MENU MENU SEARCH INTELLIGENCE ARTIFICIELLE BIGDATA ANALYSE DE DONNÉES CLOUD COMPUTING BUSINESS INTELLIGENCE TECHNOLOGIE TUTORIEL LOGICIELS BASES DE DONNEES SECURITE Startup العربية Bigdata Big data pour les nuls Team août 11, 2020 Big data pour les nuls Bien que le Big Data se classe actuellement parmi les principales tendances en matière de veille économique et d'analyse de do [... ] Read More 1 / 1 POSTS © 2020 LEBIGDATA. All rights reserved.
Le Big Data pour les nuls est le sujet du jour. Les entreprises, du fait de la digitalisation croissante et généralisée de l'économie, sont confrontées à un véritable déluge de données, le « Big Data ». Elles peuvent désormais interagir avec leur marché via une multitude de canaux: site web, emails, applications mobiles, réseaux sociaux, points de vente physiques, forces de ventes, etc. Chaque canal génère des volumes de données de plus en plus importants sur les clients et prospects. Ainsi, 80% des données sont fournies par les clients eux-mêmes! Le Big data et la Data Management Platform (DMP) pour les nuls Pour répondre à cette croissance exponentielle des données, sont apparus de nouveaux outils: Les DMP ou Data Management Platforms (plateformes de gestion des données). Ces plateformes, généralement proposées en SaaS, offrent désormais les capacités d'intégrer des volumes de données de sources et de formats hétérogènes, puis de trier et d'analyser ces données, dans une optique d'optimisation des actions marketing.
Le big data ne fait pas seulement référence à des données mais aussi à leur analyse et à leur utilisation. Le défi n'est pas seulement représenté par le grand volume de données mais aussi par la rapidité des traitements et la diversité des informations. Les données sont collectées, stockées et travaillées, le plus souvent possible en temps réel. Une infrastructure importante de données est donc nécessaire pour pouvoir les lire et les mettre correctement en rapport. Quelle solution pour mettre en place une plateforme Big Data? Pour mettre en place une plateforme big data, il est nécessaire d'avoir l'élément de base: Hadoop. Hadoop est un Framework open source, c'est-à-dire un ensemble de composants qui forment un logiciel, conçu pour réaliser des traitements sur des volumes de données massives. Hadoop dispose d'un système de fichiers qui va permettre de gérer la répartition du stockage des données. Il est nommé HDFS (Hadoop Distributed File System). Une fois qu'on dispose d'Hadoop, il faut choisir une distribution.
Les objectifs sont multiples: Améliorer la connaissance client Affiner le ciblage des prospects Mener des actions marketing cohérentes et pertinentes sur des canaux multiples (marketing cross-canal) Analyser et optimiser les performances des campagnes marketing Le big data pour les nuls: explications du data management avec l'outil DMP A l'heure actuelle, les DMP sont principalement utilisées dans le domaine du B2C, mais leurs fonctionnalités et leurs usages peuvent également se révéler utiles pour les acteurs du B2B. Leur coût étant encore très conséquent (plusieurs dizaines de milliers d'euros par an), leur adoption est surtout réservée à l'heure actuelle à de grandes entreprises disposant de budgets marketing importants. Les entreprises disposent d'énormément de données sur leurs prospects et clients, issues de sources multiples, à la fois internes et externes, online et offline, et répondant à des formats très divers. A l'heure actuelle, la grande majorité des entreprises collectent, stockent et exploitent ces données en silos dans des systèmes d'information cloisonnés et qui ne communiquent pas entre eux.
par Audrey Stephan, consultante chez BI consulting Sources
L'inconvénient de ce mode de gestion de la donnée en silos est qu'il empêche toute vision unique du client. Ainsi, 82% des équipes Marketing au sein des entreprises ne disposent d'aucune vision cohérente et complète de leurs données (source: Forrester). L'impact sur le niveau de satisfaction du marché est direct: 94% des clients se sentent frustrés car ils ne reçoivent pas un message adapté à leur situation (source: Blue Research). Pour répondre à cette problématique d'une vision client unique, une Data Management Platform permet de connecter tous les canaux générateurs de données sur les clients et de centraliser ces données de manière cohérente sur une plateforme unique. Ceci se fait notamment grâce à l'attribution d'un identifiant unique à chaque client/prospect, auquel est rattaché l'ensemble des données collectées à son sujet. Grâce à une Data Management Platform, le marketeur va pouvoir normaliser ces données, les classer, les croiser pour produire une connaissance client complète et exploitable.
À titre de comparaison, en 2013, Gartner a fixé le secteur du marché mondial du cloud public à 131 milliards de dollars et a déclaré qu'il atteindrait plus de 600 milliards de dollars d'ici 2016. Par conséquent, vous pouvez faire une hypothèse raisonnable que l'intérêt pour l'apprentissage des mégadonnées est un indicateur avancé de la croissance continue dans ce secteur. Voici ce que les autres analystes disent des mégadonnées: En décembre 2013, l'International Data Corp (IDC), une entreprise de recherche technologique de premier plan, a prédit que le marché des mégadonnées atteindrait 16, 1 milliards de dollars d'ici 2014 et croîtrait six fois plus rapidement que le marché informatique global. L'examen de 2013 de Jeff Kelly, analyste de Wikibon, a établi le marché des mégadonnées à 18, 6 milliards de dollars, atteignant plus de 50 milliards de dollars en 2017. Il répartit la part de marché entre les services, le matériel / le cloud et les logiciels. La recherche SNS prévoit que le marché des mégadonnées connaîtra une croissance de plus de 17% du taux de croissance annuel composé (TCAC) au cours des six prochaines années.
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