{"id":21414,"date":"2016-06-27T08:50:13","date_gmt":"2016-06-27T06:50:13","guid":{"rendered":"http:\/\/visionarymarketing.fr\/blog\/?p=21414"},"modified":"2021-09-22T17:28:28","modified_gmt":"2021-09-22T15:28:28","slug":"definition-de-la-dmp","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/visionarymarketing.com\/fr\/2016\/06\/27\/definition-de-la-dmp\/","title":{"rendered":"Qu’est-ce qu’une DMP (data management platform) : d\u00e9finition et explications"},"content":{"rendered":"

Quelle\u00a0d\u00e9finition de la DMP (Data Management Platform) pouvons-nous donner ? Utilis\u00e9e d\u2019abord par les g\u00e9ants du Web et du e-commerce, la DMP a d\u00e9sormais pris place dans des entreprises de taille moins importante, afin de pouvoir centraliser les donn\u00e9es relatives aux clients et prospects, provenant de sources diverses, online et offline. Mais qu\u2019est-ce exactement qu\u2019une DMP\u00a0? Comment sont rang\u00e9es toutes ces donn\u00e9es\u00a0? Comment les analyser\u00a0? Quels outils sont utilis\u00e9s pour les exploiter\u00a0? C\u2019est \u00e0 ces questions qu\u2019ont r\u00e9pondu 3 experts du sujet, <\/i>Emmanuel Jouanne<\/span> (Business Development Manager chez Data Publica), <\/i>Thierry Vallaud<\/span> (Directeur BVA Data Sciences) et <\/i>Mick Levy<\/span> (Directeur de l\u2019Innovation chez B&D), lors d\u2019une conf\u00e9rence organis\u00e9e par notre <\/i>partenaire CCM Benchmark le 25 mai dernier<\/a> et anim\u00e9e <\/i>par Yann Gourvennec, fondateur de Visionary Marketing<\/a>.\u00a0<\/i><\/p>\n

D\u00e9finition de la DMP (Data Management Platform) : d\u00e9finition et explications<\/h2>\n
\"D\u00e9finition
D\u00e9finition de la DMP (Data Management Platform) : comment \u00e7a marche vraiment<\/figcaption><\/figure>\n

<\/h2>\n

Qu\u2019entend-on par DMP ?<\/h3>\n

La DMP est un outil r\u00e9cent qui a \u00e9volu\u00e9 pour d\u00e9passer son but initial ; nos experts nous donnent leur d\u00e9finition des formes que peut prendre la DMP\u00a0:<\/p>\n

Mick Levy d\u00e9finit la DMP comme \u00ab\u00a0une grande machine \u00e0 la fois \u00e0 data, <\/strong>ou l\u2019on recueille, et croise les donn\u00e9es en temps r\u00e9el,\u00a0et \u00e0 activation de la data<\/strong> (envoi de mails, placement de banni\u00e8res, agencement du contenu, etc.)\u00a0\u00bb<\/p>\n

Selon Thierry Vallaud, \u00ab\u00a0la DMP \u00e9tait \u00e0 l\u2019origine une base permettant d\u2019optimiser l\u2019achat de publicit\u00e9<\/strong> en ligne, et \u00e9tait utilis\u00e9e dans le march\u00e9 des m\u00e9dias et du real time bidding\u00a0\u00bb. <\/strong>Les DMP permettent d\u2019optimiser l\u2019achat de publicit\u00e9\u00a0: gr\u00e2ce \u00e0 cela, on peut suivre le ROI des campagnes publicitaires.\u00a0Le terme a ensuite d\u00e9riv\u00e9, et la DMP d\u00e9signe aujourd\u2019hui une base marketing.<\/strong><\/p>\n

Cette plateforme, en permettant le recueil, le croisement et l\u2019intelligence des donn\u00e9es va permettre par exemple de reconna\u00eetre les clients : en effet, \u00ab\u00a0un client peut avoir plusieurs images diff\u00e9rentes – parfois jusqu\u2019\u00e0 15\u00a0\u00bb, pr\u00e9cise Mick Levy.<\/strong><\/p>\n

Concernant le march\u00e9 Thierry Vallaud nous pr\u00e9vient\u00a0: \u00ab\u00a0ce n\u2019est plus un eldorado, on se dirige vers de la concentration et il aura certainement une redistribution des cartes\u00a0\u00bb<\/p>\n

Une DMP B2C mais aussi B2B<\/h3>\n

Une DMP n\u2019est pas utile qu\u2019en B2C : elle est \u00e9galement utilis\u00e9e\u00a0en B2B. Voici ci-dessous un tableau r\u00e9capitulatif des deux DMP, montrant leurs principales diff\u00e9rences.<\/p>\n

\"D\u00e9finition
D\u00e9finition de la DMP : diff\u00e9rences entre une DMP B2B et une DMP B2C<\/figcaption><\/figure>\n

On peut ainsi retenir c\u00f4t\u00e9 B2B, que la collecte des donn\u00e9es est relativement ais\u00e9e car les entreprise sont visibles et il n\u2019y a aucun besoin d\u2019anonymisation.<\/p>\n

\u00a0<\/strong>Les donn\u00e9es collect\u00e9es dans cette DMP B2B proviennent de sources diff\u00e9rentes:<\/p>\n

    \n
  1. Donn\u00e9es administratives ;<\/li>\n
  2. Site web de l\u2019entreprise (dirigeants, activit\u00e9, prix etc.) ;<\/li>\n
  3. R\u00e9seaux sociaux (principalement Linked In) ;<\/li>\n
  4. Open Data.<\/li>\n<\/ol>\n

    Une fois collect\u00e9es, les<\/strong> donn\u00e9es repr\u00e9sentent plusieurs dizaines de Teraoctects de fichiers. Le but est donc de trouver des prospects dans cette masse de donn\u00e9es\u00a0: pour ce faire, \u00ab\u00a0on va matcher des crit\u00e8res<\/strong> (environ 300 \u00e0 400 variables par entreprises, hors mots cl\u00e9s) par ressemblances entre entreprises, en fonction d\u2019un scoring \u00e9tabli \u00e0 partir de ces variables\u00a0\u00bb, explique Emmanuel Jouanne. Le but de ce calcul est de proposer des prospects \u00e0 des entreprises comme Amazon propose \u00e0 ses clients des produits\u00a0similaires.<\/p>\n

    Analyse des donn\u00e9es : comment fonctionnent les outils de data mining ?<\/h3>\n

    Collecter et classer les donn\u00e9es n\u2019est qu\u2019une premi\u00e8re \u00e9tape, qui pr\u00e9c\u00e8de la suivante : celle de l\u2019analyse des donn\u00e9es. Dans ce travail il existe un acteur central : le data miner. Il y a quelques ann\u00e9es, le data miner \u00e9tait une personne qui faisait des calculs sur Excel pour analyser les donn\u00e9es collect\u00e9es ; aujourd\u2019hui, il y a plus de donn\u00e9es, qui\u00a0sont \u00e9galement plus incertaines<\/strong>. Il existe donc des programmes avec lesquels on extrait des donn\u00e9es en fonction de crit\u00e8res de scores, et sur lesquels on utilise des librairies d\u2019outils.<\/p>\n

    \u00ab\u00a0Ces outils se pluggent sur la base, soit en temps r\u00e9el soit en asynchrone – on n\u2019a pas besoin de tout faire en temps r\u00e9el\u00a0\u00bb, explique Thierry Vallaud, \u00ab\u00a0on analyse les pubs les plus vues, celles qui ont le plus d\u00e9clench\u00e9 le clic, etc. \u00a0Cela permet d\u2019effectuer un retracage du chemin parcouru par le client en fonction de ce que l\u2019on veut savoir. Chaque champ de la base permet de faire de l\u2019analyse et donc du data mining\u00a0\u00bb.<\/p>\n

    Machine learning et DMP\u00a0: \u00ab\u00a0l\u2019algorithme de Pavlov\u00a0\u00bb<\/h3>\n

    Parmi les outils utilis\u00e9s pour le data mining, on trouve le machine learning. \u00ab\u00a0Au fur et \u00e0 mesure, on accumule une connaissance qui permet d\u2019utiliser des algorithmes reproductibles et affinables \u00bb explique Emmanuel Jouanne.<\/strong><\/p>\n

    Il existe ainsi deux approches de machine learning pour faire apprendre \u00e0 la machine le r\u00e9sultat attendu :<\/p>\n

      \n
    • Le mode supervis\u00e9<\/strong> : il s\u2019agit du m\u00eame fonctionnement que l\u2019application de rencontre Tinder : l\u2019utilisateur participe \u00e0 l\u2019\u00e9laboration des pr\u00e9f\u00e9rences selon les caract\u00e9ristiques qui correspondent le plus. Il y a donc un accompagnement humain.<\/strong><\/li>\n
    • Le mode non supervis\u00e9 <\/strong>: il n\u2019y a pas d\u2019intervention humaine<\/strong>. Le syst\u00e8me s\u2019am\u00e9liore selon des faits\/\u00e9v\u00e9nements (par exemple la signature de contrats).<\/li>\n<\/ul>\n

      Quel que soit le mode utilis\u00e9, le machine learning adopte une d\u00e9marche tr\u00e8s pragmatique\u00a0: \u00ab\u00a0on n\u2019explique pas les r\u00e8gles \u00e0 la machine\u00a0\u00bb, <\/strong>pr\u00e9cise Emmanuel Jouanne. \u00ab\u00a0<\/strong>Par exemple, Google\u00a0Translate a deux solutions\u00a0: faire une traduction selon un d\u00e9coupage sujet\/verbe\/compl\u00e9ment, ou r\u00e9cup\u00e9rer des portions de phrase traduite dans le Web selon le contexte. La 2e version statistique offre des r\u00e9sultats plus pertinents que la 1\u00e8re. C\u2019est la m\u00eame chose dans la DMP\u00a0: on n\u2019essaie pas d\u2019expliquer \u00e0 la machine, on\u00a0lui montre simplement un profil de client type \u00bb.<\/p>\n

      D\u00e9finition de la DMP : les algorithmes fonctionnent par ressemblance<\/h3>\n

      \u00ab\u00a0Ces algorithmes fonctionnent par ressemblance\u00a0\u00bb, ajoute Mick Levy, \u00ab\u00a0on affiche une pub, puis on enregistre une r\u00e9action (bonne ou non)\u00a0\u00bb. Cela permet ensuite de dresser un profil de client positif ou n\u00e9gatif<\/strong>, et de coup en coup, affiner le profil.\u00a0\u00ab\u00a0C\u2019est le principe du chien de Pavlov <\/strong>(avec l\u2019algorithme dans le r\u00f4le du chien) : quand l\u2019algorithme (le chien) a un comportement attendu, on le \u00ab\u00a0r\u00e9compense\u00a0\u00bb, sinon, non\u00a0\u00bb.<\/p>\n

      Coupler la DMP au Data Lake\u00a0: quel int\u00e9r\u00eat\u00a0?<\/h3>\n

      Quand on parle de data, il est impossible de ne pas mentionner le Data Lake. Mais qu\u2019est-ce exactement qu\u2019un Data Lake et que peut-il apporter \u00e0 la DMP\u00a0?<\/p>\n

      \u00ab\u00a0Le terme de Data Lake est tr\u00e8s flou\u00a0\u00bb, explique Emmanuel Jouanne, \u00ab\u00a0il s\u2019agit simplement d\u2019un entrep\u00f4t de donn\u00e9es moins structur\u00e9es :<\/p>\n

        \n
      • Avant<\/strong>, on collectait les donn\u00e9es suivant une intention<\/strong> (donn\u00e9es structur\u00e9es)<\/li>\n
      • Aujourd\u2019hui<\/strong>, on est dans la logique Big data : on met toutes les donn\u00e9es dans un lac et apr\u00e8s coup, on trouvera des choses int\u00e9ressantes<\/strong>.\u00bb<\/li>\n<\/ul>\n

        D\u2019apr\u00e8s Emmanuel Jouanne, le principal int\u00e9r\u00eat du Data Lake est la segmentation : on peut d\u00e9sormais segmenter avec des donn\u00e9es que l\u2019on n\u2019exploitait pas auparavant<\/strong>. On arrive ainsi, avec l\u2019utilisation d\u2019algorithmes, \u00e0 trouver des tendances et ph\u00e9nom\u00e8nes.<\/p>\n

        Le couplage entre une DMP et un data Lake est toutefois recommand\u00e9 pour les entreprises ayant un niveau de maturit\u00e9 suffisamment haut<\/strong>. En effet, pour une entreprise encore novice dans le domaine du Big Data, le risque de cr\u00e9er une usine \u00e0 gaz est important. <\/strong>\u00ab\u00a0Il vaut mieux commencer par une petite DMP, puis une grosse DMP, puis un Data Lake\u00a0\u00bb, conseille Thierry Vallaud, \u00ab\u00a0sinon, on risque de se perdre. M\u00eame dans les grandes structures, mieux vaut commencer par une base qui fonctionne, puis aller de plus en plus gros\u00a0\u00bb.<\/p>\n

        Prescriptive data : quel est le r\u00f4le du Data Scientist ?<\/h3>\n

        Le prescriptive data dans une DMP permet l\u2019activation de la donn\u00e9e. Attention, il ne faut pas confondre ce terme de prescriptif avec celui de pr\u00e9dictif\u00a0: \u00ab\u00a0le prescriptif est un niveau pus avanc\u00e9 : je pr\u00e9dis<\/strong> que M. va partir (pr\u00e9dictif), puis pour avoir des chances de le garder je prescris ceci<\/strong>\u2026(prescriptif)\u00a0\u00bb. Concr\u00e8tement :<\/p>\n

          \n
        • Pr\u00e9dicitf : Pour chaque appel d\u2019offre, on va pr\u00e9dire le score du client.<\/li>\n<\/ul>\n
            \n
          • Prescriptif : Permet d\u2019identifier les clients qui vont partir et pr\u00e9voir quelles actions mener pour les garder (email, banni\u00e8re, site web\u2026).<\/li>\n<\/ul>\n

            Le Data Scientist va ainsi \u00e9tablir les algorithmes pour savoir quoi prescrire et comment pr\u00e9venir.<\/p>\n

            Cependant, m\u00eame si le m\u00e9tier de Data Scientist est actuellement en vogue, Emmanuel Jouanne rappelle que \u00ab\u00a0son quotidien est de se heurter continuellement aux biais et faire en sorte de se d\u00e9brouiller pour les r\u00e9soudre<\/strong>. Le travail sur les algorithmes est simplement le sommet de l\u2019iceberg (environ 10% du travail d\u2019un data scientist)\u00a0\u00bb.<\/p>\n

            D\u2019ailleurs, pour Thierry Vallaud, le Data Scientist s\u2019\u00e9loignera peu \u00e0 peu du codage, pour se rapprocher des probl\u00e9matiques m\u00e9tiers \u00ab\u00a0les outils vont permettre \u00e0 tout en chacun d\u2019\u00eatre data scientist<\/strong>\u00a0: le Data Scientist de demain ne sera donc pas un codeur\u00a0\u00bb.<\/p>\n

            D\u00e9finition de la DMP\u00a0: Pourquoi utiliser la data visualisation ?<\/h3>\n

            Pour finir, passons en revue la derni\u00e8re \u00e9tape, celle de la data visualisation. Ce domaine est en pleine \u00e9volution, comme nous avons pu le constater dans notre dernier article sur le sujet. Pourtant, selon Emmanuel Jouanne, \u00ab\u00a0la data visualisation permet de cacher toute la complexit\u00e9<\/strong> en dig\u00e9rant des donn\u00e9es longues \u00e0 lire pour les rendre accessible \u00e0 l\u2019utilisateur. Elle va ainsi rassembler les informations<\/strong> et les donn\u00e9es de fa\u00e7on explicite pour mettre en avant des biais<\/strong>\u00a0\u00bb.<\/p>\n

            N\u2019oublions toutefois pas que l\u2019\u00a0\u00ab\u00a0on peut faire dire n\u2019importe quoi aux chiffre, masquer des informations cruciales en simplifiant \u00e0 l\u2019extr\u00eame\u00a0\u00bb, pr\u00e9vient Thierry Vallaud.<\/strong><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

            Quelle\u00a0d\u00e9finition de la DMP (Data Management Platform) pouvons-nous donner ? Utilis\u00e9e d\u2019abord par les g\u00e9ants du Web et du e-commerce, la DMP a d\u00e9sormais pris place dans des entreprises de taille moins importante, afin de pouvoir centraliser les donn\u00e9es relatives aux clients et prospects, provenant de sources diverses, online et offline. Mais qu\u2019est-ce exactement qu\u2019une …<\/p>\n","protected":false},"author":29,"featured_media":62947,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[2894],"tags":[],"class_list":["post-21414","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-ia-big-data"],"yoast_head":"\nD\u00e9finition de la DMP (data management platform) : comment \u00e7a marche<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Quelle\u00a0d\u00e9finition peut-on donner de la DMP (Data Management Platform) ? 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