Quelle est la différence entre la BI et le Big Data ?

Le développement exponentiel des données numériques transforme en profondeur les approches traditionnelles de l’analyse prédictive. Désormais, les grands volumes de données diffusées conduisent à repenser radicalement leur exploitation. De plus, les nouvelles technologies de l’information, de plus en plus puissantes, favorisent le rapprochement entre des domaines longtemps cloisonnés. 

Au cœur de cette révolution numérique, mieux distinguer business intelligence et Big Data apparaît nécessaire pour actionner au mieux les leviers de la réussite.

Définitions de la BI et du Big Data

La Business Intelligence 

La business intelligence (BI) désigne un ensemble d’outils et de méthodes permettant de collecter, consolider, modéliser et restituer les données décisionnelles issues des activités d’une organisation. 

L’objectif est de fournir aux décideurs des indicateurs de pilotage et de performance, sous forme de tableaux de bord et rapports dynamiques.

Concrètement, les solutions de BI s’appuient sur l‘entrepôt de données (data warehouse), véritable réservoir structuré d’informations stratégiques, alimenté par l’extraction et la transformation des données depuis les systèmes opérationnels de l’entreprise (ERP, CRM…). Des technologies comme les ETL (extract, transform, load) assurent ce travail de collecte, mise en forme et intégration des données en vue de leur analyse.

Comment peut-on définir le Big Data ?

Le big data (littéralement « grandes masses de données ») désigne des ensembles de données devenus si volumineux qu’ils dépassent l’entendement et la capacité de traitement des outils classiques de gestion de base de données ou de business intelligence. 

On associe généralement au big data trois caractéristiques, dites les 3V :

• Volume : la taille colossale des données, souvent exprimée en téraoctets voire pétaoctets.
• Vélocité : la vitesse de génération continuelle des données, qui nécessite un traitement en temps réel.  
• Variété : la diversité des types de données (structurées, non structurées, géolocalisées…), d’où la nécessité d’outils polyvalents.

Le big data intègre ainsi des sources beaucoup plus étendues d’informations, comme les réseaux sociaux, l’internet des objets, la géolocalisation, les échanges machine-to-machine… autant de gisements en forte croissance.

L’enjeu est alors de collecter, stocker et analyser ces mégadonnées grâce à de nouvelles infrastructures (Hadoop, NoSQL…) et méthodes (machine learning) pour en extraire de la valeur.

Les fonctions de la BI

Les solutions de business intelligence remplissent plusieurs fonctions essentielles :

• Consolidation des données : collecte depuis les applications de gestion, mais aussi nettoyage, contrôle qualité et intégration dans l’entrepôt unique.

• Restitution et visualisation : tableaux de bord, rapports dynamiques avec graphiques, cartes, indicateurs actualisés en temps réel pour superviser l’activité.

• Aide à la décision : simulations, requêtes, reporting pour suivre les KPI, détecter les risques et opportunités, évaluer l’impact des décisions.

• Partage des insights : diffusion d’informations et alertes ciblées aux décideurs et opérationnels pour ajuster les processus métier.

L’utilisation du Big Data

Le big data trouve des applications dans de nombreux secteurs :

• Commerce et distribution : optimisation des campagnes marketing, personnalisation de l’expérience client, dynamisation du merchandising et des prix.

• Banque et assurance : détection des fraudes, analyse des risques, conformité réglementaire.

• Santé : diagnostics personnalisés, surveillance en temps réel, anticipation des épidémies.  

• Transport : optimisation logistique, maintenance prédictive des équipements et véhicules.

• Énergie : gestion intelligente des réseaux de distribution, maîtrise de la consommation.

• Administrations : optimisation des services publics, dématérialisation.

De grandes entreprises mais aussi des startups utilisent ainsi les capacités du big data et du machine learning pour créer de nouveaux produits et services innovants.

Les principales différences entre la BI et le Big Data

Si la business intelligence et le big data poursuivent un objectif commun d’exploitation des données à des fins d’analyse et d’aide à la décision, plusieurs différences majeures les distinguent :

Types de données

La BI se concentre sur les données structurées de l’entreprise (ERP, CRM…) quand le big data englobe aussi les données non structurées internes ou externes.

Volume de données

La BI traite des données en millions d’enregistrements là où le big data manipule des données massives en milliards voire en trillions.

Traitements

Les traitements sont effectués par lots avec la business intelligence quand le big data exige un traitement en flux continu et, surtout, en temps réel.

Infrastructure

La BI repose sur un entrepôt de données relationnelles alors que le big data recours à des technologies distribuées.

Analyse

La business intelligence autorise une analyse statistique multidimensionnelle des KPI et tendances historiques là où le big data applique le machine learning pour des analyses prédictives.

Objectifs

Enfin, la BI vise à superviser les performances de l’entreprise quand le big data cherche à découvrir de nouvelles corrélations et opportunités business.

Est-il possible de coupler les deux ? 

La BI et le big data suivent des approches complémentaires qui rendent pertinent leur couplage pour tirer pleinement parti de la richesse des données. Voici trois manières de les faire converger :

Alimentation BI par flux big data 

Les flux big data peuvent alimenter l’entrepôt de données BI après consolidation, pour enrichir les analyses décisionnelles. Par exemple, intégrer les feedbacks clients des réseaux sociaux dans le CRM permet d’améliorer la connaissance clients.

Analyse big data via la BI 

Les outils BI apportent une exploitation ergonomique des insights big data aux métiers, sous forme de rapports et tableaux de bord lisibles facilitant la prise de décision.

Hub de données unifié 

Une couche logicielle unifie la gouvernance des données en fédérant dans un hub les données BI et big data. Le data lake assure ce rôle de zone de transit et de référentiel partagé entre les outils décisionnels traditionnels et les applications innovantes de type IoT ou intelligence artificielle.

Conclusion

La donnée, matière première du progrès, impose désormais sa révolution des usages et son imperium technologique. La dissociation franche des rôles tactiques de la BI et exploratoires du Big Data s’efface progressivement au profit de leur coagulation vertueuse, génératrice de performance globale. Plus que jamais, maîtriser ce binôme prometteur demeure garant de pérennité et de leadership pour toute entreprise au sein d’un écosystème digital en perpétuelle disruption.

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