La data est le carburant des applications analytics et des activités des entreprises. Assurer la qualité des données, c'est garantir des actions de vente et de fidélisation efficaces. La data quality permet également d'optimiser l'impact des campagnes marketing et RH.
Production : l'analyse de la DATA permet l'amélioration les processus et la gestion des stocks. Commerce : les données permettent de recenser les produits les plus populaires pour miser dessus dans le processus de vente et ainsi déclencher l'acte d'achat.
Dans chaque secteur d'activité, le BIG DATA a son utilité : Marketing : grâce aux données récoltées, il y a dorénavant une meilleure connaissance client permise par le BIG DATA. Cela permet de segmenter beaucoup plus facilement les cibles et de personnaliser au mieux les offres associées à chacun d'entre eux.
La data science permet d'une part de faire une découverte d'insights dans les données et d'assurer la création d'un Data Product. L'analyse approfondie de ces informations sur un plan granulaire, va permettre aux utilisateurs de comprendre et de mieux cerner les tendances et les comportements.
L'un des plus importants enjeux de la data pour la performance des entreprises à terme est de tirer le meilleur profit de ses données. En premier lieu, il faudra rendre les données intelligibles pour tous au sein de l'organisation.
Une donnée personnelle est toute information se rapportant à une personne physique identifiée ou identifiable. Mais, parce qu'elles concernent des personnes, celles-ci doivent en conserver la maîtrise.
Volume, Vitesse et Variété : la définition du Big Data. Pour mieux comprendre ce qu'est le Big Data voici les 3 V qui le définissent : Volume, Vitesse et Variété.
Avantages et inconvénients de l'utilisation du Big Data
La réduction des coûts ; La création de produits et services améliorés ou nouveaux pour répondre aux différents besoins des clients ; La possibilité d'avoir des retours en temps réel ; Une meilleure connaissance du marché.
Le Big Data vous permet de rassembler des données provenant de médias sociaux, de visites Web, de journaux d'appels et d'autres sources pour améliorer l'expérience d'interaction et maximiser la valeur fournie.
La qualité des données (« data quality ») est une mesure de l'état des données fondée sur divers facteurs : précision, exhaustivité, homogénéité, fiabilité et actualité.
L'avantage du Big Data est que ce manque de connaissance client sera révolu car le nombre d'informations récoltées sur ce dernier sera plus important que jamais. Ainsi, cela signifie que les produits commercialisés et les services proposés seront en forte adéquation avec les besoins des clients.
Le Big Data concerne les données informatiques générées continuellement par l'ensemble des internautes et les différents secteurs économiques. Son ampleur est tel qu'il constitue un secteur d'avenir incontournable pour l'emploi.
La data c'est quoi ? La data c'est tout simplement l'information dématérialisée capable de circuler à travers un réseau de télécommunication ou informatique. Plus concrètement, lorsque nous naviguons sur internet, nous déposons des données.
Quels sont les enjeux du big data pour une entreprise ? Le big data aide notamment les entreprises à mieux cerner les besoins de leurs clients voire d'anticiper les consommations futures. Il permet donc de prendre plus facilement certaines décisions visant à développer l'entreprise.
La data est le carburant des applications analytics et des activités des entreprises. Assurer la qualité des données, c'est garantir des actions de vente et de fidélisation efficaces. La data quality permet également d'optimiser l'impact des campagnes marketing et RH.
Définir clairement ses objectifs : l'exploitation des données permet de répondre à des questions mais pas à définir des problématiques stratégiques. Procéder de manière itérative : permet de rapidement expérimenter et d'améliorer de façon continue. La question évolue au fur et à mesure de l'analyse de données.
Les opportunités du Big Data : création de nouvelles lignes de business. Les entreprises ont tout intérêt à agir et à mettre en place des stratégies de développement basées sur l'utilisation de toutes ces données, qui pourront être transformées en valeur ajouté.
Un exemple d'entreprise qui utilise le Big Data Analytics pour augmenter la fidélisation de la clientèle est Amazon. Amazon collecte toutes les données sur ses clients telles que leurs noms, adresses, historique de recherche, paiements, etc. afin de pouvoir offrir une expérience véritablement personnalisée.
C'est un certain Edgard F. Codd, informaticien chez IBM, qui apportera la solution avec les bases de données relationnelles.
Les big data sont souvent stockées dans un lac de données. Ces derniers peuvent prendre en charge différents types de données. La plupart du temps, il utilise des clusters Hadoop, des services de stockage d'objets dans le nuage, des systèmes NoS et des systèmes de gestion des données.
Une donnée à caractère personnel ou DCP (couramment « données personnelles ») correspond en droit français à toute information relative à une personne physique identifiée ou qui peut être identifiée, directement ou indirectement, par référence à un numéro d'identification ou à un ou plusieurs éléments qui lui sont ...
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