{"id":147,"date":"2019-01-29T12:11:31","date_gmt":"2019-01-29T11:11:31","guid":{"rendered":"https:\/\/www.digdash.com\/?p=147"},"modified":"2023-04-28T15:53:11","modified_gmt":"2023-04-28T13:53:11","slug":"big-data-et-business-intelligence-quelles-differences","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.digdash.com\/fr\/news-articles\/business-intelligence\/big-data-et-business-intelligence-quelles-differences\/","title":{"rendered":"Big Data et Business Intelligence : quelles diff\u00e9rences ?"},"content":{"rendered":"

Dans un monde o\u00f9 l\u2019analyse de donn\u00e9es et le pilotage d\u2019entreprise sont en constante \u00e9volution, difficile de passer \u00e0 c\u00f4t\u00e9 de certains termes, comme la <\/span>Business Intelligence<\/b> et le <\/span>Big Data<\/b>.<\/span><\/p>\n

Toutefois, les deux concepts sont parfois confondus, alors qu\u2019il est indispensable de faire la diff\u00e9rence, afin de mieux cerner ce qu’ils peuvent apporter respectivement \u00e0 l\u2019entreprise.<\/span><\/p>\n

Business Intelligence : d\u00e9finition<\/h2>\n

La Business Intelligence (autrement appel\u00e9e Informatique D\u00e9cisionnelle) d\u00e9signe un ensemble d\u2019outils, de pratiques et de techniques visant \u00e0 <\/span>collecter, consolider, mod\u00e9liser et restituer des donn\u00e9es<\/b>. Ces derni\u00e8res peuvent d\u2019ailleurs \u00eatre issues de sources internes ou externes.<\/span><\/p>\n

Comment \u00e7a marche ? Une fois r\u00e9colt\u00e9es et analys\u00e9es, les donn\u00e9es sont stock\u00e9es dans un <\/span>data warehouse<\/b> et sont trait\u00e9es dans diff\u00e9rentes formes de bases de donn\u00e9es. Le but \u00e9tant de simplifier l\u2019acc\u00e8s \u00e0 l\u2019information.<\/span><\/p>\n

La data trait\u00e9e va ensuite \u00eatre restructur\u00e9e, agr\u00e9g\u00e9e et enrichie, permettant de d\u00e9gager des pistes d’optimisation afin d\u2019am\u00e9liorer les performances de l\u2019entreprise. En effet, gr\u00e2ce aux outils de Business Intelligence, il est possible de cr\u00e9er des <\/span>tableaux de bord<\/b>, des rapports et des visualisations qui vont favoriser l\u2019aide \u00e0 la d\u00e9cision.<\/span><\/p>\n

Gr\u00e2ce \u00e0 eux, la data peut \u00eatre pr\u00e9sent\u00e9e \u00e0 chaque utilisateur m\u00e9tier <\/span>de mani\u00e8re synth\u00e9tique, compr\u00e9hensible et ludique<\/b>. On utilise pour cela diff\u00e9rentes repr\u00e9sentations visuelles : graphiques, sch\u00e9mas, courbes, rapports param\u00e9trables, tableaux de bord interactifs\u2026<\/span><\/p>\n

On parle ici de <\/span>data visualization<\/u><\/span><\/b><\/a> (ou \u201cdataviz\u201d)<\/b>, qui ne doit pas \u00eatre confondue avec la BI. Elle consiste \u00e0 rendre la pr\u00e9sentation des donn\u00e9es compr\u00e9hensible gr\u00e2ce \u00e0 un visuel optimis\u00e9 et attractif.<\/span><\/p>\n

R\u00e9sum\u00e9e en une phrase, la Business Intelligence pourrait donc \u00eatre d\u00e9finie comme la technologie au service de l\u2019entreprise, et plus pr\u00e9cis\u00e9ment de la prise de d\u00e9cision.<\/span><\/p>\n

Tout savoir sur le Big Data<\/h2>\n

Le Big Data repr\u00e9sente <\/span>des ensembles de data volumineux<\/b> qui ne peuvent \u00eatre trait\u00e9es avec des bases de donn\u00e9es classiques. Toutefois, ces donn\u00e9es ont un fort potentiel marketing et commercial, ce qui pousse de plus en plus les entreprises \u00e0 les explorer.\u00a0<\/span><\/p>\n

Toutefois, tirer profit du Big Data n\u00e9cessite des outils performants. En effet, collecter, traiter et exploiter cette multitude de donn\u00e9es est un processus particuli\u00e8rement complexe.<\/span><\/p>\n

En outre, le Big Data soul\u00e8ve quatre grandes probl\u00e9matiques pour les organisations. Connues comme les \u00ab 4 V \u00bb, ce sont des leviers importants pour optimiser l\u2019usage de la data : :<\/span><\/p>\n