L’utilisation du Big Data dans l’entreprise est quasiment incontournable suite à l’explosion quantitative des données numériques. En effet, les chercheurs ont été obligé de trouver des nouvelles méthodes d’analyser le monde des données. Il s’agit de découvrir des nouveaux ordres de grandeur concernant la capture, recherche, partage, stockage, analyse des données. Ainsi est né le « Big Data ». Désormais, le Big Data est partout et utile pour les entreprises du e-commerce, la publicité, Internet… Il s’agit d’un concept permettant de stocker un nombre indicible d’informations sur une base numérique. Dans le domaine de l’usage, il répond à une nécessité de travailler la donnée plus profondément.
Comment utiliser le Big Data dans l’entreprise
Définition du big data
Le BD, littéralement « grosses données », ou méga données, parfois également appelés données massives. Il désigne un ensemble très volumineux de données qu’aucun outil classique de gestion de base de données ou de gestion de l’information ne peut vraiment travailler. Inventé par les géants du web, Le BD se présente comme une solution dessinée pour permettre à tout le monde d’accéder en temps réel à des bases de données géantes.
Utiliser le Big Data dans le traitement des données (3V)
Les enjeux inhérents à la croissance des données comme étant tridimensionnels. Les analyses complexes répondent en effet à la règle dite « des 3V » (volume, vélocité et variété).
Ce modèle est encore largement utilisé aujourd’hui pour décrire ce phénomène. Il s’agit notamment d’un Volume de données considérable à traiter. Puis d’une grande Variété d’informations (venant de diverses sources, non-structurées, organisées, Open…). Et d’un certain niveau de Vélocité à atteindre, autrement dit de fréquence de création, collecte et partage de ces données.
Utiliser le Big Data pour la productivité
L’utilisation du Big Data dans les entreprises augmente la réactivité, la productivité, analyse le comportement des clients, diffuse des offres personnalisées, relève les nouvelles tendances, améliore la consommation/clients.
Connaître les besoins des consommateurs
Il est important de développer une vue complète des clients pour chaque organisation. En effet cela permet de comprendre et définir les besoins et les préférences et comment abordé le client. Lorsque vous combinez plusieurs sources de données, vous avez une vue d’ensemble de 360 degrés.
Vos sources internes telles que vos données CRM (Customer Relationship Management), données de vente ou données du centre d’appels peuvent être combinées avec des sources externes telles que les données sur les réseaux sociaux ou les nouvelles. Le détaillant Walmart est le meilleur exemple de création de profil client à 360 degrés. Grâce à leur plate-forme de marketing en ligne.
Trouver les nouveaux marchés
L’analyse de diverses données comme les statistiques Web et les médias sociaux peut vous aider à trouver de nouveaux marchés. Ou bien de trouver des clients ayant des besoins latents dont vous ne connaissiez pas. En utilisant des techniques telles que le traitement naturel du langage ou les technologies du web, vous pourrez mieux anticiper ce que les clients (potentiels) recherchent et l’ analyses des profils peuvent entraîner la recherche de nouveaux marchés.
Améliorer les services
Le Big Data permet également d’améliorer considérablement les services de l’entreprise. En utilisant des analyses de données approfondies, vous optimiserez votre service client, qui se traduira par des clients plus heureux.
Un bon exemple de cette pratique sont les compagnies aériennes ; Elles utilisent l’analyse de la parole pour extraire des informations approfondies et significatives à partir d’interactions enregistrées en direct entre le personnel et les clients. Ces données, combinées à d’autres sources telles que les profils des clients, les informations sur les vols et les données sur les réseaux sociaux, permettent à leur personnel d’offrir un service cohérent de haute qualité.
Personnaliser les offres
Utilisez le BigData permet de personnaliser les offres de l’entreprise. Il évalue la pertinence de la demande et propose le bon produit ou service à la bonne personne au juste prix via le bon canal et au bon moment. Le moteur de recherche Google personnalise ses résultats de recherches en fonction de votre profil. Par exemple, le marchand Amazon propose différentes pages d’accueil pour chaque compte client, avec des produits différents sur l’offre. Il revient de connaître votre client en combinant différentes sources de données qu’il recherche pour vraiment savoir ce qu’ils attendent.
Réduire la fraude
Les anomalies et les valeurs aberrantes peuvent facilement être détectées avec Big Data et ils pourraient indiquer des actions frauduleuses. Par exemple MasterCard utilise Big Data pour déterminer, au cours du processus de paiement, si un certain paiement est légitime ou frauduleux. En outre, Big Data peut également réduire le risque auquel vous êtes confronté.
Lorsque vous comprenez mieux votre client ; Vous pouvez mieux déterminer leur profil de risque. (Qu’il s’agisse d’un client ou d’une entreprise à la recherche d’un crédit, d’une hypothèque ou d’une assurance).
Cocréer et innover les produits
BD fournit des renseignements sur vos clients, mais aussi des informations sur les produits et leur utilisation. Lorsque vous analysez comment le produit est utilisé via les capteurs et la télématique, vous comprenez comment améliorer le produit. En outre, une analyse de simulation utilisant des quantités massives de données et de superordinateurs permettra d’accélérer l’innovation de vos produits. Par exemple, P&G (couches Pampers) a utilisé des analyses de simulation pour créer des milliers d’itérations en quelques secondes afin de trouver la meilleure couche jetable.
Comprendre les concurrents
Bien sûr, vous pouvez faire de la veille concurrentielle pour votre propre entreprise, plus ou moins, pour vos concurrents. Lorsque vous surveillez la tarification et la stratégie de votre concurrent. Le Big Data peut vous informer en temps réel d’ajuster les prix et de répondre plus rapidement aux demandes.
Sans aucun doute, cette stratégie n’est pas totalement sans risque ; Comme lorsque deux algorithmes commencent à interagir, il peut y avoir des erreurs.
En conclusion, les cas d’utilisation spécifiques du Big data diffèrent selon l’organisation et l’industrie. Toute réflexion sur les méthodes pour utiliser efficacement les potentialités du BD est précieuse, même incomplète. J’espère que cet article vous renseignera sur la façon dont vous pouvez commencer votre stratégie Big Data.
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