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Big data

Terme	Définition
Big data	Big Data" est un terme qui s'est répandu à partir de 2012, désignant les volumes importants de données que les entreprises doivent traiter et qui sont associés à des enjeux commerciaux et marketing importants. Grâce à la croissance du commerce électronique et du marketing numérique, les entreprises sont confrontées à l'accumulation massive de données. Par exemple, en 2013, une entreprise spécialisée dans l'analyse du reciblage publicitaire sur Internet, Critéo, traitait 230 Terabytes de données chaque jour et générait plus d’un milliard d’impressions publicitaires par jour. Par ailleurs, le développement des objets connectés et des pratiques de géolocalisation pour le marketing mobile augmentent encore le volume de données collectées. C'est ainsi qu'est né le concept de "Big Géodata". Le Big Data est généralement représenté par les 3V (Volume, Vitesse et Variété) ou 5V (en ajoutant Véracité et Valeur). Par exemple, le Volume correspond aux masses croissantes de données à traiter; la Vitesse correspond à la collecte, l'analyse et l'exploitation des données doit se faire en temps réel; et la Variété réfère aux différentes formes de données - pas toujours structurés (données relatives aux réseaux sociaux). Le Big Data est important pour les entreprises actives dans le commerce électronique et le marketing numérique, comme les moteurs de recherche, les régies publicitaires, les outils d'analyse web, les outils de veille sur les réseaux sociaux et les grands sites marchands. En termes simples, il s'agit pour ces entreprises de savoir comment gérer des très grandes quantités de données le plus souvent en temps réel. Big data est un terme qui fait référence à la collecte et au traitement de vastes volumes de données. La plupart des entreprises sont conscientes que cela peut être bénéfique pour elles, mais elles ne savent pas comment aborder ce domaine. La connaissance du concept est essentielle pour comprendre comment exploiter efficacement l'information disponible afin d'obtenir un avantage concurrentiel. Concrètement, Big data peut être utilisé pour résoudre des problèmes complexes tels que l'optimisation des opérations commerciales ou l'identification des tendances présentant une valeur commerciale. Il existe plusieurs exemples d'utilisation pratique du Big data dans le secteur commercial : - Les entreprises peuvent analyser le comportement des consommateurs en temps réel pour cibler leurs produits et services sur une base personnalisée. - Les entreprises peuvent également utiliser le Big data pour améliorer leur efficacité opérationnelle en analysant la chaîne logistique, en identifiant les points faibles et en mettant en œuvre des solutions pour améliorer la productivité. - Les entreprises peuvent également utiliser Big data pour trouver des opportunités commerciales cachées grâce à l'analyse prédictive. Cela permet aux entreprises d'anticiper les tendances futures et d'ajuster leurs stratégies commerciales en conséquence. En Europe, plusieurs acteurs peuvent être cités pour illustrer l’utilisation du Big Data : Google qui recueille des informations sur ses utilisateurs à travers ses services (Google Maps, Gmail...), Amazon qui utilise le Big Data pour proposer des offres personnalisés à ses clients ou encore Uber qui analyse les informations recueillies sur ses clients pour optimiser sa prestation de service. Le Big Data est relativement nouveau dans l’univers commercial et il y a encore beaucoup à apprendre sur son exploitation optimale. Des experts tel que Bernard Marr fournissent des conseils sur la manière dont les entreprises peuvent exploiter pleinement le Big Data. Il existe également une variété de bonnes pratiques qui peuvent être suivies pour tirer le meilleur parti de ce concept. Dans tous les cas, il est important que les entreprises disposent d’une bonne infrastructure informatique pour faciliter la collecte et l’analyse ad hoc des données. Cela peut entraîner un coût significatif si l’entreprise doit acheter du matériel supplémentaire ou embaucher plus d’experts en informatique ou en analyse des données.

Terme

Définition

Big Data" est un terme qui s'est répandu à partir de 2012, désignant les volumes importants de données que les entreprises doivent traiter et qui sont associés à des enjeux commerciaux et marketing importants. Grâce à la croissance du commerce électronique et du marketing numérique, les entreprises sont confrontées à l'accumulation massive de données. Par exemple, en 2013, une entreprise spécialisée dans l'analyse du reciblage publicitaire sur Internet, Critéo, traitait 230 Terabytes de données chaque jour et générait plus d’un milliard d’impressions publicitaires par jour.

Par ailleurs, le développement des objets connectés et des pratiques de géolocalisation pour le marketing mobile augmentent encore le volume de données collectées. C'est ainsi qu'est né le concept de "Big Géodata". Le Big Data est généralement représenté par les 3V (Volume, Vitesse et Variété) ou 5V (en ajoutant Véracité et Valeur). Par exemple, le Volume correspond aux masses croissantes de données à traiter; la Vitesse correspond à la collecte, l'analyse et l'exploitation des données doit se faire en temps réel; et la Variété réfère aux différentes formes de données - pas toujours structurés (données relatives aux réseaux sociaux).

Le Big Data est important pour les entreprises actives dans le commerce électronique et le marketing numérique, comme les moteurs de recherche, les régies publicitaires, les outils d'analyse web, les outils de veille sur les réseaux sociaux et les grands sites marchands. En termes simples, il s'agit pour ces entreprises de savoir comment gérer des très grandes quantités de données le plus souvent en temps réel.

Big data est un terme qui fait référence à la collecte et au traitement de vastes volumes de données. La plupart des entreprises sont conscientes que cela peut être bénéfique pour elles, mais elles ne savent pas comment aborder ce domaine. La connaissance du concept est essentielle pour comprendre comment exploiter efficacement l'information disponible afin d'obtenir un avantage concurrentiel.

Concrètement, Big data peut être utilisé pour résoudre des problèmes complexes tels que l'optimisation des opérations commerciales ou l'identification des tendances présentant une valeur commerciale. Il existe plusieurs exemples d'utilisation pratique du Big data dans le secteur commercial :

- Les entreprises peuvent analyser le comportement des consommateurs en temps réel pour cibler leurs produits et services sur une base personnalisée.

- Les entreprises peuvent également utiliser le Big data pour améliorer leur efficacité opérationnelle en analysant la chaîne logistique, en identifiant les points faibles et en mettant en œuvre des solutions pour améliorer la productivité.

- Les entreprises peuvent également utiliser Big data pour trouver des opportunités commerciales cachées grâce à l'analyse prédictive. Cela permet aux entreprises d'anticiper les tendances futures et d'ajuster leurs stratégies commerciales en conséquence.

En Europe, plusieurs acteurs peuvent être cités pour illustrer l’utilisation du Big Data : Google qui recueille des informations sur ses utilisateurs à travers ses services (Google Maps, Gmail...), Amazon qui utilise le Big Data pour proposer des offres personnalisés à ses clients ou encore Uber qui analyse les informations recueillies sur ses clients pour optimiser sa prestation de service.

Le Big Data est relativement nouveau dans l’univers commercial et il y a encore beaucoup à apprendre sur son exploitation optimale. Des experts tel que Bernard Marr fournissent des conseils sur la manière dont les entreprises peuvent exploiter pleinement le Big Data. Il existe également une variété de bonnes pratiques qui peuvent être suivies pour tirer le meilleur parti de ce concept. Dans tous les cas, il est important que les entreprises disposent d’une bonne infrastructure informatique pour faciliter la collecte et l’analyse ad hoc des données. Cela peut entraîner un coût significatif si l’entreprise doit acheter du matériel supplémentaire ou embaucher plus d’experts en informatique ou en analyse des données.