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Saturday, 1 June 2024
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Autre point important: leur niveau de maturité et la diffusion des compétences est aussi plus avancé que celui des outils Big Data. Mais on peut supposer qu'en combinant les deux approches et technologies de manière étroite, le pilotage à la performance par la donnée n'en sera que plus précis, détaillé, complet et riche en perspectives. Les programmes BI peuvent par exemple intégrer des analyses Big Data, du data mining, des analyses prédictives… les systèmes Hadoop sont aussi de plus en plus utilisés, ce qui permet de gérer des données non structurées (entre autres fonctionnalités). Le tout au sein d'outils uniques demain? Big Data et Business Intelligence : quelles différences ?. L'avenir nous le dira. Plusieurs thèses s'opposent: Big Data et Business intelligence seraient complémentaires, en opposition, ou encore l'un s'apprêtant à remplacer l'autre dans les années à venir… d'autres personnes pensent à l'inverse que le Big Data n'apporte pas grand chose à l'analyse BI. Plutôt que de prendre part au débat, on peut plutôt les voir comme des approches à forte valeur ajoutée, en particulier en intégrant les apports du big data aux architectures BI déjà puissantes des entreprises actuelles.

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Cette analyse des données permet non seulement de prendre des décisions mais implique également une part active dans le développement de stratégies et de méthodes qui assurent le succès des organisations. Cette analyse de données peut être appelée «Business Intelligence», tandis que «Big Data» est un terme relativement nouveau pour Business Intelligence. Depuis l'époque de la BI, les volumes d'ensembles de données deviennent incroyablement importants, le meilleur exemple que nous pouvons considérer est celui des médias sociaux. En conséquence, plus d'efforts et de stratégies devraient être appliqués pour les aborder et les rendre utiles pour une entreprise prospère. Différence entre big data et business intelligence analysis. La Business Intelligence aide à trouver les réponses aux questions commerciales que nous connaissons, tandis que le Big Data nous aide à trouver les questions et réponses que nous ne connaissions pas auparavant. Bien que la Business Intelligence et le Big Data soient deux technologies utilisées pour analyser les ensembles de données afin d'aider les organisations dans le processus décisionnel, il existe des différences entre elles.

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Une fois que les données sont traitées, elles vont permettre à une entreprise de prendre les meilleures décisions possibles afin d'améliorer ses performances. Notamment à l'aide de tableaux de bord, de rapports ou de graphiques qui vont permettre de mieux visualiser l'ensemble des données. La Big data, c'est quoi? La Big Data désigne un ensemble de données volumineuses qui ne peuvent pas être traitées avec des outils de gestion de base de données classiques. Ces données ont pourtant un fort potentiel commercial et marketing. La règle des 4V définie la Big Data: Vélocité: rapidité de génération et de traitement des données comprenant la création, la collecte et le partage de ces données. Business Intelligence et Big Data, quelles différences ?. Volume: la masse de données à traiter Valeur: quelles-sont les données les plus importantes? Variété: plusieurs types de données sont collectés et elles viennent de diverses sources (textes, images, vidéos…) Ces données volumineuses viennent de partout sur le web. Business Intelligence et Big Data, leur(s) différences(s) On confond souvent ces deux concepts parce qu'ils servent à utiliser les données pour aider les entreprises dans leur prise de décision.

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Les formats sont donc mécaniquement moins variés. Ci-dessous et avant de poursuivre avec les différences principales entre BI et Big Data, une présentation intéressante sur l'évolution entre les deux: La BI utilise des données historiques (même proches) pour prendre des décisions futures, là où les solutions Big Data peuvent non seulement aller chercher du côté de la data passée, mais aussi des sources de données en temps réel. Cela apporte un côté agile à la réflexion. Beaucoup de données ne peuvent être gérées par la BI via un Dataware house. Avec le Big Data, on va donc se tourner vers une utilisation des données qui ne vise pas seulement à piloter par la data, mais également à optimiser l'ensemble des processus au sein de l'entreprise. Différence entre big data et business intelligence technology. Si les Big data se rapprochent de la BI au sens où ils apportent l'un des V "attendus" (la Valeur), ils vont plus loin en développant les 3 V théorisés par Gartner: la Variété (données structurées, semi-structurées, non structurées – vidéos, data audio, réseaux sociaux, objets connectés, Opendata…), le Volume et un solide niveau de Vélocité (possibilité de quasi temps-réel et agilité, là où la BI fonctionne par traitement par lots – batch processing).

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Différents types de données Il y a donc les données structurées, qui sont des données organisées et formatées. Ce sont les informations, telles que des mots, des chiffres ou encore des signes qui sont contrôlées par des références et représentées dans les champs de bases de données qui permettent le traitement et l'interprétation par les machines. Puis, les données non structurées, ce sont toutes les données sans format prédéfini. On en identifie principalement deux types: les données non structurées textuelles qui sont les messageries instantanées, les documents Word, les présentations PowerPoint, les courriels, ou encore les réseaux sociaux, puis les données non structurées non textuelles, telles que les fichiers audio, les fichiers vidéo ou encore les images. Concurrence ou complémentarité? BIG DATA VS BUSINESS INTELLIGENCE : QUELLE EST LA DIFFÉRENCE ? - GETC. Malgré que ces deux acteurs soient deux méthodes d'analyse différentes et bien distinctes, on peut dire qu'ils se complètent. La rapide et constante évolution du traitement des données offre de grandes opportunités à ceux-ci.

Les données peuvent être structurées (comme les bases de données classiques), semi-structurées (JSON, XML, etc. ) ou non structurées. On fait donc face à une grande variété de données, comme nous l'avons notamment mentionné dans sa définition. Cette différence nous conduit au prochain point, qui est la manière de traiter et d'analyser ces données. Le traitement et l'analyse des données Le traitement des données dans l'informatique décisionnelle consiste à centraliser et à consolider les données internes de l'entreprise. Il s'agit donc de traiter et d'analyser les données existantes au sein même de cette dernière afin d'en tirer une tendance et de réorienter la prise de décision dans ce sens. Dans le Big Data, le procédé est différent de cela. Différence entre big data et business intelligence video. On collecte des données qui viennent de plusieurs sources différentes. Ces données seront par la suite stockées dans un Data Lake ou un Data Warehouse. Par conséquent, les informations tirées seront étudiées afin d'en suivre l'évolution. C'est à partir de là que l'on va constituer des résultats et que l'on va tirer des conclusions.