Big Data contre Business Intelligence : Quelles sont leurs différences ?
Dans un environnement de plus en plus axé sur les données, des disciplines telles que le Big Data et la Business Intelligence (BI) sont de plus en plus utilisées dans la prise de décision des entreprises. Si les deux technologies partagent l’objectif commun d’optimiser la compréhension et l’exploitation des données, leurs approches, méthodes et outils diffèrent sensiblement. Dans cet article, nous analyserons les particularités de chaque discipline, ainsi que ses usages et applications particulières. C’est parti !
Big Data et Business Intelligence : Différentes approches et méthodes de fonctionnement
Au niveau conceptuel et d'un point de vue plus théorique, le Big Data et la Business Intelligence se concentrent tous deux sur l'analyse des données, mais ils le font de manières très différentes et en utilisant divers types de technologies.
Big Data
Le terme Big Data fait référence à des ensembles de données extrêmement volumineux et complexes, dont le contrôle et l'analyse nécessitent l'utilisation de technologies avancées, ainsi que la disponibilité d'une infrastructure technologique robuste capable de prendre en charge ce grand volume de données.
De plus, avec le Big Data, nous pouvons traiter en temps réel des données non structurées, provenant de diverses sources telles que les réseaux sociaux, les capteurs, les appareils IoT (Internet of Things), les enregistrements de transactions, les bases de données, les pages web, etc.
L'approche Big Data repose sur l'utilisation d'outils et de technologies tels que Hadoop, Apache Spark, AirFlow et des plateformes d'analyse de données distribuées, dans le but d'obtenir des insights et des connaissances qui ne sont pas immédiatement évidentes. Pour cela, cette discipline s’appuie également sur d’autres comme la Data Science, le Machine Learning et l’IA, entre autres.
Business Intelligence (BI)
La Business Intelligence faite quant à elle référence à un ensemble d'outils, de technologies et de pratiques utilisés pour analyser les données structurées d'une entreprise, notamment l'analyse des données sous forme de tableaux (lignes et colonnes).
La Business Intelligence se concentre sur la prise de décisions stratégiques basées sur des données historiques et sur la génération de rapports détaillés sur les performances passées. Les outils de BI permettent la création des fameux tableaux de bord, graphiques, rapports et visualisations qui aident les dirigeants et les managers à prendre des décisions plus éclairées.
L'application de BI la plus courante comprend des plateformes telles que Power BI, Tableau, QlikView et Looker Studio, IBM Cognos, AWS QuickSight, etc.
Différences de gestion et de stockage des données entre Business Intelligence et Big Data
Les différences de gestion et de stockage des données entre Big Data et Business Intelligence sont notables et clairement bien définies, puisque les deux domaines gèrent des volumes et des types de données très différents.
Big Data
Dans le cas du Big Data, les données sont massives, elles sont généralement non structurées ou semi-structurées et proviennent de sources multiples, c'est-à-dire de diverses origines, il est donc nécessaire de disposer de systèmes distribués et de technologies spécialisées pour les gérer de manière appropriée.
N'ayant pas de structure prédéterminée, les données peuvent inclure du texte, des images, de l'audio et de la vidéo, ce qui fait que leur stockage et leur traitement nécessitent des plateformes hautement évolutives et flexibles. En ce sens, dans le contexte du Big Data, l'utilisation de bases de données NoSQL, comme MongoDB ou Cassandra, et de systèmes de stockage cloud, comme Amazon S3 Cloud Storage de GCP ou les services Azure, est très courante.
De plus, le Big Data se charge non seulement de stocker de gros volumes de données, mais aussi de les traiter efficacement, en temps réel ou par lots.
Business Intelligence
En comparaison, la gestion des données en BI est beaucoup plus structurée et simple. La BI utilise des bases de données relationnelles (RDBMS – Relational Database Management System) telles que SQL Server, Mysql ou Oracle, où les données sont organisées en tables et ont des relations bien définies (modèle de données relationnelles). Ces données proviennent généralement de sources internes à l'entreprise elle-même, telles que des systèmes de gestion d'entreprise (ERP), des CRM ou des bases de données transactionnelles.
Étant donné que le développement BI se concentre sur les données historiques, il ne nécessite pas les mêmes compétences en traitement en temps réel que celles que nous avons pour traiter le Big Data. De même, le stockage de ces données vise à simplifier les requêtes agiles et à générer des rapports à partir de données déjà traitées et nettoyées, en appliquant des techniques de processus ETL.
Analyse des données : Contrastes clés entre Big Data et Business Intelligence
Big Data
L'utilisation et l'application du Big Data reposent sur l'application de techniques avancées d'apprentissage automatique, d'analyse prédictive et d'intelligence artificielle afin de détecter des modèles et des corrélations cachés dans cette quantité massive de données. Cette approche offre la possibilité de faire des prédictions, des segmentations complexes ou d'établir des relations entre des variables qui n'auraient pas pu être identifiées sans les capacités des outils Big Data.
Business Intelligence
Comme mentionné précédemment, l'analyse BI se concentre principalement sur la description de l’historique des actions à travers des rapports détaillés et des mesures fondamentales. Les outils de BI offrent une compréhension claire et simple des données historiques qui permettent de prendre des décisions stratégiques à court, moyen et long terme.
Profils et compétences professionnels : Big Data vs Business Intelligence
Les compétences et les profils professionnels pour travailler dans le Big Data et la Business Intelligence sont également très différents, car ils nécessitent des compétences techniques et des métiers très différentes.
Commentons brièvement quelques aspects pertinents à souligner :
Big Data
Les professionnels du domaine de l'analyse de données, tels que les Scientists, les techniciens en programmation (Python, Java, R, Scala), en statistiques avancées et en technologies Big Data telles que Hadoop et Spark, doivent être capables de collaborer avec des architectures distribuées, des bases de données NoSQL, et avoir des connaissances dans l'application de plateformes de cloud computing telles qu'AWS ou Google Cloud.
Business Intelligence
En revanche, les profils professionnels en Business Intelligence, comme les analystes BI, les consultants BI ou les développeurs BI, ont besoin de compétences sur des outils BI spécifiques (tels que : Power BI, Tableau, Qlik, entre autres). Un Data Analyst doit comprendre en profondeur les processus métier et être capable de générer des insights stratégiques à partir de données historiques correctement articulées avec les objectifs stratégiques de l'entreprise.
Comparaison d'autres différences clés entre la Business Intelligence et le Big Data
Vous trouverez ci-dessous un bref résumé des principales différences entre le Big Data et la Business Intelligence :
Aspect | Big Data | Business Intelligence (BI) |
|---|---|---|
Type de données | Données non structurées, semi-structurées et structurées. | Données principalement structurées. |
Volume de données | Massif, généralement en pétaoctets ou plus. | Généralement plus petit et plus maniable. |
Source de données | Sources externes, réseaux sociaux, IdO, capteurs, etc. | Sources internes, bases de données transactionnelles. |
Approche d'analyse | Découverte de modèles prédictive, exploratoire. | Descriptif, rétrospectif, génération de rapport. |
Outils et technologies | Hadoop, Spark, NoSQL, Machine Learning, intelligence artificielle. | Power BI, Tableau, QlikView, SQL, OLAP. |
Temps de traitement | Temps réel ou presque. | Basé sur des données historiques, pas en temps réel. |
Conclusions
Bien que le Big Data et la Business Intelligence jouent tous deux un rôle fondamental dans la transformation numérique des organisations, il est essentiel de comprendre leurs différences fondamentales pour appliquer les technologies appropriées en fonction des objectifs stratégiques de chaque organisation.
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