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Smart data

Smart data : donner du sens au big data, un enjeu de taille pour les marques

Marketing

Smart data À l’heure du tout numérique, le big Data compile un volume d’informations très important. Comment exploiter ces données ?

Les internautes prennent la parole et produisent du contenu qui, compilé, en dit long sur leurs comportements et leurs intentions. C’est ce que l’on appelle l’User Generated Content (UGC).
Rendre les données intelligentes et même capables de prédire l’avenir, c’est le principe du smart data.

Donner du sens

C’est le moment où jamais pour les marques de devenir user centric. L’objectif ? Interpréter les données et en tirer des enseignements pour mettre en pratique des optimisations opérationnelles. Pourtant, 2 tiers des entreprises françaises (63 %) considèrent que le big data est un concept intéressant, mais encore trop flou selon une étude d’EY.

Qui sont les data scientists ?

Les deux plus grands réseaux ont saisi ce créneau en lançant Topic Data pour Facebook et Brand Hub pour Twitter, deux outils au service des annonceurs capables d’analyser les conversations entre membres. Néanmoins, ces outils de veille semblent incomplets puisqu’ils se cantonnent à un seul réseau social.

“Aujourd’hui, mettre en place une stratégie efficace de Smart Data passe forcément par une combinaison des données et des supports qui les produisent. La data est partout et il est vraiment réducteur de se contenter d’un type de source, sous peine d’avoir une vision faussée. Un dispositif complet de Web Intelligence est forcément la base d’une réflexion Smart Data mais il faudra aller plus loin. La bonne stratégie Smart Data sera une stratégie qui associera ressources multiples et diversifiées et compétences de tri et d’analyse poussées, aussi bien technologiques qu’humaines.” selon Selon Béatrice Romenteau, en charge de la cellule de veille et web intelligence chez Groupe 361.

Comment passer du big data au smart data ?

Plusieurs étapes sont indispensables à l’exploitation intelligente des données. La pierre angulaire etant de définir une réflexion sur les usages concrets attendus des informations.

Premièrement, il s’agit d’identifier les sources de données internes (CRM, service client, réseaux sociaux propres) ou externes (open data, veille, etc.) puis de les sélectionner. Transformer les données brutes en indicateurs est possible grâce à des traitements spécialisés : datamining, dédoublonnage, textmining etc. Enfin, pour rendre les résultats intelligibles, les symboliser est une option intéressante. Pour en savoir plus sur la datavisualisation et observer des exemples concrets, RDV sur notre article dédié. 

 

À retenir

  • Si les entreprises françaises sont intéressées par le big data, une majeure partie d’entre elles trouvent toujours le concept trop flou
  • Le smart data permet de rendre plus lisible le big data
  • Pour passer du big au smart data, il est nécessaire de s’entourer de data scientits capables de sourcer, sélectionner et symboliser les résultats afin d’en tirer des optimisations opérationnelles.

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