Qu’est-ce que Big Data ? Comprendre Big Data en 8mns et en vidéo

Le phénomène Big Data n'en est déjà presque plus un tant sont nombreux les articles, dossiers et interviews sur le sujet. L'approche Big Data a un impact très fort sur de nombreux secteurs d'activités et en particulier le commerce traditionnel et le commerce électronique.

Après avoir présenté une première vidéo sur les impacts de Big Data en matière de protection de vos données personnelles, je vous propose d'écouter un de ceux qui en parlent le mieux, il s'agit de Bruno Walther – cofondateur de CaptainDash, la startup qui propose un dashboard analytique basé sur un framework Big Data / Hadoop.

Comprendre Big Data avec des exemples
Bruno Walther – cofondateur de Captain Dash

Comprendre Big Data avec CaptainDash

Voici quelques extraits de la présentation de Bruno pour compléter la vidéo, ainsi que les deux exemples cités en fin d'interview et qui montrent à eux seuls l'intérêt d'utiliser Big Data quand on est responsable marketing. Je vous laisse apprécier !

Big Data : pour quoi faire ?

L'approche Big Data permet de sortir de l'analyse des moyennes et de trouver les artefacts et points de fuite. Autant d'apports très pertinents pour comprendre les comportements et actes d'achats de ses clients.

Big Data permet d'identifier les comportements atypiques, les anomalies, les brèches dans une approche marketing. Ce que ne permettent pas les logiques analytiques précédentes.

Pour Bruno, aucun consommateur n'est positionné dans un segment ou un autre, il faut s'intéresser au moment, au lieu, à l'acte pour comprendre le comportement global. Big Data permet cette analyse fine. Big Data permet également d'aller chercher la donnée la plus réduite possible avec le meilleur niveau de granularité.

Big Data rend obsolète tous les systèmes d'information existants

Pour Bruno Walther, c'est évident : la loi de Paretto n'existe pas. Baser son approche marketing sur le fameux rapport 80/20 n'est plus d'actualité. En cassant les moyennes, on casse toutes les logiques de promotion du message publicitaire. C'est ce que Big Data fait et autorise.

Comprendre Big Data c’est mettre en évidence que, par exemple, le matraquage publicitaire ne fonctionne plus, ce n'est plus d'actualité. Il faut trouver d'autres approches, plus fines comme ceux-ci).

Big Data met en évidence le fait que la croyance historique des publicitaires qui veut que “pousser du message ça marche” n'est pas vraie. En cela, Big Data est une révolution pour les marketeurs, au même titre qu'Internet à sa naissance.

L'analyse de données est le prochain métier de l'avenir

Avec Big Data, on laisse parler les algorithmes. C'est la donnée qui pose les questions et non l'inverse comme c'était le cas avec les approches précédentes.

Les analystes de données – data scientists – ont un bel avenir devant eux, et on en manque si vous êtes en recherche d'une orientation professionnelle.

Exemple d'usages de Big Data et révélations

Voici les deux exemples cités en fin de vidéo pour vous aider à comprendre Big Data. Ils illustrent à eux-seuls les apports de l'analyse Big Data. Ce sont des exemples réels, révélations faites en observant des flux d'informations avec une approche Big Data.

Exemple 1 : qu'est-ce qui favorise la vente de shampoing ?

L'analyse Big Data réalisée pour répondre à une problématique de marketing dans le secteur des cosmétiques, et du shampoing en particulier, a permis à Bruno de montrer que ce qui favorise la vente de shampoing, c'est … l'arrivée des pollens. Et parce que Big Data permet de mettre en corrélation différents types de données, la même analyse a montré que c'est plus exactement l'impression que l'on a qu'il y a du pollen qui fait que l'on se lave les cheveux plus fréquemment. Et que donc l'on consomme plus de shampoing.

Exemple 2 : les sites de rencontre et le taux de transformation

L'approche Big Data réalisée a permis d'étudier le taux de transformation sur les sites de rencontre (par transformation on entend bien évidemment le fait que deux personnes fassent connaissance vie le site !). Un des critères principaux mis en avant est le fait que le taux de transformation est impacté par le nombre d'embouteillages sur les routes. Pourquoi ? Parce que lorsqu'on a passé son temps dans les bouchons, on a un comportement différent en rentrant chez soi. Et on ne fréquente pas les mêmes sites que dans le cas inverse. L'embouteillage a gace et ne favorise pas le fait de se rendre sur un site de rencontres.

Vous ne me croyez pas ? Ecoutez la vidéo !

Merci au passage à Henri Kaufman qui m'a fait découvrir cette vidéo.

 

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