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3 étapes concrètes pour mieux connaître les clients avec le Big Data

Maîtrisez le potentiel du Big Data pour un business agile & performant grâce à ce livre blanc.

  • EditeurSoft Concept
  • Version PDF - 12 pages - 2016 - Français
3 étapes concrètes pour mieux connaître les clients avec le Big Data

Introduction ou extrait du livre blanc

"La clé du Big Data se trouve clairement dans la capacité à collecter, stocker et combiner des datas multi-sources et multi-formats, qui mixent des données de natures et de formats habituels avec des informations nouvelles, issues du web et d’autres sources externes et qui arrivent très majoritairement dans des formats textuels et non structurés. Avant d’envisager une quelconque exploitation, deux questions principales viennent à l’esprit.

Comment aller chercher des données dont on ne maîtrise pas la source ?

Pour répondre à cette question, des plateformes de veille et d’analyse des médias sociaux se sont développées sur le web qui promettent aux entreprises de scanner tous les médias en ligne à la recherche des mots clés qui pourraient les intéresser (marques, catégories de produits...).

Les résultats s’expriment en tableaux de bord qui indiquent l’évolution de citation d’un produit ou d’une marque, assortie d’indicateurs de tonalité (positif/négatif) des commentaires. L’approche est bigrement séduisante mais souffre malheureusement du triple syndrome de la « boîte noire », de la simplification réductrice et d’approximations parfois erronées.

Qui plus est, on n’obtient là que des tableaux de bord et des indications qui restent dans un écosystème en mode SaaS, externe et propriétaire. Ces offres extrêmement performantes sur le plan commercial le sont donc bien moins du point de vue opérationnel et SI.

Quelles technologies de collecte et de stockage utiliser ?

La référence au Big Data s’accompagne généralement de l’évocation de différentes technologies nouvelles censées se substituer à celles en cours dans les entreprises.

Hadoop, MapReduce et autres NoSQL inspirées des pratiques des géants du Web s’affichent comme les nouveaux outils et pratiques de stockage et de gestion des nouvelles sources de données. A y regarder de près, la démarche qui consiste à opposer le monde du Big Data à celui des SI existants semble être une posture avant tout commerciale.

En effet, ceux qui professent la mise au rebut des systèmes matériels et logiciels existants et leur remplacement par des nouveaux équipements et infrastructures destinés à prendre en charge les nouveaux formats de données, paraissent viser en réalité à vendre encore plus de hardware, de software et de prestations de consulting. Business as usual !

Le Big Data repose certes sur des approches nouvelles et des modes de prise en charge des données qui diffèrent de ceux que les professionnels de l’informatique ont apprises.

Habituellement, on accole immédiatement les qualificatifs « Relationnelle » ou « Structurée » à la notion de Base de données. En effet, comment stocker des éléments si ce n’est de manière organisée et bien pensée. Pourtant, les nouvelles données en provenance du web, sont, par nature, textuelles et non structurées. Les volumes en jeu imposent également des modes d’organisation et de stockage non conventionnel.

Imaginez par exemple que Google cherche à stocker tous les contenus qu’il génère sur un très gros serveur et dans une immense base de données relationnelle. C’est strictement impensable et c’est pour cela que les nouvelles structures de type Hadoop ont été mises en place. Mais nous ne sommes pas tous Google.

Nous n’avons pas forcément les mêmes besoins et les mêmes volumes. Ce n’est pas une raison pour ne pas s’intéresser aux nouvelles technologies de stockage réparti et non structuré. Mais ces technologies ne sont pas non plus des substituts purs et simples de nos systèmes habituels et il convient de les aborder en étant conscients qu’ils renferment souvent des coûts cachés et nécessitent des ressources particulières."

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