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Infographie – Analytics VS Big Data, PME ne vous méprenez pas

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Finance & Fiscalité & Paie & Administration & TPE

09 octobre 2017

2 min

Pour aller plus loin, découvrez l’ebook « Les PME parlent-elles couramment analytics & KPI ?

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Big Data [n.m.] : Désigne les masses toujours plus importantes de données générées, collectées et traitées par les entreprises.
Analytics [n.f.] : Désigne la compréhension des données par l’analyse, en interagissant avec les chiffres, graphiques et autres éléments issus de l’entreprise.

Idée reçue n°1
Le Big Data est plus approprié que l’analytics pour une PME ? FAUX
• Le Big Data ne concerne pas obligatoirement les PME car elles n’ont pas toutes des problématiques de volume important de données non structurées.
VS
• L’enjeu principal pour les PME se situe davantage dans une logique d’analyse pertinente et rapide des données.

Idée reçue n°2
Le Big Data s’adapte à tous les corps de métier et aux différents niveaux hiérarchiques ? FAUX
Le Big Data est-il destiné à tous, quel que soit le poste et le positionnement hiérarchique ?
• Le Big Data permet d’identifier des objectifs stratégiques d’une entreprise, à un niveau assez élevé du Management dans la plupart des cas.
VS
• L’analytics quant à elle s’adresse tant au Management qu’aux opérationnels, quels que soient leur cœur de métier (RH, Finance, Production…).

Idée reçue n°3
L’analytics permet de se concentrer sur l’essentiel, contrairement au Big Data ? VRAI
L’analytics permet-elle d’extraire la valeur de la donnée ?
• Les outils de Big Data permettent de traiter et structurer de grandes quantités de données en dégageant des grandes tendances.
VS
• Les outils de Business Intelligence offrent de l’analytics qui permet de se concentrer sur les indicateurs en lien avec des problématiques opérationnelles afin de mesurer la performance et favoriser la prise de décisions.

Idée reçue n°4
L’analytics permet d’accéder à l’information propice rapidement et facilement ? VRAI
La souplesse des outils d’analytics permet-elle de maîtriser l’information rapidement ?
• Le Big Data est une approche en mode projet, il est donc difficile de déployer des outils adaptés et ciblés à chaque corps de métier. Les outils sont plutôt difficiles à manipuler, ce qui prend du temps et provoque des coûts supplémentaires.
VS
• L’analytics permet de bénéficier d’une réelle souplesse d’utilisation. Très concrets et fluides sur les analyses, les outils de BI sont davantage adaptés aux usages modernes et sont faciles à maîtriser ainsi qu’à industrialiser.

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