Quelle est la différence entre Big Data et Business Intelligence ?

Quelle est la différence entre le big data et l'intelligence d'affaires ? Les mégadonnées font référence à de grands ensembles de données qui existent généralement au sein des organisations. L'intelligence d'affaires fait référence à l'utilisation de ces données à des fins analytiques à partir desquelles des informations exploitables peuvent être dérivées pour prendre des décisions commerciales plus éclairées.

Ces deux termes jouent aujourd'hui un rôle de plus en plus important dans les opérations commerciales. Examinons donc les deux et voyons quelle est la différence entre le big data et l'informatique décisionnelle, comment ils sont utilisés et quels sont leurs avantages pour les PME.

Big Data

Les mégadonnées sont mieux décrites comme les informations que les organisations stockent - généralement dans de grands «ensembles» ou volumes - qu'il est difficile ou à bien des égards impossible pour elles d'exploiter de manière significative.

Un exemple évident de mégadonnées serait quelque chose comme les informations produites par les canaux de médias sociaux - impressions, taux de clics, engagements ; tous ces indicateurs s'additionnent pour constituer ce que nous appelons le « mégadonnées ».

Données structurées et non structurées

Au sein du big data, il y a des données structurées et des données non structurées.

Ces deux types d'informations différents sont importants pour comprendre l'importance de l'analyse des mégadonnées.

Les données structurées sont ce que vous vous attendez généralement à trouver dans les bases de données formelles et sont souvent comprises comme des données quantitatives.

Les données structurées existeront dans des éléments tels que des feuilles de calcul, avec des lignes et des colonnes soigneusement organisées qui peuvent être facilement lues et évaluées.

Les données non structurées font référence à pratiquement tout le reste, mais peuvent être considérées comme de nature qualitative.

Des exemples de ce type de données sont des vidéos, des images, des informations de capteur, des transcriptions d'appels et d'autres formes de communication informelles comme le corps du texte d'un e-mail.

Les données non structurées représentent collectivement 80 à 90 % ou plus de toutes les données et continuent de croître.

Croissance du Big Data

Alors que la croissance des données structurées est déjà un grand défi à surmonter pour les organisations, la croissance rapide des données non structurées présente un point de discorde plus important.

Les données structurées ont au moins l'avantage d'être relativement simples à déchiffrer - de nombreuses entreprises utilisent déjà les CRM par exemple pour analyser plus efficacement les données clients afin d'améliorer leur processus de vente.

C'est la croissance des données non structurées qui donne aux entreprises plus de réflexion.

La grande majorité des mégadonnées ne sont pas structurées, et cette disparité ne fera que se poursuivre à l'avenir.

En fait, les données non structurées augmentent à un rythme d'environ 55 à 65 % par an.

Par conséquent, tirer parti des outils pour utiliser ces données est désormais encore plus important pour les entreprises, car l'utilisation efficace des mégadonnées devient le différenciateur concurrentiel entre les organisations.

L'intelligence d'entreprise

L'intelligence d'affaires fait référence aux outils numériques qui sont utilisés pour analyser les données, à la fois structurées et non structurées, en informations exploitables pour éclairer la prise de décision.

Pour la plupart des organisations, l'informatique décisionnelle (BI) sera plus familière dans le contexte des données structurées, bien que les progrès dans l'utilisation de l'IA et de l'apprentissage automatique signifient que les informations non structurées sont plus souvent déchiffrées pour être utilisées.

Utilisation de la Business Intelligence au sein des organisations

Il ne devrait peut-être pas être trop surprenant d'apprendre que de nombreuses entreprises sont à la traîne dans leur adoption et leur utilisation des outils de BI.

À l'échelle mondiale, l'adoption de la BI dans toutes les organisations est d'environ 26 %.

Alors que plus de la moitié de toutes les entreprises considèrent le cloud BI comme « essentiel » ou « très important » pour leurs initiatives en cours et futures, Gartner a constaté que 87 % des entreprises sont considérées comme ayant un faible niveau de maturité analytique.

De plus, une étude menée en 2020 auprès des dirigeants a révélé que seulement 27 % des organisations pensent que leurs opérations sont « axées sur les données ».

Ainsi, la situation actuelle est celle dans laquelle les entreprises comprennent l'importance d'utiliser l'intelligence d'affaires pour leurs grands ensembles de données, mais montrent un faible appétit pour la mise en œuvre d'outils de BI dans leurs flux de travail.

Avantages de la Business Intelligence pour les entreprises

Pourquoi les organisations devraient-elles vouloir adopter des solutions de BI ?

La réponse est parfaitement simple dans la mesure où les organisations qui mettent en œuvre la BI commencent à voir des résultats positifs significatifs pour leur productivité et leurs résultats, car elles sont capables d'utiliser leurs mégadonnées grâce à une prise de décision mieux informée.

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1. 48 % des entreprises considèrent que la BI dans le cloud est « essentielle » ou « très importante » pour leurs futurs plans de productivité commerciale.
2. L'informatique décisionnelle, le Big Data et l'analytique sont les principales technologies perturbatrices que les organisations du Global 2000 mettent en œuvre pour assurer leur réussite.
3. 84 % des entreprises ont lancé des initiatives d'analyse avancées pour apporter une plus grande précision et accélérer leur prise de décision.
4. 56 % des organisations utilisant l'analytique bénéficient d'une prise de décision plus rapide et plus efficace.
5. 51 % des entreprises obtiennent de meilleures performances financières grâce à l'introduction de l'intelligence d'affaires.
6. 46 % des organisations ont été en mesure d'identifier et de créer de nouveaux produits et flux de revenus grâce à leur utilisation de l'analytique.
7. 45 % des marques utilisent actuellement l'analyse pour développer de nouveaux modèles commerciaux.
8. Plus de 90 % des équipes de vente et de marketing déclarent que l'analyse cloud est essentielle pour faire leur travail.
9. 40 % des entreprises performantes fondent leurs décisions sur leur intuition, contre 70 % des entreprises moins performantes.
10. 37% en moyenne des données de l'entreprise ont un potentiel d'analyse utile.

Quel est le lien entre la Business Intelligence et les ensembles de données non structurés

Comme nous l'avons noté précédemment, la proportion de données structurées par rapport aux données non structurées diminue à un rythme assez rapide.

Cela signifie non seulement que les entreprises qui ne l'ont pas encore fait devraient envisager une stratégie qui intègre l'adoption de la BI, mais aussi que l'exploitation des données non structurées deviendra un obstacle important à surmonter, sinon maintenant, alors très certainement à l'avenir.

Étant donné que les outils de BI typiques sont destinés aux données structurées, l'intelligence artificielle est utilisée pour générer des informations exploitables à partir de sources non structurées, qui peuvent ensuite être analysées efficacement.

Prenons l'exemple d'une entreprise qui souhaite mieux comprendre les plaintes les plus fréquentes de ses clients.

Les appels de service peuvent être transcrits via une solution telle que Dialpad et cette transcription peut être évaluée avec un logiciel d'analyse de texte pour déterminer les points communs (comme des mots ou des phrases liés à un problème ou à un service particulier) dans un large éventail d'appels.

Ces données peuvent ensuite être agrégées, structurées et analysées grâce à l'informatique décisionnelle.

C'était un exemple très basique, mais l'utilisation de l'IA à des fins d'analyse dans les entreprises sera essentielle pour les organisations à l'avenir.

Tour d'horizon

Nous avons commencé ce blog en demandant quelle est la différence entre le big data et l'intelligence d'affaires, mais nous espérons que vous en avez retiré une compréhension plus large de l'importance des deux et de la forme du paysage du big data et de l'intelligence d'affaires tel qu'il se présente aujourd'hui.

Le volume en croissance rapide d'ensembles de données volumineuses au sein des organisations représente aujourd'hui un défi et une énorme opportunité.

Les pionniers de l'adoption de la BI constatent des avantages en termes de productivité et de compétitivité, tandis que les entreprises qui sont à la traîne reconnaissent l'importance de la mise en œuvre de la BI.

Dans le même temps, la croissance, en particulier des données non structurées, nécessitera des capacités d'analyse plus avancées, en particulier en ce qui concerne l'intelligence artificielle et les moteurs d'apprentissage automatique, qui peuvent aider à décomposer et à quantifier les informations.

Conclusion

Les mégadonnées sont les grandes quantités d'informations que vous stockez dans votre organisation, l'informatique décisionnelle est le moyen de leur donner un sens à des fins de prise de décision.

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