Différence Entre Big Data Et Business Intelligence - Mécanicien Dentiste Hainaut Pour

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Sunday, 28 July 2024

Le Big Data et la Business Intelligence font partie des nouveaux enjeux technologiques industriels majeurs. Ces deux expressions sont pourtant souvent confondues et laissent perplexe de nombreux cadres supérieurs. C'est pourquoi il est important de bien les différencier pour entamer une transformation numérique optimale. Voyons, dans cet article, la différence entre Big Data et Business Intelligence. La transformation numérique n'est plus faire un site web pour apparaître sur les moteurs de recherches ou ouvrir une page Facebook pour communiquer. Ce changement est acquis par bien des structures depuis longtemps. Les nouveaux enjeux sont plus complexes et demandent des moyens technologiques plus importants. Pourquoi s'intéresser au Big Data et la Business Intelligence? En effet, l' innovation industrielle passe par le Big Data et la business intelligence… Ok, mais qu'est-ce que cela signifie vraiment et comment aborder sereinement la question? Le Big Data et la Business Intelligence sont deux technologies qui devraient être connues par toute entreprise qui va entamer un processus de changement.

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Dans le cadre du Big Data, cependant, on privilégiera un système de fichiers distribués. Enfin, la BI repose sur l'analyse de données structurées pour la data vizualisation et la création de tableaux de bord. Elles sont d'ailleurs centralisées en un seul endroit, bien qu'elles puissent avoir différentes origines. Le Big Data, à l'inverse, permet d'exploiter des données non structurées, issues de sources diverses, internes comme externes. En résumé, la Business Intelligence répond à des questions du type "quoi » et « où", tandis que le Big Data s'intéresse plutôt à "pourquoi » et « comment". Business Intelligence et Big Data: Quelles évolutions à venir? Nous l'avons vu, il existe des différences notables entre Business Intelligence et Big Data. Mais cela ne signifie pas que les deux concepts sont incompatibles… C'est même tout le contraire, puisqu'ils se complètent à merveille! En effet, avec l'évolution constante (et très rapide) du traitement de données, les bases de données dites "classiques" de la Business Intelligence sont amenées à être remplacées dans les années à venir.

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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. 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.

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Le Big Data et la BI proposent de nouvelles envergures à tous. 1. Le recours à la Business Intelligence: Tableau de bord analytique L'informatique décisionnelle, affrontée à une quantité démesurée d'informations, opte pour un nouveau processus d'analyse des informations Business Intelligence. On y recourt pour prendre des décisions plus informées au sein d'une entreprise ou autre. Autrement dit, en collectant des données qui proviennent de systèmes internes et de sources externes, en les analysant, en les développant et en lançant des requêtes, l'entreprise, indépendamment de le massivité des information, peut désormais établir des rapports, gréer des tableaux de bord et touts sorte d'affichages des données. Le preneur de décision aura une vision à la fois fort panoramique fort détaillée en un temps « record ». 2. Le recours au Big Data: Aouts de la Big Data Etant difficultueux de gérer des informations très volumineuses avec des outils classiques, le Big Data propose des technologies plus performantes et révolutionnaires à savoir le Map reduce (remplacé maintenant par Spark), le Hadoop, le Bases No SQL, le Stockage "In-Memory" et le Cloud Computing.

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Le Big Data traite des données structurées et non structurées (provenant de différentes sources, y compris celles qui sont externes à l'entreprise), ce qui n'est pas le cas de la Business Intelligence qui traite des données structurées ou semi-structurées dont la plupart sont internes à l'entreprise. Les formats de ces données sont naturellement moins variés. Contrairement à la BI, le Big Data ne répond pas aux questions essentielles que se posent les entreprises, mais elles leur fournissent plutôt de nouvelles informations qui peuvent susciter de nouvelles questions auxquelles elles n'avaient pas pensé. Transformer la Business intelligence avec le Big Data Face à une croissance impressionnante des données, les entreprises se retrouvent face à un challenge technique de taille: continuer à valoriser les data, tout en intégrant une quantité toujours plus grande d'informations. La solution? Réussir à concilier BI et Big Data. Leur combinaison permet d'augmenter les sources d'informations disponibles, et donc de dépasser le cadre, souvent restreint, de l'organisation.

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Ses capacités d'analyse prédictive se révèlent bien plus utiles pour l'entreprise que les analyses descriptives offertes par l'informatique décisionnelle. Face à l'augmentation massive du volume de données, un seul ordinateur n'offre plus suffisamment de capacité de stockage et de puissance de traitement. De fait, la Business Intelligence et la Data Science reposent de plus en plus sur le Cloud et cette tendance devrait s'accentuer dans le futur. Le Cloud permet de profiter d'une capacité de stockage et d'une puissance de traitement illimitées, à moindre coût, et d'une élasticité particulièrement appréciable. L'ingestion des données en provenance d'une multitude de sources est également facilitée. À l'avenir, on peut aussi s'attendre à une utilisation renforcée de l'intelligence artificielle et du Machine Learning. À mesure que ces technologies continueront à évoluer, elles seront de plus en plus utiles pour l'analyse de données…

Les perspectives de traitement du Big Data sont infinies, et pour partie encore insoupçonnées: exploration de l'information, évaluation, analyse tendancielle et prospective, gestion des risques industriels ou naturels… le tout effectué en temps-réel. Quelles différences avec la BI? Le Big Data se différencie de la Business Intelligence par le type de données récoltées et traitées ainsi que par leur utilisation. L'Informatique décisionnelle utilise en effet des statistiques descriptives, avec des données à forte densité en information afin de mesurer des phénomènes ou détecter des tendances Le Big Data, lui, utilise des statistiques « inférentielles » et réalise des sondages sur des échantillons de données à faible densité en information, dont le grand volume permet d'en déduire des lois, donnant ainsi au Big Data des capacités prédictives. Big Data et IA, l'avenir de la BI? Couplé à l' intelligence artificielle et à ses algorithmes capables d'apprendre par eux-mêmes, le Big Data est pour l'entreprise l'une des grandes perspectives, et l'un des grands défis à venir en matière d'aide à la décision.

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