02 juillet 2014
Le big data permet de traiter et de visualiser rapidement des volumes massifs de données hétérogènes et complexes. Une opportunité pour les entreprises de créer de nouveaux services et de promouvoir leurs produits de manière ciblée, pour une meilleure satisfaction des clients.
Les « 3 V » du big data
- Volume : les quantités de données récoltées et traitées sont massives. Les volumes se comptent en tera et zetaoctets et ne cessent d’augmenter. À titre d’exemple, Twitter analyse 12 téraoctets de tweets chaque jour. Aux États-Unis, 350 milliards de relevés sont analysés chaque année pour modéliser la consommation d’électricité et éviter les pénuries.
- Variété : le big data crée de la valeur en croisant des bases de données différentes et auparavant incompatibles. Âge, sexe, situation familiale, géolocalisation, historique d’achat, moyens de contacts préférés, carte de fidélité, photos, vidéos, recherches sur internet, relevés de compteurs, données démographiques ou météorologiques… Des données extrêmement hétérogènes, à la fois quantitatives et qualitatives, pouvant provenir de l’intérieur et de l’extérieur de l’entreprise.
- Vélocité : les technologies utilisées permettent de traiter les données en temps quasi réel.
À la fin des années 90, les entreprises issues du web, comme Google ou Amazon, ont commencé à s’intéresser à ces données, développant les premiers logiciels dédiés. Depuis, le big data s’est répandu dans d’autres secteurs de l’économie et dans d’autres types de structures (PME ou institutions publiques).
Proposer des services innovants
L’extraction, l’analyse et la restitution des données présentent un potentiel de nouveaux services aux clients. Par exemple, la TFL, société de transport public de Londres, analyse en temps réel la fréquentation du réseau londonien. Cela lui a permis de pronostiquer l’état de congestion de la circulation lors des Jeux Olympiques de 2012 et d’informer par SMS les voyageurs des meilleurs itinéraires pour chaque trajet. Un bon moyen de faciliter la vie des voyageurs et d’accroître la satisfaction.
Certaines marques mettent directement les données à la disposition des consommateurs. C’est le cas notamment des marques de sport qui ont créé des applications permettant aux consommateurs de suivre leur activité sportive. Kilomètres parcourus, calories brûlées, pointe de vitesse, géolocalisation, météo, comparaison avec les données moyennes de la communauté… D’un côté, les consommateurs deviennent vite accros à leur propres données et sollicitent ces services. De l’autre, l’entreprise dispose d’une base de données client à la fois riche et précise.
Mieux vendre et mieux servir
Proposer le bon produit, au moment où le consommateur va en avoir besoin ? Un objectif à portée grâce au big data. En croisant la base de données client (âge, sexe, lieu d’habitation, historique d’achat, sites internets consultés, etc.) avec des données extérieures à l’entreprise (mois de l’année, température, données démographiques, tendances, etc.), les entreprises parviennent à faire des analyses prédictives du comportement des consommateurs.
Les marques de grande distribution ont par exemple confronté les historiques d’achats de leurs consommateurs aux températures extérieures. À partir de 25°C, les ventes de soda décollent et les magasins doivent se réapprovisonner. Mais l’analyse ne s’arrête pas là, puisque les préférences régionales peuvent aussi être prises en compte. Selon les régions, les magasins proposeront une boisson plutôt qu’une autre pour répondre aux goûts des consommateurs.
Le big data est également un outil précieux dans le traitement des réclamations clients. Toutes les personnes en contact avec le consommateur doivent avoir accès à un maximum d’informations au sujet du client avec lequel il communique. Date et lieu du dernier achat, adhésion à un problème de fidélité, dernière interaction, panier moyen, date de déménagement, période de règlement des factures, situation familiale ou nombre d’enfants… Autant d’informations qui vont permettre au conseiller d’apporter une réponse pertinente et rapide.
Le big data : comment ça marche ?
L’extraction
Les données sont regroupées en flux acheminés vers des centres de stockage, physiques ou dans le cloud, pour être analysées par des logiciels sophistiqués appelés « supercalculateurs ». Il existe 3 types de logiciels big data :
- les logiciels propriétaires (Oracle, Terradata, IBM) : le logiciel appartient à une entreprise. Pour l’utiliser, vous devez acheter puis renouveler une licence et en supporter les frais de maintenance et de mise à niveau,
- les logiciels open-source (MongoDB, Hadoop) : le logiciel ainsi que son code source sont disponibles gratuitement. L’entreprise qui l’a créé gagne de l’argent en proposant des services complémentaires aux utilisateurs,
- les logiciels hébergés dans le cloud (Google App Engine, Amazon Elastic MapReduce) : les utilisateurs paient en fonction de leurs consommations et n’ont pas besoin d’investir en amont.
Le traitement
Une fois les données extraites, il faut ensuite les affiner et savoir les présenter d’une manière significative. Là encore, les éditeurs de logiciels proposent des services de datavisualisation.
David Lacombled, Directeur délégué à la stratégie des contenus du Groupe Orange a contribué au numéro 9 (avril-juin 2014) de la revue Influencia, consacré au big data (disponible en kiosque).