Video : Système d'information BABOU. Le Big Data pour toutes les entreprises ? Peut-on envisager le Big Data pour toutes les entreprises ?
Quels usages peut-on faire de toutes ces données ? Quelles sont les étapes clés ? Autant de questions et d’interrogations qui émergent au sein des entreprises. Bruno Labidoire, Directeur Technique Europe du Sud, chez Informatica a accepté de nous donner sa vision sur le sujet. Le Big Data peut être envisagé pour toutes les entreprises si tant est que le volume de ces données soit conséquent. L’usage de ces données... Changement de paradigme ! D’autres interrogations apparaissent dorénavant, quelles sont les sources de données à disposition, internes, externes, sur Internet ? Les étapes d’un projet Big Data - Identifier la plate-forme utilisée reste la première étape. . - Identifier toutes les sources de données potentielles et vérifier la conformité avec les différentes directives légales (vie privée …). - Collecter les informations elles-mêmes. L’Internet des Objets Alors, un tout dernier conseil avant de se lancer dans l’aventure ! Concevoir votre Data warehouse.
Vidéo : Mesurer l'impact médiatique de votre marque ? Data mining: ultime arme du marketing. Définition Data mining. Le "Big Data" : un cadeau empoisonné pour les Data Miners. Techniquement, la possibilité existe : il s’agit par exemple de transformer ces contenus en texte-libre, à partir d’une reconnaissance initiale, puis d’utiliser le text-mining*.
Quand on dit « Big Data » on pense plus généralement à la pléthore d’informations existant dans les réseaux sociaux, et que beaucoup de professionnels du marketing aimeraient bien pouvoir mieux exploiter pour leur campagnes, mais quid de la qualité de ces données dites « non-structurées » et de leur utilité pour l’entreprise ? Depuis la naissance de l’informatique, un principe né en 1963 à New York est en effet toujours resté particulièrement vrai de nos jours.
Il stipule « Garbage in, Garbage out ». Un input de données aberrantes sera traité par un ordinateur, mais il n’en ressortira qu’un résultat absurde ou une absence de résultat. Un moteur statistique peut trier les données ineptes à la manière d’un tamis, mais si leur fiabilité est globalement trop compromise, il ne faut pas espérer de miracle. "Big Data" is big business. Vraiment ! Big Data.
C'est la nouvelle expression à la mode, qui succède au cloud computing dans les dernières tendances high-tech à adopter sans tarder. C'est un ensemble de technologies et de méthodes consistant à analyser, à des fins généralement prédictives, le flot de données produites par les entreprises, les organisations et les individus, mais aussi les objets s'ils sont connectés, dans des volumes et à une vitesse sans précédent. Un concept un peu flou, apparu il y a deux, trois ans, qui englobe les mails, SMS, photos, vidéos, commentaires ou changements de statuts sur les réseaux sociaux, sessions de connexion, relevés d'étiquettes ou de capteurs électroniques, signaux de géolocalisation, etc., envoyés à foison chaque minute partout dans le monde.
Volume, varité, vitesse et ... valeur Le big data sera « la nouvelle frontière de l'innovation, de la concurrence et de la productivité », selon le cabinet McKinsey, auteur d'un rapport fondateur sur le sujet en 2011. Le b.a-ba du « Big Data » Quels usages concrets du Big Data ? Mieux comprendre la manière dont les entreprises envisagent le phénomène Big Data et dans quelle mesure elles l’utilisent aujourd’hui pour développer leurs activités et renforcer leur compétitivité.
Quels usages concrets du Big Data ? Sur la base de plus de 1100 enquêtes menées en 2012 auprès d’organisations de 26 secteurs d’activité différents dans 95 pays du monde entier, l’IBM Institute for Business Value a analysé avec la Saïd Business School de l’Université d’Oxford ces retours afin de mieux comprendre la manière dont les entreprises envisagent le phénomène Big Data et dans quelle mesure elles l’utilisent aujourd’hui pour développer leurs activités et renforcer leur compétitivité. Définition Big Data. Utiliser les données pour débusquer les insights. La data permet de « trouver » des insights performants, mais aussi de s’appuyer sur du data driven marketing avant et après l’achat.
Et cette approche bouscule les plans marketing et ceux qui doivent les mettre en oeuvre (vous !). Précisions avec notre interviewé, Stéphane Martis, Head of Analytics, Experian Marketing Services France. Comment utiliser les données pour décrypter les insights ? Les entreprises font face à un déluge de données avec l’essor et la montée en puissance des canaux digitaux. Là où, une décennie plus tôt, elles étaient à même de tirer des enseignements sur les habitudes de leurs clients à partir des seuls indices délivrés par leurs programmes de fidélité ; elles font désormais face à des données de plus en plus nombreuses, émanant de canaux divers. Se posent de toutes aussi diverses questions sur ces données : quel est le degré de fiabilité des informations qu’ils collectent ? Quelles sont les étapes-clé du data driven marketing avant l’achat ? (c) ill.