La profusion d’informations rend épineux leur stockage et leur réutilisation et réduit la vélocité de leur traitement. Le Big Data et la BI serait un recours d’usage favorisant l’exploitation optimale des données massives et la réalisation de bénéfices réels à une vélocité nouvellement supérieure.

Avec l’aide de nos Consultants en Big Data et en Business Intelligence chez Vaganet, nous allons répondre à deux questions récurrentes chez nos clients :

Quand recourir à l’un ou à l’autre ? Sont-elles complémentaires ?

Outre la délimitation  de la différence de ces deux approches distinctes dans la première partie, dans la deuxième partie, on essaiera de chercher une éventuelle complémentarité entre  ces deux acteurs inévitables à la gérance des plus grandes masses de données.

I. Big Data ou Business Intelligence ?

En effet, vu la génération massive des informations, le recours aux outils traditionnels quant au traitement de l’information ne répond plus aux attentes. En outre, tout le monde est concerné par l’exploitation des donnés le manager, le Data Scientest, le Web Analyst ou l’utilisateur simple. Le Big Data et la BI proposent de nouvelles envergures à tous.

1. Le recours à la Business Intelligence :

L’informatique décisionnelle, affrontée à une quantité démesurée d’informations, opte pour un nouveau processus d’analyse des informations Business Intelligence. On y recourt pour prendre des décisions plus informées au sein d’une entreprise ou autre.

Autrement dit, en collectant des données qui proviennent de systèmes internes et de sources externes, en les analysant, en les développant et en lançant des requêtes, l’entreprise, indépendamment de le massivité des information, peut désormais établir des rapports, gréer des tableaux de bord et touts sorte d’affichages des données. Le preneur de décision aura une vision à la fois fort panoramique fort détaillée en un temps « record ».

2. Le recours au Big Data :

Etant difficultueux de gérer des informations très volumineuses avec des outils classiques, le Big Data propose des technologies plus performantes et révolutionnaires à savoir le Map reduce (remplacé maintenant par Spark), le Hadoop, le Bases No SQL, le Stockage “In-Memory” et le Cloud Computing. On en a besoin pour une utilisation plus achevée des informations : piloter l’entreprise et en assurer, étape par étape, le bon fonctionnement. En d’autres mots la Big Data développe de nouvelles technologies de stockage et de traitement. Elle  implémente les systèmes de stockage et optimise, de cette façon, le temps de traitement sur des bases de données NoSQL. Elle agence l’algorithme  Spark,  les fichiers HDFS et la base NoSQL HBase et propose donc une nouvelle solution dite le « traitement massivement parallèle. »

II. Le Big Data et la Business Intelligence, un rapport de complémentarité ?

Les plus grands spécialistes du traitement de l’information massive ne considèrent pas ces deux processus d’analyse comme conflictuels et n’envisagent pas le recours à l’un au détriment de l’autre. Ils estiment, au contraire, une certaine complémentarité : la BI pour la partie apparente de l’iceberg et la Big Data pour la partie cachée pour utiliser les mots de Lina Salloum.

III. Les prestations de Vaganet en BI et en Big Data :

Vaganet s’engage auprès de ses clients à résoudre tout problème de traitement de l’information massive et se rend garante de services rapides et efficace que ce soit en ayant recours à la Big Data ou à la BI selon le besoin des clients et ce en tenant compte de toute innovation. De nombreux consultants experts en la matière se feront plaisir de répondre à vos besoins et de surpasser toutes vos attentes quelque soit la masse de vos données, dans les plus brefs délais et avec une valorisation maximale de vos données et ce en par le biais de:

• Définition de KPI adaptés au suivi de votre projet Big Data.
• Conception, déploiement et évolution de plateformes décisionnelles et Big Data.
• Choix technologiques pour la mise en œuvre et l’exploitation de vos plateformes.
• Accompagnement agile et organisationnel dans le cadre d’un projet Big Data.
• Conseil en architecture Big Data.