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.
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.
Les limites des statistiques
Le Big Data se fonde entièrement sur les statistiques. Il s'agit de récolter et d'analyser un maximum de données afin d'en dégager des tendances et donc des objectifs pour l'entreprise. Cependant, il serait vain de croire qu'il est la clef de l'analyse prédictive.
Les big data ne sont pas seulement un aspect important de l'avenir, elles peuvent être l'avenir lui-même. L'approche adoptée par les entreprises et leur département IT va continuer d'être influencée par l'évolution de nos solutions de stockage, de déplacement et de compréhension des données.
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.
Entropie incontrôlée et infobésité
Le big data est par sa définition même sujet à un autre danger intrinsèque majeur : le « déluge de données » (data deluge). Celui-ci correspond à une surproduction d'informations que l'on ne sait pas traiter correctement, ou sinon au détriment de leur véracité ou de leur valeur.
Les données numériques marketing permettent un ciblage précis de l'audience. Grâce aux données dont dispose une régie publicitaire digitale comme DooH it, vous pouvez cibler votre audience de manière très précise. Ce ciblage ultra précis est possible même pour une première campagne.
Le Big Data englobe trois types de données : les données structurées, semi-structurées et non structurées. Chaque type comprend de nombreuses informations utiles que vous pouvez extraire afin de les utiliser dans différents projets. Les données structurées ont un format fixe et sont souvent numériques.
On parle depuis quelques années du phénomène de big data , que l'on traduit souvent par « données massives ». Avec le développement des nouvelles technologies, d'internet et des réseaux sociaux ces vingt dernières années, la production de données numériques a été de plus en plus nombreuse : textes, photos, vidéos, etc.
La donnée est un levier puissant pour permettre aux marques de s'insérer dans le quotidien des consommateurs et apporter une expérience à forte valeur ajoutée, véhiculée par l'ensemble des interactions, offres ou services, et dans un écosystème dynamique nourri par l'apprentissage et le comportement des individus.
Métier #1 : l'ingénieur de données (Data Engineer)
Vous vous orientez vers ce métier si vous souhaitez aider les entreprises sur les aspects opérationnels du management de leurs données. En effet, ce métier est spécialisé sur les problématiques de gestion de données à large échelle.
Data engineer, Data scientist, Data miner, Architecte big data, Growth hacker… l'IPI vous propose de découvrir les métiers du big data vers lesquels vous pouvez vous orienter si vous souhaitez devenir un spécialiste de la collecte et du traitement des données !
Dans le secteur IT, on retrouve les fournisseurs historiques de solutions IT comme Oracle, HP, SAP ou encore IBM. Il y a aussi les acteurs du Web dont Google, Facebook, ou Twitter. Quant aux spécialistes des solutions Data et Big Data, on peut citer MapR, Teradata, EMC ou Hortonworks.
Outre l'aide à la prise de décision, la data science permet de recouper des données pertinentes pour apporter des éléments concrets. Sur ces derniers, les différents responsables d'une entreprise pourront baser leurs actions.
L'avantage de se reconvertir en Data analyst après avoir acquis quelques années d'expérience professionnelle, c'est qu'on est opérationnel en entreprise beaucoup plus facilement. Ces profils-là comprennent aussi plus rapidement les enjeux en entreprise.
À retenir: - Le big data est l'ensemble des données consommateur et marché produites sur Internet, via les réseaux sociaux, notamment. - Le big data utilise des techniques informatiques NoSQL pour assurer un traitement rapide de données volumineuses et de formats variés.
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 réseaux sociaux permettent donc aux entreprises de savoir ce qu'une personne aime, aimera, ou bien déteste. Analyser de manière approfondie les Social Big Data permet donc aux services marketing et commercial de cibler les bons internautes, au moment le plus approprié, avec une offre réellement personnalisée.
L'objectif principal du Big Data est de réussir à faire apparaître des enseignements (insights) et des connexions entre de gros volumes de données de nature hétérogène qui seraient impossible à obtenir avec les méthodes classiques d'analyse des données.