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Friday, 16 August 2024

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. Big Data et Business Intelligence : quelles différences ?. 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.

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En réalité, le Big Data et la Business Intelligence sont différents tant sur la manière de procéder que sur le type de données qu'ils traitent. Vous souhaitez intégrer de la donnée externe à votre projet de BI - Parlons-en Les principales différences entre le Big Data et l'informatique décisionnelle Les environnements de départ dans lesquels évoluent naturellement l'un et l'autre sont à l'origine de leurs différences. En effet, l'informatique décisionnelle évolue dans un cadre « entreprises » et s'appuie sur des logiciels dont les bases de données sont dites relationnelles. Quant au Big Data, son environnement est global et traite des données non structurées et ne possède pas de schéma de structuration. Business Intelligence : La Data Science nouvelle BI à l'ère du Big Data. C'est le point de départ des différences qui en découlent. Dans un projet de Business Intelligence, on recherche des réponses à des questions connues: quel est le mix produit le plus vendu? Quel est mon secteur de vente le plus rentable? etc…Le cadre de l'analyse est préparé, les données sont préstructurées, les requêtes sont définies et les résultats sont pensés à l'avance.

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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. Différence entre big data et business intelligence with gephi. 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.

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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 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…). Différence entre big data et business intelligence ppt. C'est le cœur du challenge du Big Data: connaître l'activité humaine, comprendre son contexte, établir les relations entre les données d'activité pour fournir, à un instant donné, un service en temps réel individualisé et personnalisé. Mon prochain billet portera sur l'analyse d'un spécialiste des techniques et méthodes employées par les utilisateurs de Big Data dans les processus de création de valeur des informations.

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De son côté, la Data Science se conçoit davantage comme un outil de prédiction des performances futures de l'entreprise via l'ajout des données externes, et propose des solutions à des problèmes qui n'apparaissent pas encore dans les comptes financiers. Donc, là où la Business Intelligence se montre rétrospective et réactive, la Data Science se veut prédictive et préventive. L'une repose sur des données statiques et fiables, la seconde sur des données dynamiques et évolutives. Quelle est la différence entre la business intelligence et la data science ?. Navigation de l'article

BI vs Big Data: ne répondent pas aux mêmes directions Bien qu'ils soient amenés à travailler ensemble, les profils Big Data et Business Intelligence n'évoluent pas non plus dans les mêmes départements au sein de leur entreprise. L'équipe Big Data appartient au département technologique et rend des comptes au CTO (Chief Technology Officer). Les équipes de Business Intelligence sont intégrées au département de gestion de l'entreprise et rendent compte au CSO (Chief Strategy Officer) si ce profil existe dans l'organisation, ou bien elles peuvent rendre compte directement au CEO. Différence entre big data et business intelligence finance h. Big Data et Business intelligence: différentes, mais indissociables La confusion entre les deux technologies réside dans le fait qu'elles doivent fonctionner ensemble et être totalement intégrées. Cela signifie que l'équipe BI doit collaborer avec l'équipe Big Data pour déterminer les données dont elle a besoin, puis appliquer des actions analytiques sur celles-ci. L'équipe Big Data doit identifier des modèles dans les données qui doivent être communiqués à l'équipe de Business Intelligence.

Réseaux sociaux, géolocalisation, requêtes Google… Sans même nous en rendre compte, nous générons en continu des informations de plus en plus nombreuses. Les Big Data impliquent donc des processus de traitement de cette masse colossale de données, de la collecte, en passant par le stockage et l'analyse. 5 points sont à anticiper avant de lancer un projet Big Data pour mettre en place la Business Intelligence: Volume: gérer une telle quantité de données ne s'improvise pas. Les data étant en constante augmentation, une stratégie solide doit être adoptée pour déterminer le lieu et la manière dont celles-ci seront stockées. Variété: texte, image, son… Les données collectées peuvent prendre des formes variées, qu'il faut être en mesure de traiter. Vitesse: il s'agit ici d'optimiser les processus pour récolter, consolider et traiter les données en un minimum de temps. Véracité: un degré élevé de confiance est un critère majeur à la bonne utilisation des données. Il est donc plus que jamais nécessaire de s'assurer de la fiabilité de celles-ci.

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