Big Data

De nos jours, les données sont à la base de tous les développements d’activité d’une entreprise. En effet, on génère de plus en plus de données chaque jour à travers diverses plateformes tels que les réseaux sociaux, les sites de e-commerce, etc. Tout cela génère une source inépuisable d’informations pour les sociétés. Si une entreprise ne sait pas comment exploiter ce facteur, elle risque de manquer une occasion d’étendre ses activités et de faire évoluer son secteur.

L’informatique décisionnelle et le Big Data sont deux disciplines œuvrant dans le domaine de la Data. Mais de quelle manière l’informatique décisionnelle et le Big Data interviennent-ils au sein d’une entreprise ? Qu’est-ce qui différencie ces deux termes et usages ? Faut-il choisir entre les deux disciplines ? Nous allons découvrir ces deux notions dans cet article.

Qu’est-ce que l’informatique décisionnelle ?

L’exploitation des données est devenue primordiale dans une entreprise. Le bon fonctionnement de tout le processus métier de cette dernière repose sur une bonne utilisation de leur ressource en matière de données. C’est le moment où l’informatique décisionnelle se met en scène.

L’informatique décisionnelle, également appelée Business Intelligence, est la somme de tous les procédés administratifs, techniques et technologiques utilisés à des fins décisionnelles. Elle sert entre autres à réunir, organiser, traiter et distribuer les données de l’entreprise sous forme de tableau de bord. Ceci afin que les décideurs puissent suivre chacune de leurs activités et qu’ils puissent se préparer sur les potentielles évolutions de ces dernières.

Et le Big Data ?

Les données ont connu une augmentation exponentielle depuis quelques années déjà. Le volume à traiter est donc de plus en plus conséquent. En cherchant un moyen de traiter toutes ces informations, on a constaté que les architectures existantes ne sont plus adaptées. C’est à partir de ce moment que le Big Data a vu le jour.

Le Big Data est un ensemble massif de données qui répondent aux principes des 3 V à savoir :

  • La vélocité, c’est-à-dire que les données sont produites, collectées, traitées et analysées à une grande vitesse ;
  • Variabilité : les données sont issues de différentes sources, elles peuvent être structurées, semi-structurées ou non structurées et leurs formats sont variables (documents textes, fichiers audios ou vidéos, images, etc.) ;
  • Volume : la taille de l’ensemble des données est fortement conséquente, pouvant atteindre plusieurs pétaoctets.

À partir de ces principes, nous pouvons donc dire que le Big Data est un processus servant à traiter des données volumineuses, variables et d’une vitesse d’évolution rapide. Le but de ce processus étant d’aider une entreprise à la prise de décision. Pour cela, de nouvelles techniques et de nouveaux outils ont été spécialement conçus afin de répondre aux exigences du Big Data.

Informatique décisionnelle

Quelles sont leurs différences ?

En vue de ces définitions, la différence entre l’informatique décisionnelle et le Big Data semble difficile à déterminer. Vous avez sans doute l’impression que l’on ne parle que d’un seul sujet sous une appellation différente. Alors qu’au contraire, ce sont vraiment deux notions distinctes dotées de plusieurs points communs dont certains sont flagrants : celui de traiter des données et d’aider l’entreprise à la prise de décision.

Hormis les points communs qui lient les deux disciplines, il existe également plusieurs aspects qui différencient l’informatique décisionnelle et le Big Data.

La source des données

La source dans laquelle l’informatique décisionnelle et le Big Data tirent ces données est différente. Le Business Intelligence récolte les données qu’il traite des ressources internes de l’entreprise. Les métiers disposent d’une masse de données qui seront par la suite récoltées et centralisées dans un entrepôt de données afin que les consultants BI et les décideurs puissent les analyser et en tirer des conclusions aidant à la prise de décision.

Quant au Big Data, il puise les informations qu’il stockera dans un Data Warehouse ou un Data Lake dans plusieurs sources différentes. Les sources peuvent donc être externes aussi bien qu’internes. La consolidation et le traitement des données sont d’autant plus compliqués suite à cela.

Le type des données

Le type de données à traiter dans l’informatique décisionnelle et dans le Big Data diffère également, notamment à cause de la différence qui existe entre les sources dans lesquelles les deux disciplines prennent leurs données.

Dans l’informatique décisionnelle, les données sont souvent stockées de manière structurée. Vu qu’elles sont d’origine interne, les structures utilisées sont donc souvent identiques.

Par contre, dans le Big Data, on peut extraire les données de plusieurs sources différentes (réseaux sociaux, mails, application, site web, ERP, etc.), le type et le format des données sont aussi nombreux. On retrouve des données structurées en ligne et colonne comme dans les SGBD, des données semi-structurées telles que les documents JSON ou XML et des données non structurées comme les vidéos, les contenus des mails, les messages, les images, etc.

Le volume des données

La masse de données à traiter n’est pas la même lorsqu’on fait face à l’informatique décisionnelle et au Big Data. Le volume est beaucoup plus important dans le Big Data que les systèmes conventionnels de gestion de données ne suffisent plus dans le traitement de toutes les informations récoltées. La mise en place d’un écosystème tel que Hadoop est nécessaire afin d’adopter une structure distribuée. Ce qui facilitera le traitement et l’analyse de ces données.

L’analyse des données

La façon dans laquelle les données sont analysées dans l’informatique décisionnelle n’est pas celle utilisée lorsqu’il s’agit de Big Data. En effet, dans l’informatique décisionnelle, on analyse les données internes, c’est-à-dire que l’on effectue une prédiction sur les activités en cours afin que l’on puisse diriger nos actions futures selon les résultats de ces analyses. Alors que dans le Big Data, on surveille surtout l’évolutivité des données, on analyse ces évolutions pour en tirer des conclusions et des résultats favorisant la prise de décision au sein de l’entreprise.

Le stockage des données

Encore un point qui différencie le Business Intelligence et le Big Data, celui du système de stockage des données. Dans le cadre de l’informatique décisionnelle, on centralise toutes les données dans un même et seul système d’entrepôt de données. Tandis que dans le Big Data, on favorise surtout les systèmes de stockage distribués, dans plusieurs serveurs distincts.

Peut-on les associer ?

Malgré les différences qui existent entre l’informatique décisionnelle et le Big Data, on peut tout à fait se servir des deux concepts ensemble. En réalité, le Big Data est une extension logique du Business Intelligence. Là où l’informatique décisionnelle atteint entre autres ses limites, le Big Data vient prendre le relais.

En effet, depuis un certain temps, le Business Intelligence se sent dépassé par la forte croissance des données générées par le monde entier. Les données internes ne suffisent plus à faire évoluer une entreprise, il faut également prendre en compte les données venant des clients et de certaines institutions en dehors de leurs services. Et ces données sont souvent très variables et surtout en abondance.

Pour compléter les systèmes que l’entreprise utilisait auparavant, elle a donc besoin d’opter pour une nouvelle approche plus adaptée, celle du Big Data. Donc, oui, l’informatique décisionnelle et le Big Data peuvent être en parfaite adéquation.

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