NEWS & EVENTSCOMMENT DONNER DU SENS AU BIG DATA ?
Général

24 juin 2022

COMMENT DONNER DU SENS AU BIG DATA ?

Tous les jours, il y a 2,5 trillions d’octets de nouvelles données stockées. 90% de ces données existent depuis moins de 2 ans et 80% sont non structurées (texte, audio, image, vidéo).

L’enjeu principal auquel les entreprises sont aujourd’hui confrontées n’est plus l’exhaustivité des données, mais bien leur pertinence, c’est-à-dire leur validité, leur utilité, leur précision, leur consistance.

Comment donner un sens à toutes ces données ? Et, face à tant d’informations, comment isoler le signal du bruit ? L’utilisateur ne peut plus faire le tri et analyser de tels volumes, il a besoin d’une aide intelligente qui va le pousser vers de simples suggestions à valider.

BIG DATA

La réponse à ce besoin se trouve dans le small data, qui fournit un contexte nécessaire à l’identification de l’information la plus pertinente, capable de répondre à une problématique spécifique définie par l’utilisateur. L’accès à l’information de ce dernier a également évolué : nous sommes passés de la recherche à l’alerte.

Nous n’avons plus ni le temps, ni la patience de rechercher activement l’information. Nous nous habituons à ce que les services web nous fournissent l’information dont on a besoin, à l’instant même où l’on en a besoin – voire avant.

Par exemple, en tant qu’amateur de musique, j’apprécie que le système corrèle automatiquement mes écoutes avec celles d’autres utilisateurs pour me proposer des playlists qui me correspondent.

En tant qu’usager de la route, j’attends d’une application routière qu’elle m’informe d’un trafic anormal sur mon trajet habituel et me recommande une autre solution.

COMMENT ÇA MARCHE DANS UN ENVIRONNEMENT PROFESSIONNEL ?

Positionnons-nous maintenant dans un contexte professionnel.

  • En tant que vendeur, je peux anticiper de potentiels actions lorsque le système m’alerte immédiatement sur le fait qu’un concurrent a été mentionné dans un email envoyé à mon organisation par un décideur client.
  • En tant qu’agent du support client, je peux me rendre compte que des anomalies mineures peuvent devenir critiques lorsque je suis informé de la remontée de plusieurs incidents liés au fait que le client vient d’acquérir un nouveau produit. Je peux alors proactivement contacter le client et lui suggérer une solution qui fonctionne pour d’autres qui ont rencontré les mêmes problèmes.
  • En tant que manager d’une équipe de vente, je peux éviter le départ de clients importants si je suis informé de l’apparition de plusieurs signes convergents qui peuvent indiquer que le client est en cours de résiliation.

Tout cela est possible grâce à une application capable d’intégrer de grands volumes de données brutes issues d’un nombre varié de sources, puis de les adapter afin que celles-ci puissent correspondre à des cas d’utilisation spécifiques et contextuels, en apportant ainsi de manière proactive des raccourcis à nos actions et décisions.