Terme | Définition |
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Data / donnée conversationnelle | La data conversationnelle est un terme qui fait référence aux données collectées, analysées et utilisées dans le cadre des conversations menées par les consommateurs. Les conversations peuvent être une source de données très riche pour l'entreprise, mais elles nécessitent des procédures de traitement complexes et structurantes pour être transformées en sources de data exploitables. |
Data broker | Data broker" ou "courtier de données" est un terme qui désigne une entreprise dont l'activité est basée sur la revente de données à des annonceurs ou prestataires marketing. Ces données peuvent être utilisées pour différentes raisons, comme le ciblage des campagnes marketing, la personnalisation et la recommandation dynamique sur les sites web et les applications mobiles, ou encore des fins d'études. |
Data catching | Data catching" est une expression qui fait référence à la collecte et la capture des données relatives aux clients et aux prospects. Cette pratique peut se faire de manière passive ou active, suivant le type de données recueillies. On distingue généralement les données comportementales et les données déclaratives. Dans le cadre d'opérations spéciales publicitaires, il est parfois nécessaire d'utiliser un dispositif de capture des données pour répondre aux intérêts de l'annonceur. |
Data center | Un data center ou centre de données est une infrastructure informatique qui gère le stockage, la sécurité et le traitement des données. Il est généralement mis en place et géré par des prestataires externes spécialisés dans la gestion des données. Ces dernières années, les besoins en matière de data centers ont considérablement augmenté avec l'essor du big data et du cloud computing. |
Data clean room | Une "Data Clean Room" est un outil de travail analytique qui permet aux entreprises et acteurs publicitaires de partager des informations et des données. Cette solution se présente sous la forme d'un espace cloud hébergé, où des bases de données provenant de différents acteurs peuvent être comparées et analysées. |
Data exchange | Le Data Exchange est une activité consistant à vendre des données complémentaires à des sites (supports publicitaires / marchands), régies, ad networks, DSP, SSP ou ad exchanges. Ces données complémentaires peuvent être des données socio-démographiques, des centres d'intérêt ou des données comportementales. |
Data Lake | Un Data Lake est une architecture informatique qui permet d'accéder, de stocker et de traiter des données non structurées et structurées de manière centralisée. Il s'agit d'une couche centrale qui relie les données provenant des différents systèmes. La principale différence entre un Data Lake et un datawarehouse est que le Data Lake stocke des données non structurées et semi-structurées, alors que le datawarehouse ne stocke que des données structurées. |
Data Manager | Le data manager est un responsable technique et juridique d'un ou plusieurs fichiers marketing. L’objectif principal est d’assurer l'entretien, la normalisation et la sécurité de l'information. Il peut travailler chez un prestataire ou une entreprise dont la base de donnée marketing est très importante. |
Data mining | Le data mining est un processus qui permet aux entreprises d'extraire des informations pertinentes à partir d'une grande masse de données afin d'améliorer leurs opérations commerciales. Il peut être utilisé pour identifier des modèles, des tendances et des corrélations, ainsi que pour prédire des comportements futurs. |
Data mining web | Le data mining web est un ensemble de techniques qui permettent de collecter et d'explorer des données en ligne, issues des comportements et des activités des internautes. Il est possible d'analyser des données déclaratives ou d'expression, telles que celles trouvées sur les réseaux sociaux. Grâce au data mining web, il est possible de déterminer des cycles de décision liés à l'achat, ainsi que d'effectuer une analyse prédictive et de trouver des corrélations entre produits dans les paniers. |
Data privacy | Data privacy" est une expression anglaise qui se réfère à la façon dont les entreprises, les annonceurs et autres acteurs gèrent la collecte et l'utilisation des données personnelles de leurs clients et prospects. La data privacy comprend à la fois des règles légales et des impératifs éthiques et transparents, ainsi que des mesures visant à protéger les données contre toute forme d'attaque extérieure. Auparavant, certaines questions relatives à la data privacy étaient gérées par un data privacy officer. Cependant, depuis l'introduction du Règlement Général sur la Protection des Données (RGPD) en Europe, on parle de plus en plus de DPO ou délégué à la protection des données. |
Data privacy officer | Le data privacy officer est un professionnel qui s’occupe de la protection des données au sein d’une organisation. Ce rôle est à l’origine d’inspiration anglo-saxonne et avec le développement de la réglementation européenne, le terme data privacy officer a été progressivement remplacé par celui de Délégué à la Protection des Données (DPO). |
Data quality management | Management" est une discipline qui vise à garantir et à maintenir la qualité des données marketing au sein d'une entreprise. Il s'agit d'un ensemble de procédures et de pratiques destinées à s'assurer de la fiabilité, de l'exactitude et de la circulation des données. |
Data room | Data Room" est un terme qui désigne généralement une équipe, un lieu ou un service dont le rôle est de collecter, analyser et valoriser des données issues de l'activité de l'entreprise ou de son environnement. Les données traitées dans le cadre d'une data room peuvent provenir directement de l'activité de l'entreprise (données transactionnelles, données de navigation web, données d'usage d'applications mobiles, etc.) ou être partagées avec des tiers (data sharing) ou à travers des pratiques d'open data. |
Data storytelling | Data storytelling" peut faire référence à deux notions différentes en matière de marketing. D'une part, cela peut se référer à une technique publicitaire qui permet d'adapter le message à la cible spécifique, en tenant compte des données disponibles sur l'individu concerné. Par exemple, le storytelling peut être adapté en fonction de l'âge ou du sexe de la personne visée. Il est également possible de modifier dynamiquement une partie de l'histoire racontée sous forme vidéo. |
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