Quelle est la différence entre le Big Data et la Business Intelligence ?

Le Big Data est souvent mal compris par le grand public. Le Big Data ne désigne pas qu’un ensemble très vaste de données, il s’agit avant tout d’un processus. Ce processus peut être défini selon la « règle des 4V ».

• Volume : énorme, le volume de la data est ce qui caractérise en premier lieu le Big Data.
• Variété : la nature hétéroclite de ces données est un autre aspect caractéristique du Big Data.
• Vitesse : la capacité de traitement extrêmement rapide de cet ensemble de données est la troisième caractéristique du Big Data.
• Véracité : enfin, la fiabilité de la data manipulée par le Big Data doit être garantie.

Selon ces définitions, on constate que le Big Data et la Business intelligence sont des processus plutôt similaires. Ils visent tous les deux à analyser des ensembles de données. La confusion n’est donc pas étonnante. Il convient néanmoins de faire la différence entre ces deux notions.

Big Data et Business Intelligence : des objectifs différents

La première différence entre le Big Data et la Business Intelligence concerne leur objectif. L’informatique décisionnelle a pour objet de générer des rapports en cherchant les sources des informations pour les rendre exploitables. Le Big Data sert un objectif beaucoup plus large que le data marketing.

Sa principale mission est le traitement rapide d’une grande quantité de données hétéroclites.

Des sources de données et des processus de récupération différents

Les sources des données mobilisées par le Big Data et l’informatique décisionnelle sont différentes. La Business Intelligence mobilise différentes sources internes d’information : logiciels, sites web, machines, réseaux sociaux, etc. Le Big Data se dote des technologies nécessaires pour effectuer des analyses sur des ensembles de données externes. Une des caractéristiques du Big Data étant qu’il n’impose pas de limites quant aux sources et à la quantité de data récupérées.

Le Big Data et la Business Intelligence n’exploitent pas le même type de données

Une autre grande différence entre le Big Data et la Business intelligence est le type de données exploité. L’informatique décisionnelle procède au traitement de données structurées. Cela implique un travail de la data en amont. Les données traitées par le Big Data, quant à elles, sont structurées ou non.

C’est d’ailleurs tout l’enjeu de ce processus : l’analyse d’une grande quantité de données de différents formats.

Big Data et informatique décisionnelle : une utilisation différente des données

En raison de leurs différences, l’utilisation des données du Big Data et de la Business Intelligence n’est pas la même. L’informatique décisionnelle, comme son nom l’indique, sert à la prise de décision. Pour ce faire, des rapports sont effectués et mis en forme dans des tableaux de bord.

Les informations mobilisées sont celles du passé ou celles produites en temps réel. L’utilisation du Big Data est plutôt tournée vers l’avenir. On utilise cette grande quantité de data pour prévoir les tendances futures.

Des différences au niveau du stockage des données

La manière dont les données sont stockées est le dernier élément qui distingue le Big Data de la Business Intelligence. La Business Intelligence a recours à un data warehouse. Cet espace de stockage est prévu pour accueillir des données structurées afin d’en faciliter l’analyse. Pour l’architecture informationnelle, le principal enjeu du stockage est la facilité de traitement des informations. Le Big Data, quant à lui, utilise des systèmes de fichiers distribués. Le stockage s’effectue sur plusieurs serveurs. Cela répond aux deux enjeux principaux du Big Data : la capacité de stockage d’une part, et la sécurité d’autre part.