Chaque jour, nous générons plus de 2,5 quintillions d’octets de données et 90% des données dans le monde ont été crées au cours des dernières années et d’après les statistiques de Facebook, 243000 photos sont téléchargés chaque minute , même chose pour YouTube qui 400 heures de vidéos sont Uploader chaque minute sans tenir comptes des messages échangés sur les réseaux sociaux. Selon statistica, actuellement en 2019 on compte plus de 26,66 milliards d’objets connectées et ce chiffre sera multiplié par 3 ou environ 75 ,44 milliards d’ici 2025. Tout sera connectes et certaines données produites resterons quasiment inexploitée par l’humain.
Depuis l’arrivé de ces multiples sources de données, certains termes sont confondu et parfois utilisés les uns à la place des autres et pourtant ils ne veulent surtout pas dire la même chose même si parfois certains se reposent sur d’autres et ces mots sont entre autre Big Data, Data Science et Business Intelligence.
Big Data
Traduit en français par Méga données fait référence à la collecte et l’exploitation d’une très grande quantité de données mais aussi a l’analyse en temps réel et a une vitesse incomparable de traitement. Le big data fait référence a la quantité des données qui ne peut pas être traité par la méthode traditionnelle.
Business Intelligence
Autrement dit l’informatique décisionnelle est celle qui repose sur la collecte, la modélisation, la restitution des données de l’entreprise dans la plupart de temps ces données sont structurés en vue de donner au décideur une vue d’ensemble sur l’activité pour une meilleure prise de décision. Ces données peuvent consisté par exemple à analyser le profil d’un client, etc.
Data Science
La data science est une discipline qui consiste à l’extraction des connaissance à partir d’un ensemble des données structurés ou non. Mais pour arriver à atteindre son objectif, elle fait appel à plusieurs domaines notamment la statistique, l’informatique, le mathématique. L’objectif ici consiste à la construction des modèles ou des algorithmes a partir des données qui aboutissent à l’extraction des connaissances. Ici on peut par exemple à partir des données que possèdent l’entreprise sur un client et plus son comportement sur le net, des algorithmes peuvent être capable d’anticiper ses besoins et lui suggérer des produits qui adapté ce qui peut maximiser nos ventes.
Vous avez sans doute remarqué que toutes ces disciplines reposent sur la collecte, l’analyse et les traitements d’un ensemble des données mais la différence réside dans les méthodes et les outils utilisés. La data science devra être considéré comme un élément moteur qui vient révolutionné le business intelligence et le big data.
Le business intelligence permet de répondre a certaines questions connu d’avance à partir de l’exploitation des données d’une entreprise stockée dans un entrepôt des données tandis que la data science permet d’ouvrir des nouvelles perspectives et faire des prédictions contrairement au business intelligence qui n’arrive pas à anticiper le comportement d’un client. Le Big Data quant à lui repose sur des modèles de la data science pour effectuer ses traitements.
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