Avec le développement des échanges sur le cloud et les réseaux sociaux ainsi que l’utilisation toujours plus importante d’objets connectés en tout genre, on assiste à une véritable explosion des données personnelles disponibles. Les données constituent désormais un capital informationnel indéniable pour les entreprises si elles sont correctement exploitées. N’oublions pas que celui qui détient les bonnes informations possède un avantage non négligeable sur ses concurrents. Devant cette profusion de données, leur traitement revêt ainsi un enjeu capital pour pouvoir traduire les données en informations susceptibles d’aider les dirigeants et les managers dans leurs prises de décision. Deux approches peuvent alors être adoptées par les analystes pour traiter les données, à savoir, recourir aux technologies de Business Intelligence (BI) ou opter pour celles du Big Data.
La Business Intelligence pour être réactif dans les prises de décision
Également appelée « Informatique décisionnelle », la Business Intelligence regroupe toutes les applications informatiques et les outils technologiques qui permettent d’analyser les données brutes pour en extraire des informations utiles. Cette approche analytique permet d’exploiter les bases de données disponibles de l’entreprise et de les traduire sous forme de rapports d’activités ou de tableaux de bord qui simplifient la lecture des informations. La BI est particulièrement efficace pour analyser les performances antérieures et permettre aux managers de tirer les leçons de leurs décisions passées. En disposant des réponses chiffrées aux diverses problématiques commerciales et/ou managériales rencontrées, les managers peuvent alors détecter les lacunes, optimiser leurs stratégies et, de manière générale, rationaliser toute prise de décision future.
Le Big Data pour se projeter dans le futur
L’analyse du Big Data s’appuie sur un processus résolument différent de la BI. En effet, alors que la BI se veut rétrospective pour ensuite gagner en réactivité face à de nouvelles problématiques, le Big Data adopte une approche proactive et prédictive qui permet d’anticiper les besoins nouveaux du marché et les attentes des consommateurs.
Par ailleurs, le Big Data s’impose de plus en plus comme la seule solution technologique en mesure d’analyser des volumes de données toujours plus massives considérées aujourd’hui comme l’or noir de notre époque, des interactions informationnelles toujours plus complexes et d’assimiler des données d’une très grande diversité. Il faut rappeler que la principale limite rencontrée par la BI concerne la nécessité de stocker les données structurées dans des entrepôts de données ou Data Warehouses avant de pouvoir les exploiter. Renforcés par le développement de l’Intelligence Artificielle, les algorithmes développés pour le Big Data visualisent directement les données non structurées qui transitent sur le cloud, ce qui permet non seulement d’annuler les coûts de stockage de données, mais aussi de traiter les informations en temps réel.
Si le Big Data est souvent annoncé comme la technologie qui vient succéder à la Business Intelligence, ces deux paradigmes d’analyse peuvent être complémentaires afin d’enrichir encore davantage les informations obtenues. In fine, lorsque la BI permet de répondre à des questions que les décisionnaires se posent, le Big Data permet quant à lui de faire émerger de nouvelles questions pour aller plus loin. Une autre analogie intéressante consiste à dire que la BI permet de maîtriser et de comprendre la partie visible d’un iceberg tandis que le Big Data permettra de s’atteler à la compréhension de la partie immergée.