Différence Entre Big Data Et Business Intelligence - Jeux De Société Et Cartes Gifi | Jeu Esquive La Crotte &Raquo; Softellogics

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Saturday, 27 July 2024

Toutefois, cette mutation nécessitera des techniques capables de gérer des méga données en un laps de temps très court… Et l e Big Data fera, à n'en pas douter, partie intégrante de la solution. Il faudra également des outils de data vizualisation assez performants pour suivre cette évolution fulgurante, et ainsi répondre aux besoins des entreprises qui feront face à des volumes de données de plus en plus conséquents. Quelles sont les tendances de la Business Intelligence en 2021? Différents mais complémentaires, la Business Intelligence et le Big Data ne sont pas antagonistes. Au contraire, les deux domaines sont amenés à se rapprocher de plus en plus à l'avenir, pour faire face à l'accélération de la collecte et du traitement des données.

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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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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. 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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Chaque département et service possèdent des missions à accomplir. Et chacun d'entre eux enregistre leurs activités dans une base de données. L'informatique décisionnelle, aussi appelée business intelligence, est là pour réunir ces sources afin de pouvoir en tirer une conclusion sous forme de tableaux de bord et de graphiques. Et qu'est-ce que le Big Data? La définition de l'expression "Big Data" est apparue vers les années 1997, mais la définition que l'on utilise encore de nos jours a été donnée par l' institut Gartner en 2001. Cet institut désigne le phénomène Big Data comme un ensemble de données répondant à la règle des 3V: Vélocité, Volume et Variété. Le Big Data est donc un gros volume de données, produites à haute vitesse et dans tous les formats. Il s'agit également des techniques et des outils technologiques utilisés afin de collecter ces données, de les transformer et de les stocker dans un Data Warehouse ou des Data Lake. Ce phénomène vient du fait que, depuis quelques années, nous sommes envahis par une énorme quantité de données.

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Dans ses derniers billets, Christophe Dumoulin, posait les principes élémentaires du Big Data en formalisant les principaux enjeux et en proposant des repères et soulevait une nouvelle interrogation sur l'utilisation des données pour qu'elles aient un impact significatif sur les marchés. Ce troisième article traite, cette fois, du choix entre l'utilisation des technologies de Business Intelligence ou de Big Data pour le traitement de l'information. Le traitement de l'information, un dilemme permanent pour les entreprises Que ce soit le Web Analyst, le Data Scientist, le simple utilisateur ou le manager, tout le monde tente de comprendre l'exploitation de toutes les données disponibles et d'en déterminer les bénéfices réels pour l'entreprise. Le volume d'information est passé de peu abondant à surabondant en quelques années. Parmi les challenges les plus importants exprimés par les « Chief Marketing Officer «, quatre sont à noter: l'explosion de l'information, l'accroissement des échanges sur les réseaux sociaux, la multiplication des terminaux de consultation de l'information et l'évolution de la démographie.

Ces données, si l'on sait comment les manipuler efficacement, sont d'une grande aide lors de la prise de décision. De ce fait, toutes les entreprises s'empressent d'intégrer cette notion dans leurs stratégies pour qu'elles puissent aussi tirer parti de ces informations astronomiques. Pourquoi les confond-on? Compte tenu des définitions que nous venons de voir, nous parlons de données, que ce soit dans l'informatique décisionnelle ou dans le Big Data. On évoque le fait de réunir une certaine quantité de données et de les traiter afin d'aider les entreprises lors de la prise de décision. En informatique décisionnelle ou en Big Data, l'objectif est à peu près le même. C'est-à-dire améliorer la performance d'une société en matière de techniques, de stratégies, d'expansion et de rendement. Par exemple, on peut interpréter les données dans le but de prédire les tendances des clients afin de peaufiner la stratégie marketing de la boîte. La chance que le produit en question soit un succès est donc plus élevée, car elle a pris en compte les données fournies par ses clients potentiels.

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. 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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