Big Data prédictif : une histoire d’algorithme ?

Le mardi 27 octobre, nous avons pu assister à la conférence-débat « Big Data prédictif : une histoire d’algorithme ? » organisée par Eden Forums en partenariat avec Dauphine Débat Discussion, l’Ensae, Polytechnique et l’UPMC. Les intervenants, tous spécialistes de l’exploitation de la data, nous ont expliqué ses enjeux et ses finalités. Etaient présents des représentants des sociétés Atos, Capgemini, CGI, Micropole et 1000mercis.

Qu’est ce que la big data ?

Selon Valérie Perhirin (responsable France de l’offre Big Data et Analytics chez Capgemini), « la big data est une révolution technologique, un mode de stockage à bas coûts, qui offre de nouveaux usages des données pour tous les acteurs d’une entreprise ».

La récolte de ces données répond à quatre usages fondamentaux :

  • Une meilleure connaissance du client
  • Une meilleure efficacité opérationnelle
  • La cyber-sécurité
  • La business invention

La big data représente donc aujourd’hui un enjeu considérable pour les entreprises. Cette multitude de données peut, en effet être utilisée pour améliorer le CRM (Customer Relationship Management) et ainsi proposer une offre hyper-personnalisée en temps réel au client.

Pour certains secteurs comme la distribution, la finance et les télécoms, la récolte de la data est vecteur de performance et d’amélioration de la relation client. Aujourd’hui, elle est une source de valeur conséquente pour les entreprises.

Big data : la création d’algorithmes prédictifs

Savoir transformer cette ressource en valeur ajoutée est devenu un métier. Le volume des données ne cesse d’augmenter. La capacité d’analyse et de répartition des données du data scientist est aujourd’hui, indispensable à sa bonne utilisation. Il doit repérer la data viable parmi l’immensité de la big data pour déterminer un algorithme pertinent.

En effet, un bon algorithme permet de prédire les besoins, les comportements et les usages futurs d’un client pour pouvoir in fine y répondre en temps réel. Or, la réussite de cette démarche, dépend du data scientist, de la bonne utilisation des NTIC et de la réflexion pertinente du data analyst qui agit en aval des algorithmes prédictifs. Les nouvelles technologies et leur rapidité d’exécution permettent de mettre à disposition des entreprises, des standards d’analyse d’algorithmes qui répondent à leurs besoins.

Big data : le bon usage des données personnelles

Néanmoins, l’utilisation de la big data doit respecter la vie privée du consommateur pour éviter une data psychose. La CNIL (Commission Nationale Informatique et Liberté) tente de réguler le secteur en sensibilisant le marché tout en imposant l’anonymat des données récoltées.

La big data représente donc un enjeu fondamental pour les stratégies marketing des entreprises et pour les consommateurs. Consciente de la paranoïa ambiante autour des données personnelles, les entreprises souhaitent créer une relation de confiance avec les consommateurs dans le respect de leur vie privée.

 

Loraine Prouhet

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