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Le Big Data ? Mais en fait, c’est quoi ?

Le Big Data ? Mais en fait, c’est quoi ?

Le Big Data ? Mais en fait, c’est quoi ?

Eminence, votre expert en Big Data, est l’ingrédient magique dont vous aurez besoin pour donner du sens à toutes vos données !

Voilà un bon moment que vous entendez parler du terme de « Big Data », mais vous ne savez toujours pas de quoi il s’agit réellement ? Eminence, votre agence de marketing digital vous explique d’une manière simple de quoi il en ressort.

Le Big Data, appelé aussi mégadonnées, est un terme qui désigne la très grande quantité de données qui circulent quotidiennement et auxquelles les entreprises font face et doivent traiter. Les enjeux de traiter correctement ces données sont de l’ordre commercial et également marketing, car en transformant ces informations en valeur, il est possible d’en tirer de nombreux avantages.

Afin de mieux comprendre ce concept, le Big Data fait souvent appel à 3V, mais si l’on détaille davantage la définition du Big Data, nous obtenons jusqu’à 5V :

  • Volume : cela fait référence à la très grande quantité de données générées chaque seconde et provenant de nombreuses sources, telles que les transactions commerciales, les réseaux sociaux ou encore les capteurs d’objets connectés ou de géolocalisation par exemple.
  • Vitesse : cela correspond à la vitesse de création de données, mais également à la vitesse à laquelle les flux de données circulent, ainsi qu’à l’analyse de ces données en temps réel.
  • Variété : les données analysées font partie de différents types de formats, à savoir :
  • Données structurées : fait référence à des informations précises situées dans un champ fixe (case) et dans un format prédéterminé permettant aux machines de les interpréter et les traiter, c’est-à-dire un tableur ou une base de données. Cela permet de récupérer des informations telles que des données clients, des données de transactions, des données financières ou encore des données liées au nombre de visites sur un site internet.
  • Données non-structurées : cela concerne toutes les autres données qui ne sont pas organisées dans des bases de données ou qui ne peuvent pas être interprétées facilement. Par exemple des conversations emails ou des conversations sur les réseaux sociaux, des vidéos ou des images, des données GPS de localisation.
  • Données semi-structurées : représentent un mix entre les données structurées et les données non-structurées. Cela signifie que, bien que n’étant pas structurées et organisées dans des bases de données ou des tableurs, ces données sont tout de même associées à certaines informations, par exemple des balises, qui permettent ainsi d’analyser les données.
  • Véracité : afin de pouvoir utiliser efficacement des données, une entreprise doit être certaine de pouvoir avoir confiance en celles-ci. En effet, si la qualité et l’exactitude des données ne sont pas fiables, cela pourrait créer un effet boule de neige (par exemple un utilisateur qui mettrait un nom incorrect) entraînant de nombreux autres problèmes suite à la répétition de l’erreur en question. Par conséquent, il est primordial que les informations utilisées soient filtrées, épurées et consistantes de manière à ce que les entreprises puissent prendre les bonnes décisions.
  • Valeur : une donnée n’est utile que si elle génère de la valeur, c’est pourquoi le Big Data Analytics permet d’aider les compagnies à exploiter les informations pour en retirer quelque chose de précieux et ainsi facilitant l’identification de nouvelles opportunités. En effet, cela permettra aux entreprises de réaliser des actions plus intelligentes et des opérations davantage efficientes, permettant ainsi de générer des profits plus importants et d’obtenir des clients satisfaits.

 

En résumé, quels sont les avantages de cette pratique ?

Vous l’aurez sans doute déjà compris, si les entreprises utilisent tant cette technique c’est qu’elle doit comporter plusieurs avantages :

  • Améliorer sa prise de décision : grâce au Big Data il est possible d’obtenir une meilleure vision des intérêts et des désirs des consommateurs, de leurs habitudes, ainsi que leurs ressentis à propos des produits et services. Ces diverses informations peuvent être donc utilisées pour prendre de meilleures décisions à travers l’ensemble des secteurs d’un business.
  • Améliorer ses opérations : en effet, cela permet également à une entreprise de bonifier l’efficience de ses opérations ainsi que son exploitation interne. Cela est rendu possible principalement grâce aux données qui sont collectées des appareils connectés donnant ainsi des informations supplémentaires, telles que la performance d’une machine ou encore le niveau de stress ou de santé d’un employé par exemple.
  • Monétiser des données : lorsqu’une entreprise produit des données et par conséquent en devient propriétaire, elle peut les revendre à un tiers et en tirer ainsi une valeur monétaire. Dans le domaine du marketing, cette pratique se réalise le plus souvent lors de la monétisation des données personnelles, consistant à vendre – avec autorisation de transmission – à une tierce personne, des données de clients ou prospects.

Y a-t-il des risques à considérer ?

 

Évidemment, il y a toujours un revers à la médaille et ici il n’est absolument pas à négliger. Voici quelques points-clés importants que vous devez garder en tête si vous souhaitez faire du Big Data :

  • Sécurité des données : le vol de données est de plus en plus fréquent. Plus la donnée est importante et a de la valeur, plus elle représente une cible.
  • Confidentialité des données : les entreprises doivent pouvoir assurer que les informations collectées ne seront pas utilisées à mauvais escient, ni divulguées par erreur par les personnes responsables de leur traitement. Si tel était le cas, une entreprise s’exposerait à des procès très coûteux et sa réputation serait mise en péril.
  • Données erronées : il se peut que les entreprises récoltent des données hors de propos, dépassées ou fausses. Cela est souvent dû à une insuffisance de temps alloué à la stratégie du projet.
  • Mauvaise analyse des données collectées : l’utilisation des données collectées ne se fait pas de manière directe. Afin de pouvoir en tirer quelque chose, il est nécessaire de les analyser en premier lieu. Cependant, il est important de ne pas tirer des liens de causalité sans analyser le contexte ou la signification de cette causalité. Si tel était le cas, les résultats de cette analyse pourraient mener à tirer une conclusion hâtive et fausse, ou à définir une causalité alors qu’en réalité il ne s’agit que d’une coïncidence.

 

Eminence, votre pionner du marketing numérique peut vous accompagner non seulement dans cette démarche cruciale qu’est le Big Data, mais également dans des activités complémentaires à cela, tel que le tracking ou encore l’analyse de données, vous aidant ainsi à bien déterminer votre stratégie marketing et améliorer votre ROI.

Cet article vous a intéressé ? Rendez-vous l’année prochaine au salon du Big Data à Paris, le 9 et 10 mars 2020. Voici un retour en image sur le salon 2019 :