Dans de nombreuses grandes entreprises, l’essor des données s’est accompagné d’investissements massifs dans des infrastructures modernes : data lakes, plateformes cloud, outils de visualisation avancés… Pourtant, malgré cette évolution technologique, de nombreux projets dits "Big Data" peinent à tenir leurs promesses. Pourquoi ? Parce qu’une confusion persistante règne entre Business Intelligence (BI) améliorée et Big Data, entraînant des attentes irréalistes de la part du management et des utilisateurs métiers.

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La BI est historiquement conçue pour traiter des données structurées, issues principalement des systèmes internes (ERP, CRM, etc.). Elle vise à fournir une vision descriptive et diagnostique des performances à travers des tableaux de bord, des rapports et des analyses interactives. Les outils comme Power BI ou Tableau permettent une exploration puissante mais restent limités aux données connues, propres et modélisées.

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De leur côté, les architectures Big Data sont pensées pour répondre à des enjeux de volume, vitesse, variété, véracité et validité. Elles traitent des données souvent non structurées (logs, vidéos, textes, flux IoT…), en temps réel ou en batch distribué, et nécessitent des compétences spécifiques en data engineering, data science ou IA. Les cas d’usage typiques vont bien au-delà du reporting : détection de fraudes, recommandations personnalisées, prévision de la demande, automatisation des décisions… 

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Or, dans beaucoup d’entreprises, les outils de BI sont désormais connectés à ces infrastructures Big Data. Résultat : on parle de “Big Data” simplement parce que les données sont volumineuses, même si les traitements restent classiques. C’est là que le malentendu s’installe. Les managers, voyant la puissance des outils et les discours ambitieux autour de la donnée, s’attendent à obtenir des analyses prédictives et prescriptives, à forte valeur ajoutée. En réalité, ils reçoivent souvent des tableaux de bord enrichis, mais loin de leurs attentes en matière de transformation métier.

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Cette confusion des rôles et des outils explique en partie les insatisfactions fréquentes dans les projets Data. Le sentiment d’avoir "fait du Big Data" sans résultats concrets provient non pas d’un manque de technologie, mais d’un manque de clarté dans les objectifs analytiques. Trop souvent, la gouvernance des cas d’usage est absente ou mal définie. Les équipes BI sont poussées à délivrer des analyses complexes qui relèvent en réalité de la Data science, sans les outils ni les compétences adaptés.

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Pour éviter ces écueils, il est essentiel de :

• Clarifier les types d’analytique attendus (descriptif, diagnostique, prédictif, prescriptif, création de patrimoine numérique...) ;

• Délimiter les responsabilités des équipes (BI, Data Science, IT, Métiers) ;

• Mettre en place une gouvernance de la donnée et des usages analytiques claire ;

• Sensibiliser les décideurs aux capacités réelles de chaque technologie.

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En somme, ce n’est pas parce que l’on dispose d’une infrastructure Big Data (Base de Données NoSQL MongoDB ou Data Lake) que l’on fait automatiquement de l’intelligence avancée. Comprendre cette distinction, et l’intégrer dans les stratégies Data, est une condition importante pour garantir le succès des projets de transformation digitale.

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