Collecter, stocker et traiter les données font partie des premières préoccupations des entreprises en ce moment. L’augmentation exponentielle des sources de données les oblige à ne pas négliger les avantages que ces dernières peuvent apporter à leurs activités. L’informatique décisionnelle est une pratique qui existe depuis longtemps qui permet justement d’effectuer ces tâches. Le Big Data, plus récent, aide également les entreprises dans ce sens. Ces deux notions sont souvent perçues comme étant un même concept. Pourtant, plusieurs différences existent entre eux. Voyons dans cet article les caractéristiques qui les opposent.
Informatique décisionnelle : c’est quoi ?
L’informatique décisionnelle (encore appelée informatique d’aide à la décision ou Business Intelligence) est un ensemble de processus qui servent à faciliter le pilotage des processus métiers d’une entreprise. Ces processus sont constitués de processus administratifs, informatiques, techniques et matériels.
Ce que l’on appelle processus métiers désigne ici l’ensemble des processus exécutés par les différentes branches de l’entreprise afin d’effectuer les tâches qui leur sont confiées. Chaque département et service possèdent des missions à accomplir. Et chacun d’entre eux enregistre leurs activités dans une base de données.
L’informatique décisionnelle, aussi appelée business intelligence, est là pour réunir ces sources afin de pouvoir en tirer une conclusion sous forme de tableaux de bord et de graphiques.
Et qu’est-ce que le Big Data ?
La définition de l’expression « Big Data » est apparue vers les années 1997, mais la définition que l’on utilise encore de nos jours a été donnée par l’institut Gartner en 2001. Cet institut désigne le phénomène Big Data comme un ensemble de données répondant à la règle des 3V : Vélocité, Volume et Variété.
Le Big Data est donc un gros volume de données, produites à haute vitesse et dans tous les formats. Il s’agit également des techniques et des outils technologiques utilisés afin de collecter ces données, de les transformer et de les stocker dans un Data Warehouse ou des Data Lake.
Ce phénomène vient du fait que, depuis quelques années, nous sommes envahis par une énorme quantité de données. Ces données, si l’on sait comment les manipuler efficacement, sont d’une grande aide lors de la prise de décision. De ce fait, toutes les entreprises s’empressent d’intégrer cette notion dans leurs stratégies pour qu’elles puissent aussi tirer parti de ces informations astronomiques.
Pourquoi les confond-on ?
Compte tenu des définitions que nous venons de voir, nous parlons de données, que ce soit dans l’informatique décisionnelle ou dans le Big Data. On évoque le fait de réunir une certaine quantité de données et de les traiter afin d’aider les entreprises lors de la prise de décision.
En informatique décisionnelle ou en Big Data, l’objectif est à peu près le même. C’est-à-dire améliorer la performance d’une société en matière de techniques, de stratégies, d’expansion et de rendement.
Par exemple, on peut interpréter les données dans le but de prédire les tendances des clients afin de peaufiner la stratégie marketing de la boîte. La chance que le produit en question soit un succès est donc plus élevée, car elle a pris en compte les données fournies par ses clients potentiels. Les deux notions permettent d’effectuer cette interprétation.
C’est pour ces raisons que l’on confond souvent les deux termes. En effet, si l’on s’attarde seulement sur les grandes lignes, le business intelligence et le Big Data semblent similaires.
Quelles sont donc leurs différences ?
Les similitudes qui prêtent à confusion entre les deux termes et notions sont donc évidentes. Et pourtant il existe plusieurs aspects qui différencient l’informatique décisionnelle et le Big Data. En réalité, il s’agit bel et bien de deux concepts bien distincts. Les principales différences entre eux sont :
Le type de données à traiter
Dans le business intelligence, comme nous l’avons vu dans sa définition, nous traitons de données internes. Ces données sont, dans la plupart du temps, du même type et sont agencées de la même manière. Cela permet à l’entreprise d’uniformiser leurs activités.
Mais dans le Big Data, le type de données est très varié. On peut avoir affaire à des images, à des sons, à des textes bruts, des scripts, etc. Les données peuvent être structurées (comme les bases de données classiques), semi-structurées (JSON, XML, etc.) ou non structurées. On fait donc face à une grande variété de données, comme nous l’avons notamment mentionné dans sa définition.
Cette différence nous conduit au prochain point, qui est la manière de traiter et d’analyser ces données.
Le traitement et l’analyse des données
Le traitement des données dans l’informatique décisionnelle consiste à centraliser et à consolider les données internes de l’entreprise. Il s’agit donc de traiter et d’analyser les données existantes au sein même de cette dernière afin d’en tirer une tendance et de réorienter la prise de décision dans ce sens.
Dans le Big Data, le procédé est différent de cela. On collecte des données qui viennent de plusieurs sources différentes. Ces données seront par la suite stockées dans un Data Lake ou un Data Warehouse. Par conséquent, les informations tirées seront étudiées afin d’en suivre l’évolution. C’est à partir de là que l’on va constituer des résultats et que l’on va tirer des conclusions.
De ce point, nous pouvons également conclure que la source de données est différente lorsque l’on traite du Big Data et du business intelligence.
Les sources de données
Elles sont plus restreintes dans l’informatique décisionnelle, car il s’agit des données venant des différents services internes de l’entreprise. Ces départements tiennent tous des informations concernant les activités qui leur sont affectées. Les procédés du business intelligence consisteront à les réunir et à les analyser dans leur ensemble.
Les sources dans le Big Data sont beaucoup plus vastes, car on peut traiter des données internes et externes. En effet, les informations collectées peuvent venir d’un site quelconque, des réseaux sociaux, des abonnements, des emails, des logiciels, etc.
Le stockage des informations
La différence de sources de données entraîne la différence entre la manière de stocker ces dernières. Dans l’informatique décisionnelle, les SGBDR classiques suffisent à stocker de manière efficace les données que les entreprises ont en leur possession. De même, un seul entrepôt de données suffit pour les contenir.
Mais dans le Big Data, les SGBD conventionnels ne sont pas assez pratiques et performants pour stocker la quantité phénoménale de données que l’on doit traiter. On préfère donc opter pour un système distribué afin de disperser les données dans plusieurs serveurs.
Les outils de traitement
Les outils utilisés pour le traitement des données collectées sont totalement différents, même si l’objectif des deux notions est d’utiliser les informations obtenues pour la prise de décision. En effet, dans l’informatique décisionnelle, on se concentre surtout sur l’identification des KPI afin d’en tirer des reportings sous forme de tableaux de bord et de graphiques. Les outils tels que Power BI, Tableau ou encore SAP Business Objects sont les mieux adaptés.
Dans le Big Data, les outils sont plus variés puisque l’on doit prendre en compte plusieurs aspects. La quantité énorme et les différents formats nécessitent des outils plus spécifiques. Lorsque l’on traite du Big Data, il faut utiliser une architecture, des langages de programmation ou encore un système de gestion de base de données spécifiques. Parmi ces outils, on peut citer Hadoop, Spark, Scala, etc.
Peut-on associer l’informatique décisionnelle et le Big Data ?
Nous savons maintenant que le but ultime, que ce soit en informatique décisionnelle ou en Big Data, est la valorisation des données afin d’en tirer des avantages pour l’entreprise. Il en va donc de soi qu’ils peuvent être associés, malgré leurs différences flagrantes.
En réalité, ils se complètent très bien, puisque l’informatique décisionnelle, plus ancienne, ne suffit plus pour le traitement des volumes de données existants de nos jours. Toutefois, les reportings fournis par le business intelligence semblent très utiles pour les entreprises.
Donc, pour appréhender plus de données et augmenter la précision des résultats tirés de ces dernières, combiner les deux est une solution efficace. On retrouve alors de nos jours des outils de business intelligence adaptés au Big Data, notamment à l’écosystème Hadoop.
