Le Big Data désigne les ensembles d’informations vastes et variés qui se développent à un rythme toujours plus rapide. Il englobe le volume d’informations, la vitesse à laquelle elles sont créées et collectées, et la variété ou l’étendue des points de données couverts. Le big data provient souvent de sources multiples et arrive dans des formats multiples.
Comment fonctionne le Big Data ?
Le Big data peut être classé en données non structurées ou structurées. Les données structurées sont des informations déjà gérées par l’organisation dans des bases de données et des tableurs ; elles sont souvent de nature numérique. Les données non structurées sont des informations qui ne sont pas organisées et qui n’entrent pas dans un modèle ou un format prédéterminé. Elles comprennent les données recueillies dans les médias sociaux, qui aident les institutions à recueillir des informations sur les besoins des clients.
Le Big Data peut être collecté à partir de commentaires partagés publiquement sur les réseaux sociaux et les sites web, recueillis volontairement à partir d’appareils électroniques et d’applications personnelles, par le biais de questionnaires, d’achats de produits et d’enregistrements électroniques. La présence de capteurs et autres entrées dans les appareils intelligents permet de recueillir des données dans un large éventail de situations et de circonstances.
Le Big Data est souvent stocké dans des bases de données informatiques et est analysé à l’aide de logiciels spécialement conçus pour traiter des ensembles de données volumineux et complexes. De nombreuses entreprises de logiciels en tant que service (SaaS) sont spécialisées dans la gestion de ce type de données complexes, comme les entreprises qui développent des outils de prospection par exemple.
Les utilisations liées au Big Data
Les analystes de données examinent la relation entre différents types de données, telles que les données démographiques et l’historique des achats, afin de déterminer s’il existe une corrélation. Ces évaluations peuvent être effectuées en interne au sein d’une entreprise ou en externe par un tiers qui se concentre sur le traitement de Big Data dans des formats digestibles. Les entreprises utilisent souvent l’évaluation du Big Data par ces experts pour les transformer en informations exploitables.
Presque tous les départements d’une entreprise peuvent utiliser les résultats de l’analyse des données, des ressources humaines et de la technologie au marketing et aux ventes. L’objectif du Big Data est d’augmenter la vitesse de mise sur le marché des produits, de réduire le temps et les ressources nécessaires pour obtenir l’adoption par le marché et les publics cibles, et de s’assurer que les clients restent satisfaits.
L’Open Data ou données ouvertes
L’open data, ou données ouvertes, correspond aux données qui peuvent être librement utilisées, partagées et intégrées par n’importe qui, n’importe où et dans n’importe quel but, mais dans une logique d’aide à la vente. Ceci est le résumé de la définition ouverte complète que l’Open Knowledge Foundation a créée en 2005 pour fournir à la fois une explication succincte et une définition détaillée de l’open data.
Alors que le mouvement de l’open data se développe, et que de plus en plus de gouvernements et d’organisations s’engagent dans la voie des données ouvertes, il devient de plus en plus important qu’il existe une définition claire et acceptée de ce que signifie « open data » si nous voulons tirer pleinement parti des avantages de l’ouverture, et éviter les risques de créer une incompatibilité entre les projets et de fragmenter la communauté.
Un terme généraliste
Le terme « open » peut s’appliquer à des informations provenant de n’importe quelle source et portant sur n’importe quel sujet. Tout le monde peut diffuser ses données sous une licence ouverte pour une utilisation gratuite par le public et au bénéfice de celui-ci. Bien que l’on pense surtout aux organismes gouvernementaux et du secteur public qui publient des informations publiques telles que des budgets ou des cartes, ou aux chercheurs qui partagent leurs données et publications sur les résultats, toute organisation peut ouvrir l’information (entreprises, universités, ONG, organisations caritatives, groupes communautaires et particuliers).
Une stratégie d’open data qui peut couvrir la plupart des secteurs
Il existe des informations ouvertes dans les domaines suivants : transports, sciences, produits, éducation, durabilité, cartes, législation, bibliothèques, économie, culture, développement, affaires, design, finances… L’explication de ce que signifie « open » s’applique donc à toutes ces sources et à tous ces types d’information. Open peut également s’appliquer aux données, grandes et petites, ou au contenu, comme les images, le texte et la musique.
Voyons à présent comment faire pour stocker cette montagne de données.
L’entreposage de données
L’entreposage de données est le stockage électronique d’une grande quantité d’informations par une entreprise ou une organisation. L’entreposage de données est une composante essentielle de l’intelligence économique qui utilise des techniques analytiques sur les données commerciales.
L’entreposage de données est utilisé pour fournir un meilleur aperçu des performances d’une entreprise en comparant des données consolidées provenant de multiples sources hétérogènes. Un entrepôt de données ou « Data Warehouse » est conçu pour effectuer des recherches et des analyses sur des données historiques provenant de sources transactionnelles.
Une fois que les données ont été incorporées dans l’entrepôt, elles ne changent pas et ne peuvent pas être modifiées puisqu’un entrepôt de données effectue des analyses sur des événements qui ont déjà eu lieu en se concentrant sur les changements des données au fil du temps. Les données entreposées doivent être stockées de manière sûre, fiable, facile à récupérer et à gérer.
Certaines mesures sont prises pour créer un entrepôt de données. La première étape est l’extraction des données, qui implique la collecte de grandes quantités de données à partir de multiples points sources. Une fois les données compilées, elles passent par le nettoyage des données, le processus consistant à passer les données au peigne fin pour détecter les erreurs et corriger ou exclure les erreurs trouvées.
Les données nettoyées sont ensuite converties d’un format de base de données à un format d’entrepôt. Une fois stockées dans l’entrepôt, les données sont triées, consolidées, résumées, etc. afin d’être mieux coordonnées et plus faciles à utiliser. Au fil du temps, d’autres données sont ajoutées à l’entrepôt au fur et à mesure que les multiples sources de données sont mises à jour.
Le Data Mart : un type d’entreposage des données
Un data mart est un dépôt de données conçu pour servir des utilisateurs et/ou travailleurs de la données. Les data marts permettent aux utilisateurs de récupérer des informations pour des services ou des sujets particuliers, améliorant ainsi le temps de réponse des utilisateurs.
Comme les data marts cataloguent des bases de données spécifiques, ils nécessitent souvent moins d’espace que les entrepôts de données des entreprises, ce qui facilite la recherche et réduit le coût d’exploitation.
Il existe trois types de data marts de base :
- Un data mart dépendant offre une centralisation et permet de fournir les données d’une organisation à partir d’un seul entrepôt de données. Il existe deux méthodes pour construire un data mart dépendant : une méthode où les utilisateurs peuvent accéder à la fois au data mart et à l’entrepôt de données, et une méthode où l’accès des utilisateurs est limité uniquement au data mart. Cette dernière méthode peut produire ce que l’on appelle communément un dépotoir de données, car toutes les données commencent par une source commune mais sont généralement mises au rebut ou jetées ;
- Un data mart indépendant est construit sans utiliser un entrepôt de données central et est idéal pour les petits groupes au sein d’une entreprise ou d’une organisation. Les data marts indépendants n’ont pas de relations avec l’entrepôt de données de l’entreprise ou avec tout autre data mart. Les données sont entrées à partir d’une source de données interne ou externe, et leurs analyses sont effectuées de manière autonome. Comme les data marts indépendants ne fonctionnent pas ou n’interagissent pas avec les entrepôts de données, les utilisateurs ont besoin d’un stockage cohérent et centralisé des données de l’entreprise, comme une base de données relationnelle, accessible à plusieurs utilisateurs ;
- Un data mart hybride combine des entrées provenant de sources de données qui ne font pas partie de l’entrepôt de données, telles que des données opérationnelles, et offre aux utilisateurs une intégration ad hoc. Les data marts hybrides ne nécessitent qu’un nettoyage minimal des données, supportent de grandes structures de stockage et sont flexibles. Ils sont bien adaptés aux environnements comportant de multiples bases de données et aux organisations qui ont besoin d’un délai d’exécution rapide.
Le data mining pour extraire des données spécifiques
Le data mining, également appelé découverte de connaissances dans les bases de données, correspond au processus de découverte de modèles et de relations intéressants et utiles dans de grands volumes de données. Ce domaine combine des outils issus des statistiques et de l’intelligence artificielle (tels que les réseaux neuronaux et le machine learning) avec la gestion de bases de données pour analyser de grandes collections numériques, appelées ensembles de données. L’exploration de données est largement utilisée dans les entreprises (assurances, banques, commerce de détail), la recherche scientifique (astronomie, médecine) et la sécurité gouvernementale (détection des criminels et des terroristes).
La prolifération de nombreuses grandes bases de données gouvernementales et privées, parfois reliées entre elles, a conduit à l’adoption de réglementations visant à garantir l’exactitude des dossiers individuels et à les protéger contre toute consultation ou altération non autorisée. La plupart des types d’exploration de données visent à vérifier la connaissance générale d’un groupe plutôt que la connaissance d’individus spécifiques, bien que l’analyse des modèles puisse également être utilisée pour discerner des comportements individuels anormaux tels que la fraude ou d’autres activités criminelles.
La smart data pour une utilisation plus poussée des données
Les entreprises spécialisées dans la collecte de données s’efforcent d’améliorer la qualité des données récoltées tout en optimisant leur organisation et en réduisant le temps de traitement de ces dernières. L’objectif est alors de générer des données prêtes à être analysées rapidement. C’est ce que l’on qualifie de Smart Data. La différence entre les smart datas (ou données intelligentes) et les méthodes traditionnelles de collecte et d’analyse des données est profonde, et a des implications sur tous les plans, que ce soit de la gestion de la relation client à l’efficacité opérationnelle en passant par la réduction des menaces pour la sécurité.
Comment les smart datas aident-elles à la prise de décision ?
Si les définitions des smart data varient quelque peu selon les sources, on considère généralement qu’il s’agit de données collectées et organisées de manière à être et optimisées pour une analyse au plus haut niveau de qualité et de rapidité.
Lors d’une récente conférence, Donna Roy, directrice exécutive du Bureau du partage de l’information et des services du ministère américain de la sécurité intérieure, a déclaré que « ses équipes passent environ 80 % de leur temps à rechercher, collecter et préparer les données pour l’analyse ». Elle pense que des données intelligentes permettront d’alléger le processus et donneront aux agences la capacité d’agir plus rapidement et plus intelligemment.
Donner un sens concret aux données
Les données intelligentes sont des informations qui ont réellement un sens. C’est la différence entre voir une longue liste de chiffres se rapportant aux ventes hebdomadaires et identifier les pics et les creux du volume des ventes au fil du temps. Les algorithmes transforment les chiffres sans signification en informations exploitables. Les smart datas sont des données dont les signaux et les modèles ont été extraits par des algorithmes intelligents.
Avec l’analyse traditionnelle, les données sont rassemblées, préparées, puis traitées selon un calendrier fixe, par exemple quotidien ou hebdomadaire. Ce flux de travail signifie que les résultats sont souvent déjà obsolètes au moment où les données sont prises en compte. Les smart datas, en revanche, sont accessibles et transformées pour l’analyse dès leur collecte, ce qui permet de réduire le délai d’analyse.
L’intelligence économique exploite les smart datas
L’intelligence économique (Business Intelligence) fait référence à l’infrastructure procédurale et technique qui collecte, stocke et analyse les données produites par les activités d’une entreprise. La BI est un terme général qui englobe l’exploration des données, l’analyse des processus, l’étalonnage des performances et l’analyse descriptive. L’intelligence économique est une stratégie d’entreprise qui analyse toutes les données générées par une entreprise et présente des rapports, des mesures de performance et des tendances faciles à digérer qui éclairent les décisions de gestion.
La nécessité de la BI découle du concept selon lequel les gestionnaires disposant d’informations inexactes ou incomplètes auront tendance, en moyenne, à prendre de moins bonnes décisions que s’ils disposaient de meilleures informations. Les créateurs de modèles financiers reconnaissent que c’est une situation où « les déchets entrent, les déchets sortent ». La BI tente de résoudre ce problème en analysant les données actuelles qui sont idéalement présentées sur un tableau de bord de mesures rapides conçu pour soutenir de meilleures décisions.
Pour être utile, la BI doit chercher à accroître l’exactitude, l’actualité et la quantité des données. Ces exigences impliquent de trouver davantage de moyens de saisir les informations qui ne sont pas encore enregistrées, de vérifier les informations pour détecter les erreurs et de structurer les informations de manière à permettre une analyse plus large.
Dans la pratique, cependant, les entreprises disposent de données non structurées ou sous divers formats qui ne facilitent pas la collecte et l’analyse. Les entreprises de logiciels fournissent donc des solutions d’intelligence économique pour optimiser les informations glanées à partir des données. Il s’agit d’applications logicielles d’entreprise conçues pour unifier les données et les analyses d’une entreprise.
Bien que les solutions logicielles continuent d’évoluer et deviennent de plus en plus sophistiquées, il est toujours nécessaire que les spécialistes des données gèrent les compromis entre la vitesse et la profondeur des rapports. Certaines des idées qui émergent des grandes données font que les entreprises se démènent pour tout saisir, mais les analystes de données peuvent généralement filtrer les sources pour trouver une sélection de points de données qui peuvent représenter la santé d’un processus ou d’un secteur d’activité dans son ensemble. Cela peut réduire la nécessité de tout capturer et reformater pour l’analyse, ce qui permet de gagner du temps d’analyse et d’augmenter la vitesse de reporting.
Le data driven marketing
Le Data driven marketing est un ensemble de techniques et de stratégies qui tirent parti de quantités massives de données pour créer des processus de marketing efficaces, ciblant des groupes démographiques et des groupes d’utilisateurs spécifiques à un niveau individuel. Ces données peuvent fournir des informations fantastiques sur le comportement des consommateurs, et en tirer profit peut être d’une importance vitale pour votre entreprise.
Les données sont de plus en plus importantes pour les spécialistes du marketing et ont le potentiel de devenir la ressource la plus précieuse en matière de marketing. Les données importantes sont tirées directement des interactions avec les clients et c’est précisément le type d’information qui peut aider à affiner, améliorer et perfectionner toute stratégie de marketing. En d’autres termes, il est tout aussi important de comprendre et d’organiser ces informations, tout en déployant les bons outils et stratégies de marketing pour tirer le meilleur parti des données.
Le Data driven marketing permet aux spécialistes du marketing d’identifier ce qui fonctionne, ce qui ne fonctionne pas et comment optimiser les efforts de marketing pour y inclure les tactiques les plus efficaces. C’est pourquoi le processus permet une prise de décision plus rapide et une meilleure compréhension de ce que le client attend de la marque.
Voici quelques avantages du marketing basé sur les données :
- Temps et clarté. Avec une immense base de données en main, les spécialistes du marketing peuvent rapidement filtrer les données critiques et déterminer les informations les plus pertinentes et les plus précises sur lesquelles agir ;
- Segmentation. Le marketing axé sur les données peut également contribuer à segmenter un marché cible, ce qui permet de s’assurer que ces messages personnalisés sont bien placés ;
- Personnalisation. Le marketing personnalisé peut aider les marques à entrer en contact avec les bons marchés cibles et à délivrer des messages plus personnels et plus significatifs. Il va sans dire que cela permet d’améliorer l’expérience de l’utilisateur, tout en plaçant des produits ou des services pertinents devant le client.
- Expérience du client. De nombreux spécialistes du marketing utilisent le marketing basé sur les données pour améliorer l’expérience de l’utilisateur par le biais de formulaires de retour d’information ou d’enquêtes auprès des clients afin d’obtenir encore plus d’informations sur les domaines à améliorer ;
- Développement de produits. Le marketing basé sur les données peut réduire considérablement le risque d’échec des produits, tout en aidant les entreprises à mieux comprendre ce que les consommateurs souhaitent voir dans les futurs produits.
- Multi-canal. Les données de grande taille peuvent être utilisées pour atteindre les consommateurs à travers de multiples canaux et communiquer le bon message par le biais de publicités et de marketing de contenu.
CRM et Big Data
Face à la digitalisation massive de notre quotidien, la quantité de données générée et exploitable est devenu relativement considérable. Que cela soit pas les réseaux sociaux, les applications mobiles ou encore les différentes plateformes web, le Big Data n’a jamais été aussi développé, et surtout, en développement.
Avec une telle masse de données, les entreprises font sans cesse preuve d’originalité et de pertinence pour exploiter ce vivier d’informations. L’une des applications majeurs est la gestion de la relation client. De ce fait, on peut directement bâtir un CRM autour du Big Data.
En récoltant autant de données et en les analysant, on peut désormais bâtir des profils clients précis, anticiper leurs attentes et besoins, et ainsi optimiser les offres produits en les personnalisant. De ce fait, les entreprises développent de nouvelles gammes de services et de produits toujours plus personnalisés et pertinents.
De plus, les campagnes marketing personnalisées sont tout autant impactées par cette équipe Big Data et CRM. Ce dernier permet notamment de sélectionner les catégories de clients les plus pertinentes pour ces campagnes, ce qui développe la formule la plus adéquate pour remplir les objectifs définis par l’entreprise. Le CRM est donc un véritable atout considérable.
De son côté, le Big Data développe sa propre arme : le Marketing Automation. Pour rentrer dans le détail, il s’agit de l’automatisation des tâches marketing les plus chronophages et répétitives. On peut citer par exemple la programmation des campagnes emailing ou des plannings de publications Social Media.
En définitive, le Big Data permet de doper les performances d’une technique CRM. Un logiciel dédié à cette stratégie permet d’optimiser par la suite la relation client. En conclusion, l’entreprise voit son taux de satisfaction grimper, et de même pour son chiffre d’affaires.
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