Étiquette Américaine Personnalisable | Big Data Vs Business Intelligence : Quelle Est La Différence ? - Boryl

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Saturday, 3 August 2024

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Ce mois-ci Nike fêtait son 50ème anniversaire! Les membres de la communauté Nike ont eu le privilège de découvrir sur 5 jours un certain nombre de contenus exclusifs. Les festivités ont démarré le 16 mai. Alors oui, on peut dire que j'arrive après la fête. Credit photo: Voici donc une petite rétrospective pour ceux qui auraient tout loupé, comme moi 😜 Tout d'abord, Nike a décidé de mettre en avant, à travers des portraits, certains membres de sa communauté. Des sportifs, des créatifs (illustrateurs ou designers) et autres propriétaires de boutique de rénovation de sneakers. « Des personnalités inspirantes capables d'accomplir des choses incroyables » comme les décrit Nike. Pour retrouver ces portraits vous devrez télécharger l'appli Nike et vous inscrire. Le point sur les développements les plus importants en Ukraine et dans le Donbass au matin du 28 mai. | Groupe Gaulliste Sceaux. Jour 1 – Credit photo: Ensuite, Nike a organisé un challenge spécial via son application NRC (Nike Running Club). Nom de code: « Breaking Barriers » (« Casser les barrières » ndlr), en hommage à la sportive américaine Joan Benoit, qui a brisé l'hégémonie masculine en gagnant plusieurs marathons.

Le Point Sur Les Développements Les Plus Importants En Ukraine Et Dans Le Donbass Au Matin Du 28 Mai. | Groupe Gaulliste Sceaux

Ce sont les citoyens américains et non l'armée qu'il fallait envoyer en Afghanistan… Navigation des articles

Et dans l'intérêt des salariés comme des employeurs de métiers à haute pénibilité, ils demandent que saisonniers ou intérimaires puissent retrouver un accès au chômage après des périodes d'emplois courtes.

Il s'agit d'un enjeu considérable pour les entreprises et plus particulièrement pour la DSI qui voient leur marché de plus en plus concurrentiel. Le Big Data est lui aussi issu de la massification des données existantes. En effet, on compte aujourd'hui en pétaoctets les données disponibles. Le volume de données ne cesse d'augmenter car les natures de données se multiplient: logs, réseaux sociaux, internet des objets, audio, vidéo, mails.. etc. Ainsi, le Big Data peut se définir comme le stockage et le traitement des données disponibles pour en faire ressortir tout d'abord des analyses descriptives, c'est-à-dire comprendre le pourquoi des évènements. Puis, il permet également des analyses prédictives qui vont donner les moyens d'agir pour favoriser ou éviter un évènement. Et enfin, il offre des analyses prescriptives qui permettent de savoir comment atteindre un objectif. En résumé, le Big Data est la capacité de la machine à absorber et analyser des données en constante explosion. Association entre Business Intelligence et Big Data A la lecture de ces deux définitions, on pourrait être amené à les associer ou à les confondre puisque, nous le verrons par la suite, les entreprises tirent avantages du Big Data pour leur développement et incluent entre autres, le BiG Data dans leur processus de Business Intelligence mais pas seulement.

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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! 👨‍🏫 Sommaire Qu'est-ce que la data (donnée)? Qu'est ce que la Business Intelligence? Qu'est-ce que le Big Data? Mais alors, quelle est la différence entre la Business Intelligence et le Big Data? 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.

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Initialement réservé aux fonctions « Marketing » et « Commerce », ces outils ont notamment pris de l'ampleur au sein des directions financières pour ses capacités performatives, de reporting ou encore de pilotage. Il est important de noter que la Business Intelligence englobe concrètement tout le Système d'Information Décisionnel (SID): l'infrastructure de gestion de données ( datawarehouse, ETL), les outils de reporting, l'analytique métier, la visualisation de données, le data mining … Cet ensemble a pour objectif de monitorer son activité, d'anticiper les évolutions du marché et de pouvoir s'y adapter tout en favorisant l'innovation et en gagnant en efficacité dans tous les domaines de l'entreprise. La Data Visualisation reflète l'une des progressions les plus importante de la BI. A l'origine, les données étaient regroupées en « représentations statiques », impliquant une modélisation et une transformation de la donnée de manière autonome. Grâce la Data Visualisation, les restitutions de données sont désormais réalisées de manière interactive, par le biais de graphiques et de données plus intelligibles.

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Les données vont être gérées dans des formats normalisés pour faciliter l'accès à l'information et les vitesses de traitement. L'objectif de la BI est de produire des indicateurs de performance permettant de comprendre le passé, d'analyser le présent afin d'extrapoler une vision à long terme pour et définir les avantages compétitifs futurs de l'entreprise. La BI est utilisée par un grand nombre d'utilisateurs internes ou externes pour supporter les activités opérationnelles de l'entreprise jusqu'au suivi stratégique. Essayons de mieux comprendre le Big Data autour de la définition traditionnelle des 4V en prenant un exemple. Une base de données clients contient les informations suivantes: nom, prénom, genre, âge, métier, statut, etc. L'ensemble de ces informations est stocké dans un entrepôt de données traditionnel. Si l'on applique la définition des 4V pour décider si cette application doit migrer vers une infrastructure de Big Data, la réponse serait négative. Le volume de données n'est plus un problème en soi, on peut aujourd'hui parler de large Data Warehouse.

Ainsi, l'ensemble de l'information, les degrés de personnalisation ou les types de recommandation collectés devront pouvoir être reproduits pour être modélisés, donc industrialisés, à grande échelle. La connaissance obtenue inférera la stratégie, les organisations, les hommes et les processus de l'entreprise. Pas de lien direct à établir entre BI et Big Data J'en conclus, et c'est une réflexion personnelle, qu'il n'y a pas de lien direct à établir entre BI et Big Data. Les techniques d'analyse sont radicalement différentes, pratiquées avec des savoir-faire et des technologies nouvelles. Le nouveau paradigme est en rupture avec les modes de pensée en cours et tend à révolutionner l'approche même de l'analyse de données. La question se situe donc bien au-delà du débat technologique autour des bases de données SQL, no SQL, en colonne, en mémoire et toute autre variante. L'intérêt du Big Data réside moins dans les sujets traités que dans la façon d'appréhender et de résoudre les problèmes dans des domaines transverses (marketing, logistique, gestion du risque…) ou dans des domaines spécialisés (santé, énergie, distribution…).