LA DATA DANS TOUS SES ÉTATS (2/2)

Comme je vous le disais le « Big Data » englobe beaucoup de domaines et il y a toutes sortes de données.

Il y a par exemple, le « Big Data » musical. Des entreprises se sont penchées sur les algorithmes pour connaître et comprendre la popularité de certains artistes et les morceaux les plus écoutés.

Cet algorithme appelé « Elise » récupère des millions de données chaque jour, il les analyse et détermine une « cotation » en traquant sur les médias sociaux et les sites de streaming vos choix. (Source : Source OUI FM )

data music

Grâce à cet algorithme, ils arrivent à connaître la typologie de chaque artiste et définir l’actualité musicale pour pouvoir programmer les artistes et investir dans les festivals.

Ces données permettent de comprendre mais le but est d’obtenir et surtout de créer de la valeur avec cette donnée. Car plus la donnée est complète plus elle est exploitable.

Un autre exemple : les start-up américaines se servent aussi du « Big-Data » pour le recrutement. Une application mobile a été créée récemment en mettant en lien les ressources humaines et la donnée.

Un autre algorithme analyse le type d’école fréquentée et la présence d’alumni dans les entreprises proposées.Le but est d’éviter la déception du candidat qui souhaite postuler pour une entreprise.

Grace à cette analyse le candidat peut se rendre compte s’il conviendra ou pas ou si l’entreprise ne lui plaira pas pour diverses raisons comme : le cadre de travail, le type d’organisation ou la qualité du management.

Une autre application toujours sur le même sujet permet de découvrir sa valeur sur le marché.Elle propose d’évaluer le salarié sur la valeur de son salaire sur le marché.

On constate donc que les données et le « Big Data » sont partout et dans tous les domaines même en météorologie. Les données météo représentent actuellement la plus grande plateforme « Big Data » existante.

Elle deviendra encore plus grande lorsqu’elle sera enrichie de toutes les données hyper locales issues des mobiles des habitants d’une ville ou des thermostats connectés.

Elles sont utilisées notamment dans des modèles prédictifs par les entreprises pour prévoir et répondre le plus rapidement possible à la demande du consommateur.

data méteo

Les entreprises ont estimés par exemple que si la température augmente de 1 °et passe de 22 °à 23 °les ventes de bière augmentent de 2% donc elles se servent des données prévisionnelles météorologiques pour anticiper.

Les données météorologiques sont également utilisées par les publicitaires.Plusieurs semaines à l’avance, ils commandent des modèles auprès des groupes météo et achètent des temps d’antenne pour vous mettre un spot publicitaire sur un voyage dans les îles quand il neige par exemple, et, ainsi crée l’envie chez le consommateur.

Autre exemple un détaillant de pneu à Vancouver et Toronto a mis en place une campagne marketing pour informer les automobilistes de l’état général des routes en temps réel.

Les conditions météorologiques s’affichent sur les panneaux digitaux mais également le modèle de pneu qui serait le plus adéquat à la situation.

Ce n’est que le début car il y a de plus en plus de données et d’entreprises qui se préoccupent de ce phénomène et qui se servent de ces données notamment en Marketing.

Il faut avoir une stratégie de donnée et être réactif par exemple : le Marketing Automation est devenu le nouveau pivot du marketing opérationnel. Toujours pour affiner les systèmes de relances : on se sert du « Big Data In-House », notamment pour les entreprises possédant plusieurs marques, sites, des gammes de produits complètes et des supports sur tablette et mobile. (Source web marketing.com)

Toutes les données sont devenues un avantage compétitif dont on peut se servir comme un outil d’aide à la décision.

Comme vous avez pu le constater les données ont encore de belles années devant elles, mais le plus grand enjeu reste la structure. Le Big data n’est pas qu’un effet de mode, nous ne sommes qu’aux prémices des analyses.

Ce qui compte ce n’est pas le nombre total de données que vous accumulez mais la qualité de celles-ci, si elles sont complètes et la manière dont elles sont structurées cela vous permettra une meilleure interprétation et prise de décision.

Pour plus d’info sur les données structurées rendez-vous sur Selectic

À bientôt 😉



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Softconcept Canada

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