premier disposera d’outils lui permettant d’analyser ces donn\u00e9es en temps r\u00e9el. Ceci sans avoir \u00e0 les traiter et les stocker dans une base de donn\u00e9es comme on le faisait jusqu’\u00e0 pr\u00e9sent.<\/p>\n\n\n\n Vous \u00eates \u00e0 la recherche de missions en freelance ou CDI dans le domaine de l\u2019ERP ! Vous pouvez d\u00e8s \u00e0 pr\u00e9sent postuler \u00e0 nos offres de missions Tech & IT sur notre plateforme de recrutement de freelances et CDI.<\/p>\n\n\n\n
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\n\n\n\nQu’est-ce que le Big Data ?<\/h2>\n\n\n\n
![\"Qu'est-ce](\"https:\/\/wp.mindquest.io\/wp-content\/uploads\/2022\/08\/Quest-ce-que-le-Big-Data.png\")
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\n\n\n\nQu’est-ce que la Business Intelligence ?<\/h2>\n\n\n\n
![\"Qu'est-ce](\"https:\/\/wp.mindquest.io\/wp-content\/uploads\/2022\/08\/Quest-ce-que-la-Business-Intelligence.png\")
<\/figure>\n\n\n\nAnalyser les informations<\/h2>\n\n\n\n
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\n\n\n\nPrincipales diff\u00e9rences entre la Business Intelligence et le Big Data<\/h2>\n\n\n\n
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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 d\u00e9taill\u00e9es \u00e0 100 %. Avec le Big Data, c’est le contraire qui est vrai.<\/p>\n\n\n\n![\"Principales](\"https:\/\/wp.mindquest.io\/wp-content\/uploads\/2022\/08\/Principales-differences-entre-la-Business-Intelligence-et-le-Big-Data.png\")
<\/figure>\n\n\n\nFais \u00e9voluer ta carri\u00e8re avec une vision claire du march\u00e9 IT & Finance<\/h2>\n\n\n\n
![\"\"](\"https:\/\/wp.club-freelance.com\/wp-content\/uploads\/2026\/03\/CTA-1-1024x576.png\")
<\/a><\/figure>\n\n\n\nLa Business Intelligence et le Big Data ne stockent pas les donn\u00e9es de la m\u00eame mani\u00e8re<\/h2>\n\n\n\n
![\"La](\"https:\/\/wp.mindquest.io\/wp-content\/uploads\/2022\/08\/La-Business-Intelligence-et-le-Big-Data-ne-stockent-pas-les-donnees-de-la-meme-maniere.png\")
<\/figure>\n\n\n\nLes donn\u00e9es ne sont pas trait\u00e9es de la m\u00eame mani\u00e8re<\/h2>\n\n\n\n
![\"Principales](\"https:\/\/wp.mindquest.io\/wp-content\/uploads\/2022\/08\/Les-donnees-ne-sont-pas-traitees-de-la-meme-maniere.png\")
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\n\n\n\nL’analyse des donn\u00e9es s’effectuent diff\u00e9rement<\/h2>\n\n\n\n
![\"Principales](\"https:\/\/wp.mindquest.io\/wp-content\/uploads\/2022\/08\/Ils-different-egalement-dans-la-facon-dont-ils-effectuent-lanalyse-des-donnees.png\")
<\/figure>\n\n\n\n![\"\"](\"https:\/\/wp.mindquest.io\/wp-content\/uploads\/2022\/08\/Principales-differences-entre-la-Business-Intelligence-et-le-Big-Data-2.png\")
<\/figure>\n\n\n\nLe profil professionnel n’est pas le m\u00eame non plus<\/h2>\n\n\n\n
![\"Principales](\"https:\/\/wp.mindquest.io\/wp-content\/uploads\/2022\/08\/Le-profil-professionnel-nest-pas-le-meme-non-plus.png\")
<\/figure>\n\n\n\n
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\n\n\n\nPourquoi la Business Intelligence est importante<\/h2>\n\n\n\n
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Apr\u00e8s avoir expos\u00e9 ces avantages, nous pouvons affirmer que disposer d’une plateforme de BI est essentiel pour r\u00e9ussir en affaires.<\/p>\n\n\n\nCe qu’il ne faut pas faire en Business Intelligence<\/h2>\n\n\n\n
![\"Ce](\"https:\/\/wp.mindquest.io\/wp-content\/uploads\/2022\/08\/Ce-quil-ne-faut-pas-faire-en-Business-Intelligence.png\")
<\/figure>\n\n\n\n\n
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\n\n\n\nAlors, Big Data vs Business Intelligence, qui gagne ?<\/h2>\n\n\n\n
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\n\n\n\nLe prochain d\u00e9fi de la Business Intelligence : l’analyse en temps r\u00e9el<\/h2>\n\n\n\n
\n\n\n\n![\"CTA](\"https:\/\/wp.mindquest.io\/wp-content\/uploads\/2022\/06\/CTA-consulter-nos-offres-1024x213.png\")
<\/a><\/figure>\n\n\n\n
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