Définition de Smart Data

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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.