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Big data

Big Data : définition, enjeux et fonctionnement

Qui n’a jamais entendu parler du big data ? Derrière cet anglicisme se cache une réalité bien réelle. Mais quel rapport avec le marketing et le commerce ? Quel intérêt pour votre entreprise ? C’est ce que nous allons voir. 

Qu’est-ce que le Big Data ?

Le big data est un terme qui décrit un important volume de données massives et complexes des utilisateurs d’internet (photos, vidéos, likes, commentaires, partages et bien d’autres…) qui nécessitent des outils spécialisés pour être collectées, stockées, traitées et analysées. 

Autrement dit, le big data, c’est le “cerveau d’internet” car il se souvient et garde en mémoire toutes les données qu’on lui injecte. 

Les enjeux du Big Data

Le big data est devenu un élément clé de la transformation numérique et de la croissance de nombreuses entreprises. Il leur permet d'analyser de grandes quantités de données pour découvrir des tendances et des insights cachés.

Pour les experts du MIT, ce phénomène serait l’un des grands défis informatiques de la décennie. En effet, cette source de données permet d’améliorer des processus commerciaux et/ou la qualité des produits et services proposés. 

Le big data est donc très utile pour les entreprises et les professionnels du marketing digital comme 50A. Il permet de mieux comprendre les préférences des consommateurs et des clients, d'analyser les tendances du marché, et d'identifier les opportunités commerciales.  

Les entreprises, quel que soit leur domaine d’activité, peuvent alors ajuster leur stratégie de marketing et offrir une expérience client plus personnalisée !  

De fait, les données obtenues grâce à l'analyse peuvent être utilisées à de nombreuses fins :

  • •Pour affiner les campagnes publicitaires ;

  • •Pour optimiser les pages web ;

  • •Afin améliorer l'expérience client.

 

Leur résultat est souvent remarqué par une augmentation des ventes, une meilleure fidélisation des clients, et un retour sur investissement bien plus important.

Le Big Data est caractérisé par des volumes de données massifs, une grande variété de sources de données et des données générées en temps réel.

Le Big Data est devenu un élément incontournable de la transformation numérique

L'Architecture du Big Data et les Analytics 

Comme nous l’avons évoqué plus haut, le Big Data est caractérisé par des volumes de données massifs, une grande variété de sources de données et des données générées en temps réel. 

L'architecture du Big Data est donc conçue pour permettre la collecte, le stockage, le traitement et l'analyse efficaces de ces données volumineuses pour en extraire des informations et des connaissances utiles.

Amélioration de la prise de décision et de la qualité des produits/services

En effet, le Big Data permet aux entreprises d'avoir une vision plus claire de leur activité et de mieux comprendre les attentes et les besoins de leurs clients. En utilisant des outils d'analyse de données, les entreprises peuvent recueillir et interpréter des données sur les tendances, les préférences et les comportements des clients, ainsi que sur les performances de l'entreprise. 

Ces données peuvent ensuite être utilisées pour prendre des décisions plus éclairées sur  :

  • •Les produits ou services à offrir ;

  • •Les prix à fixer ;

  • •Les stratégies de marketing à adopter ;

  • •Et plus encore.

Optimisation des processus commerciaux

Le Big Data permet également aux entreprises d'optimiser leurs processus commerciaux en identifiant les points de friction et les différents obstacles. En utilisant des analyses de données, les entreprises peuvent identifier les domaines où elles peuvent améliorer l'efficacité, réduire les coûts et augmenter la productivité. Cela peut par exemple inclure l'optimisation de la chaîne d'approvisionnement, la réduction des temps de cycle, ou encore l'amélioration de la qualité.

Révélation des tendances et des insights cachés

Le Big Data permet aux entreprises d'analyser de vastes quantités de données pour découvrir des tendances et des insights cachés. Les outils d'analyse de données peuvent aider les entreprises à identifier les schémas, les tendances et les comportements qui ne sont pas visibles à l'œil nu. Ces insights peuvent ensuite être utilisés pour améliorer les produits ou services, créer des campagnes de marketing plus efficaces, ou bien pour améliorer l'expérience client.

Les défis du big data

Le big data pose également des défis importants, notamment en ce qui concerne la protection de la vie privée, la sécurité des données et la complexité des technologies utilisées pour traiter et analyser les données.

Problèmes de protection de la vie privée

Les entreprises doivent faire preuve de prudence lorsqu'elles collectent, stockent et utilisent des données personnelles pour éviter tout problème de protection de la vie privée. Le Big Data brassant une quantité phénoménale de données, il faut être d’autant plus vigilant.

Menaces de sécurité des données

Le stockage et le traitement de grandes quantités de données augmentent le risque de cyberattaques, de fuites de données et d'autres menaces de sécurité. Le Big Data implique donc de prendre des mesures de sécurité adaptées.

Complexité des technologies utilisées pour traiter et analyser les données

Le traitement et l'analyse de si vastes quantités de données nécessitent des technologies avancées et des compétences spécialisées, ce qui peut rendre le processus complexe et extrêmement coûteux.

Les données personnelles sont un enjeu majeur du Big Data

La protection des données personnelles fait partie des grands défis du Big Data

Les 3V BIG DATA : Volume, Variété et Vélocité

Le Big Data est caractérisé par les 3V : Volume, Variété et Vélocité :

  • •Le volume représente la quantité massive de données qui sont générées chaque jour. 

  • •La variété fait référence à la diversité des sources de données, telles que les médias sociaux, les blogs, les vidéos, les images, etc. 

  • •Enfin, la vélocité représente la vitesse à laquelle les données sont générées, collectées et analysées.

Volume : la quantité massive de données

Le volume fait référence à la quantité de données produites chaque jour, qui devient tellement importante qu'elle ne peut plus être stockée ou traitée par les méthodes traditionnelles. 

Ainsi, les entreprises sont obligées de trouver des moyens efficaces pour stocker et gérer ces données massives. Il faut donc avoir des solutions de stockage adéquates et utiliser des outils de compression et de déduplication. Ainsi, les entreprises peuvent réduire la taille de ces données massives et les rendre plus gérables.

Voici quelques exemples de données massives : 

  • •Les données de réseaux sociaux tels que Facebook et Twitter.

  • •Les enregistrements de transactions bancaires ou de ventes en ligne.

  • •Les données générées par des capteurs dans les industries telles que la fabrication et la logistique.

Variété : la diversité des sources de données

La variété fait référence à la diversité des sources de données. Les entreprises peuvent collecter des données de sources telles que les réseaux sociaux, les blogs, les vidéos, les images, les capteurs et plus encore. 

Cette diversité de sources crée une grande variété de formats de données. Les entreprises doivent donc être en mesure de stocker et de traiter ces données dans des formats allant du texte aux images, en passant par les vidéos, les données structurées et non structurées. 

Les entreprises utilisent des outils de traitement de données tels que Spark et Flink pour traiter ces données dans différents formats.

Voici différentes sources de données variées : 

  • •Les données de géolocalisation des utilisateurs mobiles ;

  • •Les données de conversations de chatbot ou de support client ;

  • •Les données de surveillance vidéo.

Vélocité : La vitesse à laquelle les données sont générées et traitées

La vélocité fait référence à la vitesse à laquelle les données sont générées, collectées, stockées et traitées. Les entreprises doivent être capables de gérer ces processus en temps réel pour pouvoir prendre des décisions rapides. 

À cette fin, des outils tels que Apache Kafka peuvent être utilisés. Les entreprises utilisent également des outils de traitement en batch pour traiter les données historiques à une vitesse plus rapide.

Voici quelques exemples de traitements de données en temps réel : 

  • •La surveillance des réseaux sociaux pour détecter les tendances et les réactions instantanées des clients ;

  • •La surveillance de la qualité de production sur une chaîne de montage ;

  • •Les mises à jour en temps réel pour la navigation GPS.

Attention au Big Data 

En somme, le Big Data représente une opportunité unique pour les entreprises d'analyser de vastes quantités de données afin de prendre des décisions plus éclairées et améliorer leur efficacité opérationnelle. Cependant, il est important de faire preuve de prudence et de responsabilité dans la collecte, le stockage et l'utilisation de ces données dans le but de garantir la protection des utilisateurs et la sécurité des données.

Le respect de la vie privée est par ailleurs un enjeu important, et les entreprises doivent être transparentes quant à la manière dont elles utilisent les données de leurs clients. 

Pour apprendre à utiliser le Big Data efficacement et sans faire d’erreur, n’hésitez pas à faire appel à nous. 50A peut former vos collaborateurs au Big Data et mettre en place de nombreux dispositifs personnalisés autour du Big Data.

FAQ - Big Data

Qu’est-ce que le Big Data ?

Le Big Data est un terme qui fait référence à la gestion et à l'analyse de vastes ensembles de données complexes via des outils informatiques avancés, pour extraire des informations utiles, des tendances ou des modèles.

À quoi sert le Big Data ?

En analysant de grandes quantités de données, le Big Data permet d’obtenir des informations précieuses afin de prendre des décisions éclairées, découvrir des tendances cachées, améliorer la prise de décision, personnaliser les services et résoudre des problèmes complexes.

Qui utilise le Big Data ? 

Le Big Data est utilisé par un large éventail d'industries et d'organisations, notamment les entreprises de tous types, les gouvernements, les institutions financières, les chercheurs en sciences, la santé, le marketing, et bien d'autres, pour améliorer leurs opérations, prendre des décisions stratégiques et développer de nouveaux services.

 

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