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Aujourd’hui la ressource la plus précieuse n’est plus le pétrole, mais les données.
On entend souvent l’expression « Data is the new oil ». En effet la donnée 
constitue la matière première de la révolution numérique. À ce titre, elle a été comparée au pétrole, la ressource au cœur de la seconde révolution industrielle. La data constitue le gisement de base dans le numérique où tout est basé sur les données et l’information.

 

Quels sont les impacts de la Data dans la Marketing Digital ?

En effet pour comprendre les enjeux, les entreprises doivent avoir une politique de collecte de données et savoir exploiter la data afin de tirer des bénéfices de ces dernières.

La technologie et les objets connectés permettent de collecter de masses
considérables de données brutes et alimentent le Big Data. Ils jouent le même rôle que le pétrole pour l’automobile. De même que le pétrole brut ne peut être utilisé comme combustible automobile, les données brutes ne sont pas pertinentes par elles-mêmes. Elles deviendraient en revanche créatrices de valeur une fois analysées.

En ce qui concerne les données elles-mêmes, le big data a au moins trois
caractéristiques :

  • le volume : les données générées sont généralement produites en grandes
    quantités ;
  • la fréquence : les données sont générées à un rythme rapide, souvent en
    continu ;
  • la variété : les données générées sont souvent de format ou de type différent : texte, vidéo, image, son, site web…


    Toutes ces données sont généralement considérées comme non structurées, et sont donc difficiles à manipuler et à analyser. Des techniques spécifiques big data doivent alors être utilisées. La plupart de ces techniques sont en fait une extension des solutions traditionnelles d’extraction de données, même si de nouvelles bases techniques telles que Hadoop ou MapReduce ont également été développées récemment pour le big data.

    Le big data peut apporter de solides briques technologiques pour analyser les données générées par de multiples objets, en particulier parce que les techniques de big data permettent de recueillir, analyser et visualiser diverses sources et types de données.

    Par ailleurs, le big data peut être utilisé tout simplement pour de l’optimisation interne, comme pour les fournisseurs d’énergie pour mesurer la consommation d’énergie ou détecter des fuites d’énergie inhabituelles. Par exemple, dans les
    applications de maintenance, celles de prévention des pannes peuvent utiliser des
    capteurs placés dans les objets pour recueillir des données d’utilisation. Ces
    données peuvent ensuite être analysées pour faire des prévisions concernant les
    risques de mauvais fonctionnement et évidemment de pannes avant la casse
    définitive de l’objet, grâce à des techniques de big data. On parle alors de
    maintenance prédictive.

Ainsi la valeur ajoutée provient de la capacité de traitement et de l’interprétation de ces données brutes permettant d’obtenir des informations utiles. Dans le cas contraire la collecte et l’agrégation des données n’a pas de sens. Une entreprise peut avoir beaucoup de données, mais si elle n’est pas capable de l’exploiter, elle ne pourra pas tirer les bénéfices de ces dernières.

Par exemple Netflix a muté avec succès d’un simple fournisseur de contenu en ligne (des séries et des films accessibles en streaming) en créateur de contenu grâce à l’analyse de plusieurs années de données sur le comportement des utilisateurs de Netflix.

UPS utilise un nouveau système de guidage pour les véhicules grâce à l’analyse en temps réel des données générées par les clients, les conducteurs comme les véhicules. Il permet de faire des économies de temps, d’argent et de consommation de carburant qui donne un avantage compétitif à UPS face à ses concurrents.

Dans un monde digitale tout change et évolue en un clin d’oeil. La donnée doit sans cesse être actualisée au gré de son enrichissement quasi permanent. La vraie information n’a de valeur que si elle est traitée, triée et analysée.

Selon une étude publiée par IDC (International Data Corporation) plus de 4,4 trillion de Gigabyte de données ont été générées par les objets connectés en 2020.

Une voiture connecté peut envoyer jusqu’à 25 gigabyte de données toutes les heures. Le challenge c’est de donner le sens à ces données et l’exploiter en temps réels pour la prise de décision immédiate.

Ces objets connectés et les applications associées nous aident au quotidien pour travailler, communiquer ou habiter et guident en partie nos gestes, conservent la mémoire de l’ensemble des données produites et alimentent le Big data.

L’avènement des outils comme le cloud computing permet par ailleurs de stocker ces données à moindre coût. Les systèmes M2M (Machine to Machine ) traitent et envoient les données sur le cloud sans le facteur humain. Cette génération d’objets utilisera davantage le cloud et des systèmes de connexion M2M. Le Cloud et le Big data deviennent aujourd’hui deux éléments inséparables.

En 2013, selon l’IDC, seuls 22 % de la quantité de données digitales est analysable et moins de 5 % est effectivement analysé. En 2020, 35 % de ces données seront analysables.

Pour conclure « IDO (Internet des objets )  est le sens, Big Data est le carburant et l’intelligence artificielle est le cerveau » du monde connecté de demain. La capacité de traiter, de stocker et d’analyser ces vastes flux de données continus offre une infinité de nouvelles possibilités permettant d’accompagner les prises de décision, d’acquérir des connaissances, d’optimiser les activités mais aussi d’innover. Les organisations qui sauront transformer ces données en informations stratégiques auront donc un avantage économique et stratégique déterminant. 

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