Big Data - Du big data au smart data : analyse approfondie (Partie 1) - 20 décembre 2016

Du big data au smart data : analyse approfondie (Partie 1)

Catherine Duprez directrice Marketing et Communication de l'entreprise Fonvirtual (fonvirtual.com)

Le développement des nouvelles technologies a fait apparaître un nouveau concept il y a quelques années : le “Big Data”. Ce concept, qui se nourrit d’outils comme les cookies, les moteurs de recherche ou l’e-commerce, permet aux entreprises d’acquérir de grandes quantités de données…

Dans ce sens, Internet est la plus grande source de données qui existe au monde. Étant donné la possibilité de récolter une quantité énorme de données en très peu de temps, le smart data, une nouvelle approche du traitement des données, est devenu la vraie clé du succès.

À l’heure actuelle, la multiplication des données n’est pas toujours exploitée intelligemment par les entreprises. En effet, leurs objectifs informationnels se diluent très rapidement dans l’immense masse de données qu’offre Internet.

Ce phénomène est comparable à l’extraction du pétrole. Cela ne sert à rien de récolter un grand nombre de données en espérant qu’un jour elles révèlent un sens et une valeur concrète par elles-mêmes. Voyons donc ensemble comment passer du big data au smart data dans les règles de l’art.

Du big data au smart data

Le big data se base sur les 4 V : le volume des données, la vitesse d’obtention et de transfert, la variété des sources et la véracité des informations.

Le smart data, quant à lui, accorde beaucoup plus d’importance à la précision de la valeur des données en rapport au but et à la problématique ciblés. Ainsi, le smart data se centre sur l’usage intelligent des données pour arriver à un but concret. En utilisant ce concept, nous cherchons à conserver uniquement l’information utile puis à l’analyser, pour ainsi soutenir la prise de décisions et orienter l’exécution des tâches dans l’entreprise.

Quand nous parlons du smart data, nous parlons des données et des résultats obtenus moyennant un système efficace, qui aideront à obtenir de meilleurs résultats pour l’entreprise.

Étape 1. Avant de vous lancer dans la récolte de données, réfléchissez

Analysez, réfléchissez et identifiez les besoins en données pour votre business. Bien que toutes les entreprises (même si elles n’en sont pas toujours conscientes) ont des besoins d’information, chacune a des besoins d’information particuliers et différents.

Comme nous l’avons dit, stocker de grandes quantités de données en attendant qu’elles révèlent leur valeur cachée avec le temps ne sert à rien. De même, il faudra réfléchir au meilleur moyen pour obtenir les données et chercher à obtenir celles qui sont les plus utiles au moindre coût.

Prenons un exemple simple : vous voulez mesurer la pluie qui tombe dans une ville (c’est votre objectif). Pour cela, inutile de compter toutes les gouttes d’eau ni d’installer mille pluviomètres. Il faudra plutôt installer plusieurs pluviomètres à des endroits stratégiques de la ville (acquisition efficace des données).

L’important dans cette étape est donc d’établir un but précis qui matérialise vos besoins d’information, ainsi que la/les sources d’information les plus pertinentes pour répondre à votre problématique.

Pour cela, commencez par vous poser des “questions intelligentes” concernant vos besoins d’information. Vous pourrez ainsi déterminer :

  • Votre problématique ;
  • Votre objectif primaire ;
  • Vos objectifs secondaires ;

De cette manière, vous allez obtenir  toutes les données dont vous aurez besoin. Concernant le dernier point, mesurez l’intérêt d’utiliser des sources d’information secondaires (informations déjà existantes sur Internet, qui sont faciles à obtenir et bon marché) versus les sources d’information primaire (qu’il est plus difficile d’obtenir par l’entreprise et également plus cher).

Déterminer ces facteurs dans cette première étape est essentiel pour garantir la qualité des résultats.

Étape 2: L’analyse des données

La qualité de l’analyse des données est essentielle pour avoir un impact positif dans les résultats attendus par l’entreprise, ou dans l’expérience du consommateur. Que ce soit avec votre équipe marketing ou une entreprise externe, il faut traiter les données intelligemment.

Rangez et classez les données les plus importantes, puis choisissez la meilleure méthode d’analyse pour maximiser l’utilité des résultats. Le smart data, c’est en effet de l’information déjà traitée et du matériel exploité.

Pour obtenir le smart data, il faudra d’abord reconnaître les données clés, les structurer et créer un historique qui permettra de continuer à les exploiter et savoir quand elles seront obsolètes.

L’étape suivante consiste à analyser les données utiles pour obtenir des résultats utiles. Chaque besoin informationnel concerne des variables différentes, il y a donc de nombreuses analyses possibles à faire (quantitatives et qualitatives).

Si, par exemple, votre problématique concerne l’activité de l’entreprise, l’un des critères essentiels sur quoi vous baser est les indicateurs de performance. S’il s’agit d’une problématique concernant les clients, concentrez plutôt sur leurs goûts et préférences.

Étape 3: Résultats et automatisation du processus

La recherche de marché est une démarche qui vise à atteindre des résultats concrets. Une fois l’analyse faite, il faudra voir si vous avez répondu aux objectifs fixés.

Parallèlement, pour continuer la compilation, l’enregistrement et l’analyse systématique des données afin d’extraire de l’information utile, il est intéressant de créer un processus qui dure. Pour cela, établissez des protocoles d’acquisition d’information ainsi que des bases de données de manière à les trier et les stocker.

En systématisant ce processus, vous pourrez obtenir et utiliser l’information au fur et à mesure. Vous pourrez ainsi vous servir du smart data pour soutenir la prise de décisions, créer ou adapter des stratégies, et anticiper l’avenir.

Vous l’aurez compris, les données vous attendent, il faut juste savoir les utiliser !

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