Les entreprises utilisent de plus en plus les données récoltées pour déterminer leurs stratégies marketing, concurrentielles et globales. Données structurées ou non, pertinence des informations, données intelligentes ou mégadonnées : comment distinguer le smart data du big data ?

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En effet, le smart data analyse et trie les données à la source, afin d'extraire celles directement exploitables, sans qu'elles ne passent par un système centralisé. L'approche smart data permet d'éviter que les données soient obsolètes lors de leur analyse, car le traitement s'effectue en quelques secondes. Grâce aux algorithmes qui déterminent les variables pertinentes, le smart data traite moins de données et réduit ainsi le temps de traitement. Cette approche, aussi appelée analyse en streaming, permet donc de prendre des décisions stratégiques immédiates. Le smart data est lié à l'internet des objets et aux capteurs des objets connectés (smart things).

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Différences entre smart data et big data

Le big data signifie en français « mégadonnées ». Il désigne un important volume de données qui est produit au quotidien par les logiciels et les réseaux. Ces mégadonnées sont ainsi récupérées lors de la création d'un profil client, de l'envoi de messages, d'achats en ligne, dans les commentaires sur les sites de e-commerce, sur les réseaux sociaux ou dans les données de géolocalisation GPS. Les GAFA (Google, Amazon, Facebook, Apple) sont considérés comme les pionniers du big data. Ils ont compris l'importance de maîtriser la gestion des données pour créer des revenus supplémentaires.

Le smart data peut être vu comme une évolution logique du big data. Le big data récupère automatiquement une grande quantité de données non structurées, alors que le smart data prend la peine de faire un tri intelligent de ces données avec un algorithme spécifique. Les données du smart data sont donc plus exploitables que celles du big data. Par conséquent, les deux approches sont complémentaires. L'entreprise doit les utiliser toutes les deux pour obtenir de meilleurs résultats dans sa relation client.

Pour collecter le big data, il faut un outil efficace qui doit tenir compte de la règle des 3V.

  • Le volume : l'outil doit avoir la capacité de traiter des données en masse. En effet, le volume de la collecte a beaucoup augmenté ces dernières années et les calculs ne peuvent donc plus être concentrés au même endroit.
  • La variété : l'outil doit aussi avoir la capacité de traiter des données brutes, semi-structurées ou non structurées, de sources variées. Ce ne sont donc pas toujours les mêmes processeurs qui font les calculs et il faut restructurer la base à calculer régulièrement.
  • La vélocité : l'outil doit avoir la capacité de traiter rapidement les données, au rythme de leur production. Les données sont générées, capturées et partagées de plus en plus vite et cela augmente avec les années. L'analyse de ces données doit se faire en temps réel. Pour réduire le temps de connexion, les données doivent donc se trouver le plus proche possible de l'endroit où elles seront utilisées.

Pour collecter le smart data, il faut ajouter une autre règle des 2V.

  • La véracité : afin d'éviter des erreurs dans les futurs calculs, la fiabilité des données doit être assurée en permanence. En effet, la qualité des données peut être altérée au moment de la collecte ou au moment de leur utilisation.
  • La valeur : les entreprises portent beaucoup d'attention à la valeur de la donnée. L'outil doit avoir la capacité de se concentrer sur les données qui apportent une valeur ajoutée et laisser de côté les autres informations.

Il est également primordial de tenir compte du règlement général sur la protection des données (RGPD). L'objectif est de vérifier que les données récoltées et triées sont bien en règle avec les normes européennes concernant les données personnelles.

Une entreprise qui utilise conjointement le big data et le smart data en tirera de nombreux avantages. En effet, le smart data est la meilleure méthode de marketing pour classer un client dans un profil ou lui donner un score, ce qui permet de cibler les campagnes publicitaires et d'anticiper les actions des clients. Le smart data communique des informations précises, lisibles, et accessibles aux collaborateurs sous forme de graphiques. Il est important d'utiliser ces stratégies de données dans la relation client d'une entreprise dans le but de personnaliser les échanges avec les clients. Ils pourront ainsi bénéficier d'offres personnalisées et l'entreprise gardera un avantage concurrentiel, car elle aura les informations avant la concurrence.

6 exemples d'utilisation du smart data

Plusieurs professionnels travaillent autour du smart data, comme les data scientists, les professionnels du marketing ou les industriels. Leur objectif ? Augmenter le chiffre d'affaires de l'entreprise, améliorer les processus de décision, identifier des problématiques de production, réagir rapidement aux évolutions du marché, voire les anticiper. Les entreprises comptent également de plus en plus dessus pour leurs opérations marketing ou pour la relation client.

  • Dans le secteur des transports, le smart data détecte, par exemple, les conduites à risque. De plus, pour une voiture autonome, le smart data apparait comme incontournable pour rassembler et analyser les données, afin de contrôler les freins ou le volant. Les données doivent être analysées immédiatement pour éviter un accident.
  • Dans le domaine de la vente au détail, les marques peuvent analyser le ressenti de leurs clients et leur proposer des promotions personnalisées.
  • Dans les télécommunications, le smart data permet d'accorder la bande passante selon les besoins en temps réel.
  • Dans le domaine de la santé, les professionnels peuvent, quant à eux, surveiller les signes vitaux des patients et réduire les réadmissions.
  • Dans le secteur des services financiers, il peut être utile pour détecter et prévenir les fraudes.
  • Dans le secteur de l'industrie, le smart data permet de faire de la maintenance préventive.

 

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Publication originale le 24 août 2021, mise à jour le 29 novembre 2021

Sujet(s):

Data management