Big Data vs Business Intelligence : Quelle est la Différence ?

De nombreuses personnes utilisent les termes «Big Data» et «Business Intelligence» comme s’ils étaient interchangeables.

Bien que le Big Data et la Business Intelligence soient tous les deux utilisés pour aider les entreprises dans leurs processus de prise de décision, il existe des différences entre les deux. 

La bonne nouvelle c’est que l’on va tout vous expliquer dans cet article  ! 👨‍🏫

Qu’est-ce que la data (donnée) ?

Les données sont la base de l’information. Elles sont partout autour de nous et peuvent exister sous différentes formes : sous forme de nombres ou de texte inscrit sur un papier, sous forme de bits ou d’octets stockés dans une mémoire électronique, ou sous forme de faits vivant dans l’esprit d’une personne.

Les données informatiques sont des informations qui peuvent être traitées et stockées par un ordinateur. Elles sont traitées par le CPU d’un serveur et sont stockées dans des fichiers et des dossiers sur un disque dur.

À leur niveau le plus rudimentaire, les données informatiques sont un ensemble de 1 et de 0, appelées données binaires. Comme toutes les données informatiques sont en format binaire, elles peuvent être générées, traitées, sauvegardées et stockées numériquement.

Les données peuvent être transférées  d’un ordinateur à un autre (d’un serveur à un autre)  en utilisant une connexion réseau ou divers dispositifs appropriés. Elles ne se détériorent pas au fil du temps et ne perdent pas leur qualité après avoir été utilisées plusieurs fois.

Qu’est ce que la Business Intelligence ?

La Business Intelligence (BI) comprend les infrastructures, les outils et les meilleures pratiques permettant aux entreprises d’accéder aux informations présentes dans les données et de les analyser afin d’améliorer et d’optimiser leurs décisions ainsi que  leurs performances. Elle comprend la collecte de données, le stockage des données, le traitement, et la visualisation afin d’avoir une représentation significative qui facilite la prise de décision.

La Business Intelligence permet de visualiser des données de façon à les rendre facilement et rapidement compréhensibles. Lorsque les données sont visualisées, il est plus facile d’identifier les tendances émergentes, ce qui constitue la toute première étape pour en tirer un enseignement. 

Voici les 3 principales typologies de personnes qui peuvent-être amenées à travailler sur un projet de Business Intelligence :

Data engineer :

Le data engineer joue un rôle très important dans la maintenance de l’infrastructure ainsi que dans le nettoyage et le formatage des données.

Data analyst : 

Le data analyst créer et exécute des requêtes d’analyse (SQL) afin de créer des tables de données qui alimenteront les reportings et tableaux de bord qu’il créera par la suite. 

Utilisateur métier :

C’est la dernière chaîne du maillon, ce type d’utilisateur qui peut être un CEO, un directeur marketing, ou encore un directeur commercial, analyse les informations qui se trouvent sur les tableaux de bord afin de trouver des insights actionnables, repérer d’éventuels problèmes, et prendre de meilleures décisions stratégiques.

Aujourd’hui, au sein de l’agence data marketing Boryl, la majeure partie des besoins auxquels nous répondons pour nos clients sont orientés Business Intelligence.

Qu’est-ce que le Big Data ?

Tout le monde pense que le Big Data n’est rien d’autre qu’une énorme quantité de données complexes. Mais en réalité, il ne s’agit pas simplement d’une quantité massive de données, il s’agit également du traitement et de l’analyse de cette énorme quantité de données dans le but de développer ou générer des opportunités d’amélioration business. 

Le Big Data fait référence au traitement, au stockage et à l’analyse d’ensembles de données massifs d’une grande variété (données structurées et non structurées) générées très fréquemment par une multitude de sources (smartphone, réseaux sociaux, points de vente, capteurs, etc). L’objectif final étant d’aider les entreprises dans leur processus de prise de décision.

Les ensembles de données traitées dans le cadre du Big Data sont si volumineux et complexes que les logiciels et infrastructures de Business Intelligence traditionnels ne peuvent tout simplement pas les gérer.

En 2001, l’analyste industriel Doug Laney a défini les « Trois V » du Big Data : Volume, Vélocité, Variété.

Les trois V sont couramment utilisés pour caractériser les différents aspects du Big Data. Ils constituent une vision utile pour comprendre ce concept.

Volume : 

Le volume fait référence à la quantité inimaginable de données générées chaque seconde par les médias sociaux, les téléphones portables, les voitures, les cartes de crédit, les capteurs, les caméras, etc.

Dans le cadre du Big Data, les données sont naturellement trop volumineuses pour être traitées par des systèmes de traitement de données traditionnels.

D’ici 2025, on estime que 175 zettaoctets de données seront traités dans le monde entier, et la quantité de données dans le monde devrait doubler tous les deux ans. L’un des principaux contributeurs à ce volume de données est l’internet des objets (IoT), qui récupère une immense quantité d’informations via des capteurs.

Vélocité :

Le terme « vélocité » fait référence à la vitesse à laquelle les données appartenants au Big Data sont générées, et donc, la vitesse à laquelle les données doivent être traitées pour répondre aux différents besoins

Imaginez un système d’apprentissage automatique qui apprend constamment à partir d’un flux de données, par exemple, une plateforme de médias sociaux avec des millions d’utilisateurs qui publient et téléchargent des photos 24 heures sur 24, 7 jours sur 7, 365 jours par an. 

Chaque seconde, des millions de transactions ont lieu, ce qui signifie que d’importants volumes donnés sont transférés chaque seconde de millions d’appareils vers un point central de stockage. Ce débit important correspond à la vélocité.

Variété :

La variété n’est rien d’autre que l’hétérogénéité du type de donnée. Les données se présentent sous différentes formes. Les données structurées sont celles qui peuvent être organisées de manière ordonnée dans les colonnes d’une base de données. Ce type de données est relativement simple à stocker et à analyser. 

Les données non structurées sont plus difficiles à stocker et à analyser. Parmi les exemples de données non structurées, on peut citer les e-mails, les publications et messages sur les réseaux sociaux, les PDF, les fichiers audio, vidéo et photo, les pages web, etc.

Les estimations indiquent que 90 % des données du Big Data sont générées de manière non structurée.

Mais alors, quelle est la différence entre la Business Intelligence et le Big Data ?

Le Big Data et la Business Intelligence font référence à deux disciplines distinctes, mais étroitement liées.

Bien que le Big Data et la Business Intelligence soient deux disciplines utilisées pour analyser des données afin d’aider les entreprises dans leurs processus de prise de décision, il existe une différence entre les deux. 

La différence entre ces deux disciplines réside principalement dans le type de données traité, dans la manière de traiter les données, ainsi que dans leur objectif final.

Dans le cadre de la Business Intelligence, les informations sont stockées sur un serveur central (data warehouse), tandis que dans celui du Big Data, on utilise des systèmes de fichiers distribués, ce qui rend le traitement des données plus flexible et plus sûr.

Le Big Data utilise une approche MPP (massively parallel processing ou traitement massivement parallèle) qui, entre autres, accélère le traitement et l’analyse des données.

Le Big Data traite des données structurées et non structurées (provenant de différentes sources, y compris celles qui sont externes à l’entreprise), ce qui n’est pas le cas de la Business Intelligence qui traite des données structurées ou semi-structurées dont la plupart sont internes à l’entreprise. Les formats de ces données sont naturellement moins variés.

Contrairement à la BI, le Big Data ne répond pas aux questions essentielles que se posent les entreprises, mais elles leur fournissent plutôt de nouvelles informations qui peuvent susciter de nouvelles questions auxquelles elles n’avaient pas pensé.

Voilà, c’en est fini pour cet article, j’espère qu’il vous a permis de bien dissocier ces deux termes assez proches ! 

À très vite 😘