{"id":12082,"date":"2014-01-16T08:56:12","date_gmt":"2014-01-16T07:56:12","guid":{"rendered":"http:\/\/visionarymarketing.fr\/blog\/?p=12082"},"modified":"2021-11-13T08:22:30","modified_gmt":"2021-11-13T07:22:30","slug":"big-data-retour-aux-fondamentaux","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/visionarymarketing.com\/fr\/2014\/01\/16\/big-data-retour-aux-fondamentaux\/","title":{"rendered":"Big Data : Retour aux Fondamentaux"},"content":{"rendered":"

Retournons aux fondamentaux des Big Data\u00a0avec cet article de l’expert belge Pierre Nicolas Schwab sur les\u00a0<\/i>Big Data<\/a>, bas\u00e9 sur son exp\u00e9rience terrain issue de missions r\u00e9centes. Lorsque j’ai d\u00e9couvert la prose de Pierre Nicolas, je dois avouer que je me suis senti mieux et surtout moins seul, en d\u00e9couvrant que le probl\u00e8me des \u00ab\u00a0<\/i>small data<\/a>\u00ab\u00a0, n’est pas limit\u00e9 \u00e0 l’Hexagone.<\/i><\/p>\n

Retour aux Fondamentaux des Big Data<\/h2>\n
\"retour
retour aux fondamentaux des Big Data avec Pierre Nicolas Schwab<\/figcaption><\/figure>\n


\nSelon lui, il y a 3 erreurs communes que les entreprises commettent dans leurs initiatives big data :<\/p>\n

    \n
  1. la premi\u00e8re est de ne pas que savoir o\u00f9 les donn\u00e9es se trouvent (en fait, j’ajouterai m\u00eame que parfois, elles le savent, mais que l’entit\u00e9 \u00e0 laquelle vous vous adressez n’a pas le droit de les utiliser. Tr\u00e8s souvent, un d\u00e9partement d’entreprise met la main sur les donn\u00e9es et interdit \u00e0 quiconque d’autre de les utiliser. Ceci est surtout vrai des donn\u00e9s clients, notamment dans le B2B, et j’ai m\u00eame v\u00e9cu ce cas dans des entreprises de taille moyenne, ce n’est pas seulement une question de grands comptes) ;<\/li>\n
  2. la 2e c’est qu’elles ne savent pas quoi faire de leur donn\u00e9es : cela peut aussi sembler ridicule, mais il est vrai que les big data requi\u00e8rent \u00e0 la fois des connaissances en business\/marketing et des connaissances techniques, il est facile pour beaucoup de se noyer dans les donn\u00e9es sans savoir quoi en faire ;<\/li>\n
  3. enfin, beaucoup croient encore, apr\u00e8s tant d’ann\u00e9es, que les donn\u00e9es se traitent et s’am\u00e9liore de fa\u00e7on magique, car l’informatique garde ce caract\u00e8re myst\u00e9rieux et miraculeux pour beaucoup. Ces personnes pensent donc qu’il n’y a rien \u00e0 faire et que les syst\u00e8mes le feront pour eux. Bien entendu, ce n’est pas vrai, et manipuler des donn\u00e9es demande beaucoup de travail et d’implication, des essais des erreurs, et surtout de raffiner les donn\u00e9es sans cesse. Dans certains cas (dans le domaine de la distribution par exemple) il est vrai que beaucoup de donn\u00e9es de tr\u00e8s bonne qualit\u00e9 sortent des syst\u00e8mes automatis\u00e9s de caisse et qu’il n’y a pas grand-chose \u00e0 faire sur la donn\u00e9es brutes\u2026 Sauf qu’il vous faudra quand m\u00eame ma\u00eetriser les techniques de datamining et d’analyse complexe des syst\u00e8mes que seuls les data scientists connaissent, or, il est tr\u00e8s difficile d’internaliser ces comp\u00e9tences.<\/li>\n<\/ol>\n

    Une derni\u00e8re chose que je voudrais ajouter est la pi\u00e8tre qualit\u00e9 des donn\u00e9es elles-m\u00eames, quand elles ont \u00e9t\u00e9 entr\u00e9es manuellement au d\u00e9part et, rarement ou jamais mise \u00e0 jour correctement. J’ai connu une personne, avec laquelle j’ai travaill\u00e9 pendant longtemps, qui a pass\u00e9 toute sa carri\u00e8re \u00e0 maintenir des bases de clients pour une grande compagnie d’informatique car cela est un job sans fin\u2026 M\u00eame si de grandes bases de donn\u00e9es existent, dont certaines qu’on peut acheter, si vous poss\u00e9dez la donn\u00e9e, vous aurez besoin sans cesse de la nettoyer et de la mettre \u00e0 jour, c’est une t\u00e2che \u00e9norme.<\/p>\n

    Lire l’article de Pierre Nicolas Schwab<\/a><\/p>\n

    How and why data analysis can help increase your profitability and fuel your growth<\/a><\/p><\/blockquote>\n