Comment rédiger un brief de rédaction web
Diginoman
27 octobre 2024
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Le terme « Big Data » désigne des métadonnées informatiques dont le volume et la variété constituent de vraies mines d’informations pour les entreprises et organismes s’intéressant au comportement d’échantillons de populations.
Le Big Data permet d’effectuer des analyses prédictives basées sur la récurrence des statistiques observées, ce que ne permet pas l’informatique classique.
C’est particulièrement vrai pour une population dans son ensemble dont les habitudes de consommation restent globalement les mêmes et qui peut donc, à partir des données qu’elle fournit sans s’en rendre compte, favoriser l’évolution d’un produit ou d’un marché.
Une analyse de ces données permet par exemple d’améliorer un service client (de plus en plus en s’appuyant sur l’IA pour traiter ces données) ou de créer des opérations marketing ciblées sur les comportements de consommateurs détectés via le Big Data.
Pour constituer une source de données qui soit exploitable, il faut respecter 5 grands principes :
Variété : les données doivent être suffisamment variées en informations pour permettre de créer des segments bien différenciés.
Volume : plus les données seront nombreuses, plus les informations statistiques qui en seront tirées seront fiables.
Vélocité : plus les données sont mises à jour rapidement et traitées parfois en temps réel, meilleures selon les décisions prises à partir de leur étude.
C’est particulièrement vrai dans le domaine boursier où des robots se basent sur la masse de données financières pour prendre des décisions avant les concurrents.
Véracité: bien entendu, il faut pouvoir faire confiance dans la justesse des données analysées et se baser pour cela sur des indices de confiance (qualité des sources, cohérence des indicateurs, fraicheur des informations…).
Valorisation : manipuler de grosses masses de données requiert expérience et investissement.
Il faut donc que le jeu en vaille la chandelle et les données recueillies doivent permettre de dégager des gains (numéraires, temporels ou autres).
Le marché de la Big Data est si stratégique que plusieurs métiers ont récemment vu le jour :
Il explore les données (data mining) à l’aide d’outils spécifiques (deep learning, machine learning) afin d’étudier les tendances passées et celles qui vont arriver.
Il doit bien connaître l’entreprise pour laquelle il analyse ces données afin de trouver les corrélations possibles entre les tendances à venir et la stratégie marketing de cette entreprise.
Le Data miner a une formation supérieure en communication et marketing.
Doté d’un niveau d’études Bac+5 en mathématiques et statistiques, il doit savoir programmer ses outils informatiques pour traiter les données recueillies.
Le Data Scientist doit aussi savoir comment croiser les informations obtenues pour améliorer les analyses de données prédictives.
Pour cela, le Data Scientist crée des modèles prédictifs ou des algorithmes d’apprentissage automatique pour résoudre des problèmes spécifiques.
Il est responsable du pôle Business Intelligence de son entreprise et gère son équipe.
Le CDO est responsable de la qualité des données et du respect des 5 V détaillées plus haut.
Il a un niveau d’études minimum Bac+5 en informatique ou statistiques, avec une spécialisation Big Data et quelques années d’expérience comme Data Miner ou Data Scientist.
Le volume de données de la Big Data est si gigantesque qu’il a rapidement fallu le compter en de nouvelles unités.
On ne parle plus de teraoctets (1012 octets), mais de petaoctets ou même de zettaoctets (1021 octets).
C’est sur cette manne de données que s’appuie par exemple la fameuse ChatGPT pour construire ses réponses si rapides.
La concurrence commerciale étant toujours plus forte entre les entreprises, savoir anticiper les évolutions de son marché est crucial pour doubler ses concurrents.
En épluchant les ventes de ses clients, mais aussi les achats effectués pour se fournir en équipements ou en produits, une entreprise peut optimiser ses processus d’achat et de vente, réaliser de substantielles économies et améliorer ses marges.
Le marché de la Big Data n’est pas seulement commercial : on cite par exemple les progrès effectués en imagerie médicale pour la détection des tumeurs grâce à des processus de détection conçus à partir des masses de données médicales antérieures.
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La data est devenue un bien aussi précieux que les grains de blé !
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