Big Data et Business Intelligence : quelles différences ?

Dans un monde où l’analyse de données et le pilotage d’entreprise sont en constante évolution, difficile de passer à côté de certains termes, comme la Business Intelligence et le Big Data.

Toutefois, les deux concepts sont parfois confondus, alors qu’il est indispensable de faire la différence, afin de mieux cerner ce qu’ils peuvent apporter respectivement à l’entreprise.

Business Intelligence : définition

La Business Intelligence (autrement appelée Informatique Décisionnelle) désigne un ensemble d’outils, de pratiques et de techniques visant à collecter, consolider, modéliser et restituer des données. Ces dernières peuvent d’ailleurs être issues de sources internes ou externes.

Comment ça marche ? Une fois récoltées et analysées, les données sont stockées dans un data warehouse et sont traitées dans différentes formes de bases de données. Le but étant de simplifier l’accès à l’information.

La data traitée va ensuite être restructurée, agrégée et enrichie, permettant de dégager des pistes d’optimisation afin d’améliorer les performances de l’entreprise. En effet, grâce aux outils de Business Intelligence, il est possible de créer des tableaux de bord, des rapports et des visualisations qui vont favoriser l’aide à la décision.

Grâce à eux, la data peut être présentée à chaque utilisateur métier de manière synthétique, compréhensible et ludique. On utilise pour cela différentes représentations visuelles : graphiques, schémas, courbes, rapports paramétrables, tableaux de bord interactifs…

On parle ici de data visualization (ou “dataviz”), qui ne doit pas être confondue avec la BI. Elle consiste à rendre la présentation des données compréhensible grâce à un visuel optimisé et attractif.

Résumée en une phrase, la Business Intelligence pourrait donc être définie comme la technologie au service de l’entreprise, et plus précisément de la prise de décision.

Tout savoir sur le Big Data

Le Big Data représente des ensembles de data volumineux qui ne peuvent être traitées avec des bases de données classiques. Toutefois, ces données ont un fort potentiel marketing et commercial, ce qui pousse de plus en plus les entreprises à les explorer. 

Toutefois, tirer profit du Big Data nécessite des outils performants. En effet, collecter, traiter et exploiter cette multitude de données est un processus particulièrement complexe.

En outre, le Big Data soulève quatre grandes problématiques pour les organisations. Connues comme les « 4 V », ce sont des leviers importants pour optimiser l’usage de la data : :

• La vélocité, c’est-à-dire la rapidité de génération et de traitement des données.
• Le volume, ou la masse de données à traiter.
• La variété, c’est-à-dire les différents types de données à collecter (textes, statistiques, images…)
• La valeur, qui revient à hiérarchiser les données selon leur importance pour l’entreprise.

Ces données considérables peuvent avoir des origines très diverses. En effet, il peut s’agir de messages envoyés, de vidéos partagées, d’images postées, de textes publiés, ou encore d’articles achetés en ligne.

Quoi qu’il en soit, le Big Data a un potentiel immense et en grande partie insoupçonné. De l’exploration de l’information à l’analyse prédictive, en passant par la gestion des risques, elle ouvre la voie à des applications d’une grande complexité, effectuées en temps réel.

Les différences entre Business Intelligence et Big Data ?

Si les deux concepts sont relativement proches, la Business Intelligence et le Big Data se distinguent par le type de données traité, mais aussi par la manière de les utiliser. 

De manière générale, la BI utilise des données descriptives, possédant une forte densité d’information, dans l’optique d’anticiper des tendances ou de mesurer des indicateurs. 

Le Big Data, quant à lui, exploite des données à faible densité d’information. Toutefois, leur volume très élevé permet d’effectuer d’effectuer des prédictions solides, à l’aide de techniques de sondage et d’échantillonnage

Par ailleurs, la Business Intelligence est un outil de prise de décision permettant d’analyser la situation présente afin de faire les meilleurs choix. Le Big Data, de par ses capacités prédictives, permet quant à lui d’ouvrir de nouvelles perspectives, d’apporter des questions et des réponses inédites.

Sur le plan technique, les données utilisées pour la Business Intelligence sont stockées dans un data warehouse. Dans le cadre du Big Data, cependant, on privilégiera un système de fichiers distribués.

Enfin, la BI repose sur l’analyse de données structurées pour la data vizualisation et la création de tableaux de bord. Elles sont d’ailleurs centralisées en un seul endroit, bien qu’elles puissent avoir différentes origines. Le Big Data, à l’inverse, permet d’exploiter des données non structurées, issues de sources diverses, internes comme externes.

En résumé, la Business Intelligence répond à des questions du type “quoi » et « où”, tandis que le Big Data s’intéresse plutôt à “pourquoi » et « comment”.

Business Intelligence et Big Data : Quelles évolutions à venir ?

Nous l’avons vu, il existe des différences notables entre Business Intelligence et Big Data. Mais cela ne signifie pas que les deux concepts sont incompatibles… C’est même tout le contraire, puisqu’ils se complètent à merveille ! En effet, avec l’évolution constante (et très rapide) du traitement de données, les bases de données dites “classiques” de la Business Intelligence  sont amenées à être remplacées dans les années à venir. 

Toutefois, cette mutation nécessitera des techniques capables de gérer des méga données en un laps de temps très court… Et le Big Data fera, à n’en pas douter, partie intégrante de la solution.

Il faudra également des outils de data vizualisation assez performants pour suivre cette évolution fulgurante, et ainsi répondre aux besoins des entreprises qui feront face à des volumes de données de plus en plus conséquents.

Quelles sont les tendances de la Business Intelligence en 2021 ?

Différents mais complémentaires, la Business Intelligence et le Big Data ne sont pas antagonistes. Au contraire, les deux domaines sont amenés à se rapprocher de plus en plus à l’avenir, pour faire face à l’accélération de la collecte et du traitement des données.