Nous avons vu ici que les entreprises au titre de personnes morales bénéficiaient du droit à la protection de leurs données, aussi que le corpus juridique[1] en vigueur encadre l’accès, la collecte, la détention et le partage des informations personnelles.
Il est paradoxal de constater qu’elles sont les grandes prédatrices / consommatrices des données sur l’Internet en raison de motivations commerciales et économiques.
Le Big Data donc s’avère être le nouveau pétrole[2]. Un avantage concurrentiel, une opportunité de différenciation ou d’open innovation, impossible à nier et à exploiter. C’est l’objet de notre réflexion.
Le Big Data, qu’est-ce que c’est ?
C’est selon Wikipédia « des ensembles de données qui deviennent tellement volumineux qu’ils en deviennent difficiles à travailler avec des outils classiques de gestion de base de données ou de gestion de l’information »[3], et pour IBM de « volumes massifs de données »[4] provenant de « capteurs utilisés pour collecter les informations climatiques, de messages sur les sites de médias sociaux, d’images numériques et de vidéos publiées en ligne, d’enregistrements transactionnels d’achats en ligne et de signaux GPS de téléphones mobiles ».
L’organisation les regroupe en quatre dimensions : volume[5], vélocité[6], variété[7], véracité[8].
Les quatre V aussi importants dans l’accroissement de la profitabilité des entreprises que les 4Pdu marketing[9].
D’ailleurs, ils deviennent progressivement des composantes des stratégies B2C et B2B. Dans le sens qu’ils permettent par leur analyse de déceler et de rendre exploitables certaines tendances de marché, ou des comportements de consommateurs[10].
Ce qui implique un profilage plus affiné des publics cibles, une observation plus poussée des comportements des consommateurs via les cookies (historique de navigation), les achats en ligne, les attitudes sur les réseaux sociaux (informations diffusées, aimées, partagées, etc.).
Le Big Data pour une entreprise, c’est la caverne d’Ali Baba.
Les enjeux du Big Data pour les entreprises
Il s’agit principalement pour les organisations économiques d’améliorer l’expérience client, de mieux comprendre les comportements de celui-ci, d’anticiper les besoins et donc d’adapter le message marketing.
Le Big Data permet également l’optimisation de la chaîne logistique et des mécanismes de décisions. Il vient aussi transformer les analyses segmentaires (la promotion en temps réel et le multicanal telle que l’offre géolocalisée) et comportementales (identification et ciblage).
Le Big Data est une nouvelle réalité pour les entreprises qu’elles doivent maîtriser. Cela demande de savoir comment utiliser cet océan d’informations.
Entres autres manières, nous noterons l’analyse prédictive (concevoir un message marketing selon les agissements prédictibles du consommateur, à l’instar de proposer une offre de transport à un client recherchant un taxi), le marketing automation (envoi systématique de message publicitaire selon le lieu géographique ou un événement personnel – fête de mariage), la publicité native (élaboré un contenu sponsorisé) ou bien encore le reciblage publicitaire (personnalisation de l’offre ou du message marketing selon la fréquence de visite du consommateur d’une boutique en ligne).
Les stratégies d’utilisation du Big Data pour les entreprises
La première est celle de la collecte des données par leur centralisation dans un ensemble homogène (les données internes en possession des entreprises et les données externes dans une même gestion du flux).
Cette collecte peut se faire par l’intermédiaire de plusieurs supports (applications, commentaires sur les réseaux sociaux, feedback, etc.).
Elle demande de se questionner sur les cibles (la catégorie de consommateurs) pour une collecte efficace et l’existence d’un plan de départ (la finalité, l’objectif).
La seconde est l’analyse des données.
Longtemps, l’analyse du Big Data par les entreprises n’était pas chose aisée au vu du volume.
Désormais, des acteurs proposent une multiplicité de modus operandi favorisant un examen adéquat des données recueillies.
Trois axes devraient être considérés : – concentrer ses efforts sur le consommateur et le but visé, – renforcer la compétitivité de l’organisation – combiner analyse de type statistique classique à celle de type prédictif.
Dans cette optique, quelques outils sont disponibles pour faire du Big Data un avantage concurrentiel décisif tels que Accenture, IBM, Appex, Bluestone, Cloudera, Datastax, Keyrus, Microsoft, Vize, etc.
En somme, comme le pétrole dont il se réclame, le Big Data représente une formidable occasion pour un développement des affaires des entreprises si on possède les stratégies et les outils à cet effet.
Des moyens cruciaux, surtout si l’on considère l’intérêt croissant pour le Feel Data[11], le pendant émotionnel du Big data (« l’avenir est émotionnel »[12]) ouvrant à l’analyse et l’exploitation économique de ce qu’il se ressent partagé par les consommateurs.
Souvent mal exploité ou méconnu, à cause d’une incapacité à comprendre et à valoriser ces masses de données, le Big Data peut constituer une dissipation en ressources et en capitaux. Bien loin des barils de pétrole.
Notes
[1] Pour une vue d’ensemble des récentes décisions de la Cour européenne des droits humains relatives à la protection des données personnelles (janvier 2016), il existe un document consultable à : http://www.echr.coe.int/Documents/FS_Data_fra.pdf, page consultée le 16 février 2016
[2] UdeMNouvelles, « Big data : le pétrole du 21e siècle », Université de Montréal, 07 octobre 2015, http://www.nouvelles.umontreal.ca/recherche/sciences-technologies/20151006-big-data-le-petrole-du-21e-siecle.html, page consultée le 16 fevrier2016
[3] Big data, Wikipédia, http://fr.wikipedia.org/wiki/Big_data, page consultée le 16 février 2016
[4] IBM, « Définition du Big Data », http://www-01.ibm.com/software/fr/data/bigdata/, page consultée le 16 février 2016
[5] « les entreprises sont submergées de volumes de données croissants de tous types, qui se comptent en téraoctets, voire en pétaoctets »
[6] « Le Big Data doit être utilisé au fil de l’eau, à mesure que les données sont collectées par votre entreprise afin d’en tirer le maximum de valeur »
[7] « le Big Data se présente sous la forme de données structurées ou non structurées (texte, données de capteurs, son, vidéo, données sur le parcours, fichiers journaux, etc.). »
[8] « Établir la confiance dans les Big Data représente un défi d’autant plus important que la variété et le nombre de sources augmentent. »
[9] Product, Promotion, Price, Place – Les 4P du marketing, http://www.marketing.fr/4p_marketing.php, page consultée le 16 février 2016
[10]Wired, “Big Data: New Oil or Snake Oil?”, http://www.wired.com/insights/2014/10/big-data-new-oil-or-snake-oil/, page consultée le 16 février 2016
[11] Nicolas Glady, « La Data n’est pas le nouveau pétrole », Harvard Business Review, 13 février 2015, http://www.hbrfrance.fr/chroniques-experts/2015/02/6232-la-data-nest-pas-le-nouveau-petrole/, page consultée le 16 février 2016
[12] Guillemette Faure, « Le big data fait des petits », Le Monde, 14 mars 2016, http://www.lemonde.fr/m-actu-chroniques/article/2016/03/14/le-big-data-fait-des-petits_4880310_4573473.html, page consultée le 14 mars 2016
Les 50 Nuances de Dave 
Bon jour,
A lecture de votre article, (très technique; je suis une louche en ce milieu informatique (je n’ai rien contre les louches)), je pensais aux banques.
Je vais développer, (un peu) à mon humble niveau : je me disais, quand je reçois mon « bilan » mensuel de mes dépenses et recettes, par voie postale (j’aime recevoir du vrai courrier, et personne d’autre ne m’écris, d’ailleurs), au fil des années, je me suis aperçu que le détail de mes transactions, était de plus en plus fin. De fait, ma banque est en mesure de connaître mon mode vie.
Et si l’on va plus loin, cette banque, peut très bien, vendre (à mon insu), les détails et dépenses réalisées (ainsi que le tutti quanti, le pack complet : âge, sexe, nationalité, ville, profession, etc (sauf le nom) à une société de marketing pour cibler, une tranche d’âge, par exemple, qui achète, tel ou tel produit, dans tel magasin, sur un territoire déterminé.
Mieux encore, aux achats réalisés, dans une grande surface, un ticket de caisse qui aux détails (produits, marques, quantités) reliés, par effet, à la transaction (heure, minute, seconde) permet de savoir exactement ce quoi je consomme.
Une traçabilité qui fait peur, tout de même. Et, là, je prends, toute la mesure de votre article sur Big-Data.
Aussi, je comprends mieux, le fait qu’une certaine nomenklatura financière veut voir disparaître la monnaie sonnante et trébuchante, pour seulement de la « monnaie » virtuelle.
En espérant ne pas avoir été inopportun par ce long commentaire.
Max-Louis
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