Préambule

Comprendre le Big Data avec une définition simple

Quels sont les enjeux du Big Data ?

Les pouvoirs de prédiction du Big Data

Améliorer notre quotidien à l’aide du Big Data

3 étapes clés pour une analyse de la Big Data profitable

Des start-ups qui vivent de Big Data et d’analyse

Le dilemme du Big Data

Le Big Data pour Permis de Bouger



Préambule


Vous êtes-vous déjà demandé ce qu’il advenait des informations personnelles que vous pouviez renseigner ici et là sur la toile ? 🕸


Tantôt pour un formulaire de contact, tantôt pour commander une énième paire de chaussure sur un site marchand. Bref ! Il ne se passe pas une session de surf sans que l’on cherche à en savoir plus sur vous.


Vous noterez que nous ne parlons pas d’une séance à taquiner l’océan, mais bel et bien de votre navigation sur internet. 🌐


Eh bien sachez que toutes ces informations sont enregistrées et conservées par les entreprises. Cela forme le Big Data. 


Mais pourquoi conserver toutes ces données ? Vous verrez qu’elles sont une vraie mine d’or pour les entreprises capables de les utiliser à bon escient

Comprendre le Big Data avec une définition simple


Le monde n’a jamais été autant analysé qu’aujourd’hui. (Oui, ça fait un peu bateau comme phrase, mais c’est la réalité)


Vos conversations téléphoniques, vos interactions sur les réseaux sociaux, vos paiements par carte bancaire et j’en passe, sont autant d’activités qui laissent des traces numériques.


Seulement, les données ne cessent de s’accumuler et la courbe d’enregistrement de ces dernières est exponentielle, à tel point qu’elle s’approche de la verticale ces dernières années. La crise sanitaire de la COVID-19 et le recours aux outils numériques ont encore amplifié le phénomène.


Nous en sommes arrivés à un point où l'accumulation de toutes ces informations atteint plusieurs milliards de pétaoctets de données de nature diverse.


On appelle l’ensemble de ces informations, le Big Data.


Toutefois,, toutes ces données ne peuvent pas être traitées par l’homme et ses systèmes d’exploitation conventionnels. 


De fait, avec le Big Data se dressent 5 limites auxquelles nous devons faire face. On les appelle les 5 V :


  1. Le volume : la quantité d’informations est juste démentielle. 
  2. La variété : il est difficile de stocker, interpréter et croiser efficacement les données de nature variable.
  3. La vélocité : les données doivent être capturées et partagées en temps réel pour en tirer les meilleurs bénéfices.
  4. La valeur : la monétisation de ces informations et le calcul du retour sur investissement du Big Data est difficile.
  5. La véracité : les informations recueillies n’ont pas toutes la même valeur de confiance. Par exemple, les données issues des réseaux sociaux ne sont pas fiables à 100 %.


Quels sont les enjeux du Big Data ?


C’est bien beau de stocker les informations tel Scrat le fait avec ses glands dans l’Age de Glace 🌰🐿


Mais le Big Data n’a un réel intérêt que lorsqu’il est exploité


Pour cela, une phase d’analyse est primordiale. C’est le travail des data analyst. 


Avec l’aide de l’intelligence artificielle, ils ont pour missions d’ordonner, de trier et de séparer les données pour en tirer des statistiques ou des tendances

Les pouvoirs de prédiction du Big Data

L’analyse du Big Data permet aujourd’hui de prévenir certains scénarios futurs tels qu’une crise économique, une pénurie pétrolière ou même les résultats d’une élection présidentielle. 


Ce fut le cas en 2017 chez nos amis américains. Alors que le dépouillement n’avait pas encore commencé, l’équipe d’analyse du Big Data de Donald Trump fêtait déjà la victoire depuis plusieurs semaines. 


Mais comment un amas d’informations peut-il permettre de prédire de tels événements ? 🧐


Pour ce président à la mèche de feu, cette prédiction était fondée sur des résultats d’analyses du Big Data probants. Ces derniers montraient un important taux d'abstention de la communauté noire contre un fort engagement des populations plus âgées. 


Pour le reste, les résultats d’analyse se basent sur l’évolution des données lors d’événements passés. Ainsi, lorsque les données actuelles se rapprochent fortement de celles analysées dans le passé, les analystes peuvent anticiper certains scénarios.

Améliorer notre quotidien à l’aide du Big Data

Nombreux sont ceux encore régulièrement confrontés aux embouteillages dès qu’ils prennent leur voiture 🚗


C’est une réelle perte de temps. Une source de frustration, d’agacement, d’énervement, d’irritation, d’exaspération... On s’arrête là, mais vous avez compris 😉 


Toutefois, depuis quelque temps, le Big Data nous rend un précieux service face à ces contraintes routières. Alléluia 🙌


En effet, des applications telles que Waze ou la navigation de Google nous permettent de gagner de chères minutes en calculant le trajet le plus court pour rejoindre notre destination. 


Ces applications s’appuient sur une architecture élaborée des données et des outils d’analyse en temps réel de la Big Data


Dans ce cas, des informations telles que la géolocalisation ou la vitesse de déplacement des utilisateurs sont un atout de taille.


D’autres facteurs tels que les vacances scolaires, la météo ou le taux de fréquentation des trains entrent en jeu. Leur considération permet d’anticiper la densité du trafic routier à un instant précis.


Plutôt judicieux comme procédé ? N'est-ce pas ? 😃


3 étapes clés pour une analyse du Big Data profitable

Comme vous l’avez compris, les horizons futurs grâce au Big Data semblent infinis. 


L’intelligence artificielle associée aux données permet de réaliser de réelles prouesses techniques.


Toutefois, quelle que soit la source de motivation, l’exploitation du Big Data doit respecter 3 étapes clés :


→ Étape 1 : La récolte de données.


Il est important de récupérer la donnée, la nettoyer et la transposer dans une forme exploitable. L’objectif n’est pas simplement d’accumuler des informations, mais d’en tirer parti.


→ Étape 2 : Le machine learning


Comme l’explique Raphaël RodierSi la data représente le carburant, le machine learning est le moteur”. Par cette phrase, le vice-président des ventes EMEA chez Ogury veut dire qu’il est important de filtrer les données et de les regrouper par affinités. Ainsi, il est possible d’en tirer des statistiques et de faire des prédictions.


→ Étape 3 : L’accès aux prédictions


Les prédictions qui surviennent du machine learning doivent être exploitables par les plateformes afin d’améliorer l’expérience des utilisateurs. Si l’on reprend l’exemple de Waze, une prédiction d’embouteillage doit être lisible par la plateforme pour proposer un itinéraire alternatif.


Des start-ups qui vivent de Big Data et d’analyse

Les entreprises ont de plus en plus conscience de l’importance du Big Data pour leur développement. Les données permettent de mieux connaître leurs clients, de répondre à leurs attentes, voire de les anticiper.


En effet, par le croisement des informations, on peut aujourd’hui créer des profils complets comprenant les coordonnées, les centres d’intérêts, la profession ou même les habitudes de déplacement de chaque individu. Renversant n’est-ce pas ? 🙃


Toutefois, cela reste complexe. C’est pourquoi, des start-ups ont fait de l’expertise du Big Data leur business model. 


Ces dernières vous proposent une liste de prospects semblables à notre persona pour une prospection ciblée et efficace. D’autres mettent en place une stratégie marketing ciblante pour augmenter les chances de conversion.


À ce propos, ne vous êtes-vous jamais demandé pourquoi les publicités qui apparaissent lors de votre navigation internet étaient en lien avec vos dernières recherches ? 😏


En réalité, les responsables sont des algorithmes capables d’identifier vos centres d’intérêts et de vous proposer des produits susceptibles de vous intéresser. On appelle cela l’hyper-personnalisation des offres 🎯


Vous l’aurez compris, les possibilités sont multiples et le marché du Big Data a encore de beaux jours devant lui. 


Cependant, certaines questions se posent quant à notre vie privée. Ces procédés ne sont-ils pas trop intrusifs ? Où sont les limites de l’exploitation des données personnelles ?

Le dilemme du Big Data

Toutes ces applications et ces stratégies marketing nous placent face à un dilemme.


Le profit et le bénéfice du Big Data viennent s’opposer au respect de la vie privée de chacun. 


Lorsqu’on sait que certains algorithmes accèdent à notre géolocalisation, nos habitudes de consommation ou nos agendas pour fonctionner, cela fait froid dans le dos 😨


De nombreuses questions se posent alors :


  • Qui peut avoir accès à ces données ?
  • Quels sont les risques du Big Data pour notre vie privée ?
  • Sommes-nous influencés dans nos décisions par ces procédés ? 


Autant de questions qui ont été prises à bras le corps par la CNIL (Commission Nationale Informatique & Libertés). 


Aujourd’hui le Règlement Général sur la Protection des Données (RGPD) permet de régulariser les pratiques peu orthodoxes quant à l’utilisation des données personnelles ⚖️


Pour commencer, dès qu’une entreprise récolte des données personnelles, elle est tenue de mettre à votre disposition une politique de confidentialité. Sans votre accord avec celle-ci, la récolte de ces informations est interdite ⛔️


Par ailleurs, la plupart des applications sont tenues de vous demander votre accord pour accéder à votre géolocalisation, votre agenda, votre répertoire téléphonique, votre galerie de photos et j’en passe…


Cela limite les pratiques abusives et permet aux utilisateurs de rester maîtres de leurs données. Du moins, en théorie. 


En pratique, rares sont les personnes qui prennent le temps de lire ces conditions d’utilisation. De fait, à votre insu, des plateformes collectent des données personnelles pour lesquelles vous avez autorisé l’accès. 


Il est donc de notre responsabilité personnelle de protéger les informations que nous tenons à garder secrètes en prenant connaissance de ces mentions légales.

Le Big Data pour Permis de Bouger


Chez Permis de Bouger, nous tirons également parti du Big Data. Romaïssa, notre Data Scratcher, élabore des listes de prospects que nos Business Developer exploitent pour le compte de nos clients. 


Elle est également capable de sortir de nombreuses informations pour mettre en place des stratégies de communication efficaces 🚀


Pour ce faire, notre experte en Data s’appuie sur des outils performants et ses connaissances de la data. 


Néanmoins, Romaïssa agit toujours dans le respect de la vie privée de chacun. C’est un point essentiel pour nous.


Et vous ? Quelles perspectives ouvre le Big Data à votre entreprise ? 🧐

Lire aussi :

Plateforme impact : la transparence impulsion !

July 6, 2021

Universités de l’économie de demain

August 16, 2021

La Ruche qui dit oui : le circuit court de la bonne bouffe

May 28, 2021

6 clés pour aimer son travail 

September 21, 2021