La business intelligence (BI) et le Big Data sont deux procédés qui permettent de collecter et d’analyser les données dans le but de prendre de meilleures décisions.
À l’heure actuelle, le volume de données produites ne cesse de croître et l’environnement économique est de plus en plus compétitif. C’est pourquoi l’analyse de la data devient un enjeu majeur des entreprises.
Il est donc essentiel de bien comprendre ce que l’on met derrière ces termes d’informatique décisionnelle et ce qui différencie la BI du Big Data.
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La Business Intelligence, comment ça fonctionne ?
La Business Intelligence est composé d’outils et de procédés informatiques qui ont pour but de collecter, consolider, traiter, modéliser, analyser, restituer et diffuser les données de l’entreprise.
L’interprétation de ces données sous forme de tableau de bord permet de prendre des décisions éclairées et pertinentes. Une solution BI peut ainsi être utile pour tous les décideurs de l’entreprise : DAF, DRH, service marketing, direction de production, DG…
Plus précisément, la BI extrait des sources de données hétérogènes comme des bases de données ou des fichiers Excel afin de les stocker dans un datawarehouse (entrepôt de données). Ces données sont ensuite traitées (enrichissement, nettoyage, structuration, agrégation, …) dans le but d’être présentées sous forme de rapports et de tableaux de bord visuels et dynamiques, facilitant ainsi l’interprétation.
Ces rapports sont ensuite mis à la disposition des divers centres décisionnels de l’entreprise pour interprétation et prise de mesures éclairées.
Le Big Data, c’est quoi ?
Le Big Data est une expression anglo-saxonne qui veut dire grandes ou méga-données. En effet, sous l’appellation Big Data, on désigne un ensemble de données tellement volumineux, qu’il ne peut être exploité par les outils ordinaires de gestion de base de données ou de gestion informationnelle.
Cependant, pour mieux comprendre la définition du Big Data ou de son immense champ d’application, il faut se référer à la règle des 3V, théorisée par Gartner :
- Volume : le Big Data permet de traiter un volume considérable de données.
- Variété : les informations à traiter proviennent de sources extrêmement variées (données structurées, semi-structurées, non structurées, réseaux sociaux, objets connectés, données open data, …) offrant une grande variété informationnelle.
- Vélocité : le Big Data doit atteindre un niveau de vélocité aussi bien en termes de fréquence de création, de niveau de collecte que de niveau de partage de données. Ainsi, le Big Data permet une plus grande agilité, quasi en temps réel.
Quelles différences entre BI et Big Data ?
Entre la BI et Big Data, la différence se situe au niveau de plusieurs points :
- La BI stocke les données dans un datawarehouse alors que le Big Data demande un système de fichiers distribuées.
- La Business Intelligence analyse uniquement des données structurées ou semi-structurées, là où le Big Data analyse une plus grande variété de données : à la fois structurées et non structurées, mais aussi des données externes à l’entreprise.
- La BI se base sur des données historiques là où le Big Data se base non seulement sur la donnée passée, mais aussi sur des sources de données temps réel.
- L’approche Big Data et BI est aussi différente, dans le sens où, l’informatique décisionnelle porte la donnée vers le traitement, là où le Big Data porte les fonctions de traitement vers la donnée.
- Le Big Data accélère le traitement et l’analyse des données de manière plus forte que la BI.
- La BI se base sur des statistiques descriptives, le Big Data, lui se base sur des statistiques différentielles avec des capacités prédictives plus fortes.
Finalement, le Big Data est-il l’avenir de la BI ?
Si l’un produit des résultats pour la tendance, c’est-à-dire pour analyser et prendre des mesures immédiates et que l’autre produit des résultats pour la prépondérance, alors il faut mettre les deux systèmes ensemble pour une action conjointe et simultanée.
L’entreprise a besoin de prendre des décisions pour améliorer son présent et planifier efficacement son futur tout en maîtrisant les risques probables qui pourraient subvenir. S’appesantir alors sur le Big Data couplé à la BI serait la solution idéale.
Pour ce faire, il faut mettre à contribution les algorithmes de l’IA. Ils sont capables d’apprendre par eux même tout ce qu’il faut pour que la satisfaction de la clientèle et de l’expérience client soit atteint au maximum.
Pour organiser par exemple une campagne marketing d’un nouveau produit, l’IA, le Big Data et la BI nous permettraient d’avoir tous les détails sur la période effective où lancer la campagne marketing nous serait opportune ; les leads chauds que nous devons toucher pour effectuer la vente ; où se trouvent ces leads chauds ; à combien s’élèverait le prix de vente et le prix de lancement du produit. Autant d’information que chaque outil pris séparément ne saurait nous renseigner de façon fiable.
