Big Data vs Business Intelligence : quelles différences ?

Le Big Data et la Business Intelligence font partie des nouveaux enjeux technologiques industriels majeurs. Ces deux expressions sont pourtant souvent confondues et laissent perplexe de nombreux cadres supérieurs. C’est pourquoi il est important de bien les différencier pour entamer une transformation numérique optimale. Voyons, dans cet article, la différence entre Big Data et Business Intelligence.

La transformation numérique n’est plus faire un site web pour apparaître sur les moteurs de recherches ou ouvrir une page Facebook pour communiquer. Ce changement est acquis par bien des structures depuis longtemps. Les nouveaux enjeux sont plus complexes et demandent des moyens technologiques plus importants.

Pourquoi s’intéresser au Big Data et la Business Intelligence ?

En effet, l’innovation industrielle passe par le Big Data et la business intelligence… Ok, mais qu’est-ce que cela signifie vraiment et comment aborder sereinement la question ?

Le Big Data et la Business Intelligence sont deux technologies qui devraient être connues par toute entreprise qui va entamer un processus de changement. Ce sont deux notions clés dans le nouvel écosystème numérique des industries.

Selon un sondage Gartner datant de 2019, les priorités des entreprises qui souhaitent entamer leurs deuxième transformations numériques sont les suivantes :

1. l’analyse des données (43%)
2. la cybersécurité (43%)
3. les solutions et services de Cloud Computing (39%),

En résumé, les entreprises innovantes souhaitent collecter des données, partager leurs connaissances de façon sécurisée pour améliorer leurs processus décisionnels.

Différence entre Big Data et Business Intelligence

Le Big Data et la Business Intelligence, en raison de leurs similitudes, génèrent beaucoup de confusion. Commençons par donner une définition de chacun d’entre eux :

• Le concept de Big Data fait référence à un écosystème de données. Il s’agit d’un ensemble de technologies et d’outils capables de capturer, stocker et traiter de grandes quantités de données en temps voulu et à un coût abordable pour une organisation.On parle aussi de “mégadonnées”. L’apparition officielle du Big Data arrive avec la démocratisation de l’Internet et date de 1997.
• L’intelligence économique ou business intelligence (BI) est un dérivé du Big Data. La BI consiste en un ensemble de techniques de gestion d’entreprise qui permettent à une organisation de prendre des décisions commerciales sur la base de données, qui ont été traitées par différents outils pour les convertir en informations.

Les processus du Big Data se concentrent donc sur la capture, le stockage et le traitement des données, tandis que la Business Intelligence se concentre sur les processus d’analyse de ces données pour les convertir en informations et prendre les décisions commerciales appropriées.

Le Big Data et la BI ne recrutent pas les mêmes profils

Dans ce contexte, le profil des personnes qui travaillent directement avec chacune de ces technologies est également différent. En effet, le secteur du Big Data recrute des profils scientifiques (ingénieurs, statisticiens et des mathématiciens), tandis que les équipes de travail de Business Intelligence sont surtout composées d’experts en data management (économiste, gestionnaires ou spécialistes en marketing).

BI vs Big Data : ne répondent pas aux mêmes directions

Bien qu’ils soient amenés à travailler ensemble, les profils Big Data et Business Intelligence n’évoluent pas non plus dans les mêmes départements au sein de leur entreprise.

• L’équipe Big Data appartient au département technologique et rend des comptes au CTO (Chief Technology Officer).
• Les équipes de Business Intelligence sont intégrées au département de gestion de l’entreprise et rendent compte au CSO (Chief Strategy Officer) si ce profil existe dans l’organisation, ou bien elles peuvent rendre compte directement au CEO.

Big Data et Business intelligence : différentes, mais indissociables

La confusion entre les deux technologies réside dans le fait qu’elles doivent fonctionner ensemble et être totalement intégrées. Cela signifie que l’équipe BI doit collaborer avec l’équipe Big Data pour déterminer les données dont elle a besoin, puis appliquer des actions analytiques sur celles-ci.

L’équipe Big Data doit identifier des modèles dans les données qui doivent être communiqués à l’équipe de Business Intelligence. Les deux équipes travaillent sur les données, les unes pour les rendre gérables et utiles, les autres pour prendre des décisions commerciales qui les rendent plus compétitives.

big data vs BI

Le Big Data et la Business intelligence recrute massivement

Les changements provoqués par la démocratisation du Big Data et de la Business Intelligence sont un véritable Tsunami qui contraint les entreprises à repenser leurs stratégie numérique pour aborder de nouveaux enjeux clés. Cela constitue aussi une formidable opportunité de recrutement pour de nombreux candidats ou étudiants.

En effet, les nouveaux métiers du Big Data sont nombreux et les recruteurs ont bien du mal à satisfaire les besoins actuels des industries.

On trouve majoritairement deux types de formations Big Data (ou Business Intelligence), liées aux métiers qui en découlent.

• Les formations pour devenir spécialiste en data science : ce sont des formations et des métiers très techniques qui demandent de fortes compétences en mathématiques, statistiques et programmation. Elles permettent de devenir data scientist, data architect, data analyst ou développeur.
• Les formations pour devenir expert en data management : ces formations permettent aux profils moins techniques de tirer leurs épingles du jeu dans l’océan du Big Data et de la Business Intelligence. Des formations comme celles de l’ESG-data.fr permettent de piloter des projets par les données et donnent toutes les clés de compréhension pour devenir chef de projet Big Data

ESG-Data.fr : la formation pour la Business Intelligence et le data management

Le Master Big Data & IA est un projet ambitieux de l’ESG-data.fr. Il permet aux étudiants d’apprendre à travailler sur les données et leur donne des outils fonctionnels pour être en mesure de prendre les meilleures décisions commerciales. C’est devenu un enjeu clé pour de nombreuses entreprises.