Qu'est-ce que le Big Data ?

C'est difficile à croire, mais jusqu'en 2000, seulement 25% des informations stockées dans le monde étaient au format numérique. Aujourd'hui, ce chiffre est de 99.9%. Il s'agit d'une augmentation stupéfiante qui témoigne de notre transformation dans la façon de définir « l'information ».

Et par information, nous entendons les données.

Considérez maintenant la grande quantité d'informations que vous créez ou rencontrez quotidiennement. Tout est numérique et tout n'est que données, que l'on parle de rapports de vente et de marketing, de prévisions trimestrielles, d'historique de client, ou encore de fichiers image et audio. Vos clients (et prospects) créent eux aussi des données. Chaque clic, chaque « like », chaque achat, chaque téléchargement et chaque interaction avec votre marque produit des données qui peuvent être utilisées pour comprendre le comportement de vos clients et créer de meilleures expériences. Il en résulte un énorme volume de données de toutes sortes qui doivent toutes être stockées, analysées et traitées.

Bienvenue dans le monde du Big Data.

Sommaire :

• Big Data : définition
• Importance du Big Data
• Types de Big Data
• Big data et stratégie en matière de données
• Applications et cas d'utilisation du Big Data
• Les défis du Big Data
• Meilleures pratiques en matière de Big Data
• Stratégie et solutions en matière de Big Data
• Connexion avec Salesforce pour les solutions Big Data

Le Big Data désigne des jeux de données volumineux et diversifiés, si complexes qu'ils ne peuvent être gérés à l'aide des méthodes traditionnelles de traitement des données. Imaginez toutes les interactions, tous les clics, tous les likes, tous les téléchargements et tous les achats mentionnés ci-dessus, générés quotidiennement à l'échelle mondiale.

Et le Big Data ne cesse de prendre de l'ampleur. De fait, plus de deux tiers des experts de l'analyse de données et de l'informatique s'attendent à ce que les volumes de données augmentent de 22% en moyenne au cours de l'année prochaine. Alors que les volumes de données continuent de croître, il en va de même pour les opportunités d'utiliser le Big Data afin de générer encore plus de valeur pour l'entreprise et de fournir les bases de puissantes solutions d'IA.

Apprendre les bases du Big Data est essentiel pour toute personne qui a besoin de comprendre comment les données et l'IA peuvent être utilisées pour résoudre les défis de l'entreprise. Que vous soyez analyste de données ou chef d'entreprise, cet article vous aidera à vous lancer.

Une façon pratique d'appréhender le Big Data est de considérer ses trois caractéristiques : le volume, la vitesse et la variété (connus sous le nom des « trois V »).

Le volume fait référence à la quantité de données générées et collectées. Les détaillants en ligne, par exemple, génèrent d'énormes quantités de données, allant de l'historique des transactions et des interactions sur le site web à la gestion des stocks, en passant par les systèmes de service client.

La vitesse fait référence à la rapidité à laquelle les données sont générées et traitées. Dans le monde de la finance, les places boursières traitent des flux de données à grande vitesse pour prendre des décisions commerciales en une fraction de seconde sur la base de données de marché en temps réel. Les banques et les sociétés de cartes de crédit analysent les données de transaction en temps réel pour identifier et prévenir les activités frauduleuses.

La variété fait référence aux différents types et formats de données. Pour les prestataires de soins de santé, il peut s'agir de données démographiques et d'antécédents médicaux, de résultats de laboratoire, de données d'imagerie et de notes cliniques.

Selon notre dernier rapport Focus sur les données et leur analyse, 80% des chefs d'entreprise déclarent que les données sont un élément critique dans la prise de décision au sein de leur organisation. Mais pour transformer les données en informations exploitables, vous avez besoin de l'analyse des données. L'analyse des données désigne les outils et les processus qui vous permettent d'extraire des informations précieuses de toutes ces données et de prendre de meilleures décisions.

Par exemple, les entreprises peuvent analyser des jeux de données historiques et en temps réel pour identifier des tendances, des modèles et des corrélations, et prendre des décisions basées sur des données et donc plus sûres. Une approche fondée sur les données remplace l'intuition et le travail par tâtonnements, ce qui permet également des stratégies commerciales plus précises et plus efficaces.

94% des chefs d'entreprise estiment que leur organisation devrait exploiter davantage leurs données. L'un des moyens d'y parvenir est d'utiliser des plates-formes capables de rassembler toutes les données internes et externes, y compris les données provenant de data lakes et d'entrepôts externes.

En unifiant toutes vos données clients, vous pouvez développer une vue à 360 degrés de votre client et utiliser l'IA pour trouver des informations exploitables qui vous aideront à prendre de meilleures décisions et à obtenir de meilleurs résultats commerciaux.

L'IA, y compris l'intelligence artificielle générative (IAG), s'appuie sur le Big Data pour entraîner et améliorer ses algorithmes. Et plus les données sont diversifiées, plus l'IA est performante.

Lorsque vos données sont unifiées sur une seule plate-forme, vous pouvez commencer à en récolter les fruits :

• Les analystes peuvent consulter des profils unifiés et obtenir des informations sur vos clients qui peuvent être utilisées pour un marketing personnalisé, l'innovation de produits, une meilleure prestation de services, etc.
• Les développeurs peuvent créer des programmes, par exemple des applications d'évaluation de la santé, grâce aux données unifiées. Ce type d'application peut fournir des informations essentielles aux prestataires de soins de santé qui reçoivent des alertes en temps réel lorsque le score d'un patient passe en dessous d'un certain seuil.
• Vos commerciaux ont besoin de comprendre leurs prospects à un niveau granulaire. Ouvrent-ils leurs e-mails ? Que regardent-ils sur le site web ? Sur la base de toutes les données de prospection, quelle est la probabilité qu'ils achètent ? Les données unifiées peuvent aider à répondre à toutes ces questions.
• Les responsables de l'e-commerce peuvent utiliser les données pour personnaliser leur site web en fonction du comportement de navigation d'un client et des niveaux de stock actuels des produits, garantissant ainsi une expérience client pertinente et ciblée.

Une fois que vous avez une vue d'ensemble, il est plus facile d'identifier les lacunes du marché, de découvrir de nouvelles opportunités et de développer des produits et des services que les clients souhaitent et dont ils ont besoin.

La « mosaïque » du Big Data se compose de nombreux types de données différents. Connaître les types de données énumérés ci-dessous est la première étape pour comprendre comment réussir à gérer, analyser et extraire des informations précieuses de vos données.

Ce type de Big Data est formaté dans des champs qui peuvent être facilement triés et analysés, par exemple dans des feuilles de calcul et des listes organisées en colonnes et en lignes. Cela inclut notamment :

• les informations sur les clients
• les données sur les points de vente
• les relevés d'inventaire
• les données financières, telles que les relevés de transactions.

Les données non structurées comprennent des catégories d'informations qui ne peuvent pas être organisées en lignes et en colonnes. Il s'agit notamment de messages sur les réseaux sociaux, d'e-mails, de commentaires de clients et de contenus multimédias tels que des photos et des vidéos. Les données non structurées représentent près de 80% de toutes les données, mais elles n'ont pas toujours été faciles à analyser. Grâce à l'IA et à l'apprentissage automatique, il est désormais possible de tirer des enseignements précieux de cette vaste catégorie de données.

Ce type de données a une certaine organisation, mais ne s'intègre pas parfaitement dans les bases de données traditionnelles. Les données semi-structurées contiennent souvent des étiquettes et des labels (métadonnées) qui sont utilisés pour regrouper les données et décrire la manière dont elles sont stockées. Les fichiers XML, les données JSON et les fichiers journaux en sont quelques exemples.

Les métadonnées sont des informations qui décrivent d'autres données. Ces « données sur les données » fournissent des détails sur les caractéristiques, les attributs et les propriétés d'un jeu de données. Les métadonnées d'un fichier vidéo, par exemple, peuvent inclure des informations sur sa durée, sa résolution et son format d'encodage.

Les données de séries temporelles sont utilisées pour analyser les tendances, les patterns et les changements au cours d'une période spécifique. Les exemples incluent les cours de la bourse, les données météorologiques, les relevés de capteurs provenant d'appareils IoT et les données relatives au trafic sur les sites web.

Les données géospatiales sont liées à des lieux spécifiques. Il s'agit notamment de coordonnées, d'adresses, de cartes et d'images satellites. Les données géospatiales sont utilisées dans des applications telles que la navigation GPS, la planification urbaine et la surveillance de l'environnement.

Les données en streaming proviennent de sources telles que les flux des réseaux sociaux, les réseaux de capteurs et les transactions en ligne. L'analyse des données en streaming fournit aux organisations les informations nécessaires pour prendre des décisions immédiates et réagir aux événements dès qu'ils se produisent.

Dans les projets axés sur l'IA, tous ces types de données peuvent être utilisés ensemble pour aider votre organisation à acquérir une compréhension approfondie de votre client. Les données non structurées, en particulier, offrent un potentiel énorme à l'ère de l'IA. En appliquant une analyse de données avancée et l'apprentissage automatique, les organisations sont en mesure d'extraire des informations à partir de masses d'informations désordonnées et d'offrir des expériences client ciblées, des innovations de produits et plus encore.

Maintenant que vous connaissez les différents types de données, vous pouvez commencer à comprendre que les informations qui en résultent sont nécessaires pour acquérir une connaissance approfondie de vos clients, stimuler l'innovation et prendre de meilleures décisions.

Vos données n'ont de valeur que lorsqu'elles sont correctement gérées, protégées et prêtes à être analysées. Examinons quelques concepts clés du cycle de vie des données et découvrons comment tout cela s'articule.

Comment passer de données brutes à des informations exploitables ? Votre approche est guidée par votre stratégie de données. Cette stratégie est un cadre essentiel qui guide votre organisation dans la collecte, la gestion et l'utilisation de ses données. Votre stratégie doit comprendre la définition d'objectifs, l'identification de sources de données et la mise en place de processus pour l'acquisition, le stockage et l'analyse des données. Une stratégie de données solide aligne les initiatives en matière de données avec les objectifs de l'entreprise, de sorte que l'ensemble de l'organisation s'accorde sur la manière dont les données doivent être utilisées.

La gouvernance des données est un élément important de votre stratégie en matière de données. Votre framework de gouvernance des données comprend des normes de qualité, d'intégrité et de conformité des données appliquées à votre entreprise. Un bon framework de gouvernance spécifie les politiques, les procédures et les contrôles pour la gestion, l'accès et l'utilisation des données qui s'appliquent à chaque équipe de l'organisation. Une gouvernance efficace permet de s'assurer que les données sont exactes, cohérentes et fiables, ce qui aide les organisations à prendre des décisions éclairées et à se conformer aux exigences réglementaires. De fait, 85% des leaders de l'analyse de données et de l'informatique utilisent la gouvernance des données pour garantir et valider la qualité de leurs données.

La sécurité et le Big Data sont les deux faces d'une même médaille. Il n'est donc pas surprenant que l'ensemble des responsables de l'analyse de données, de l'informatique et des entreprises affirment que les menaces de sécurité sont le principal obstacle à une gestion réussie des données. Pour y remédier, les organisations ont besoin de mesures complètes de sécurité des données afin de protéger les données contre les accès non autorisés, les violations et les cybermenaces. Il s'agit notamment d'utiliser un large éventail de solutions de sécurité, du chiffrement et de la surveillance des événements à l'authentification multifactorielle en passant par la formation des employés à la sécurité, afin de garantir les normes les plus strictes en matière de confidentialité, d'intégrité et de disponibilité. De solides mesures de sécurité des données renforcent la confiance des clients et des parties prenantes, et contribuent à préserver la réputation de l'organisation.

La confidentialité des données est essentielle à l'ère du Big Data. La protection de la vie privée de vos clients est directement liée à la réussite de votre entreprise. Les organisations doivent s'assurer qu'elles respectent toujours les réglementations relatives au traitement des données des clients. Il s'agit notamment d'obtenir le consentement pour la collecte des données, de mettre en place des paramètres de vie privée, de protéger les informations sensibles et d'adopter des politiques de sécurité pour sauvegarder les données sensibles.

Que peut-on faire avec le Big Data et l'analyse du Big Data ? Une fois que l'organisation a analysé les informations, les opportunités sont aussi nombreuses que les données.

Le Big Data éclaire les stratégies commerciales de certaines des plus grandes entreprises du monde, tout en apportant une valeur substantielle aux clients ainsi qu'en matière de résultats financiers. Voici quelques exemples de la manière dont les données, l'IA et la gestion de la relation client (CRM) changent la situation pour ces grandes marques :

Le Big Data alimente les algorithmes d'IA, et les données sont nécessaires pour s'assurer que les solutions basées sur l'IA sont entraînées avec les bonnes sources afin d'apprendre et de s'adapter. La maison de couture Gucci a placé l'IA au centre de Gucci 9, son réseau mondial de service client, avec Salesforce Platform. Désormais, l'IA génère des réponses concises dans une voix dite « Guccifiée » afin d'aider les conseillers à assister les clients à chaque interaction.

L'entreprise alimentaire multinationale General Mills souhaitait trouver un meilleur moyen d'utiliser ses données pour atteindre les consommateurs à un niveau plus personnel tout en préservant leur vie privée. Grâce à la richesse de ses données d'achat et de comportement, l'entreprise peut se concentrer sur des données telles que les recettes et les reçus scannés, afin de recommander un contenu personnalisé aux consommateurs en fonction de leur régime alimentaire ou de leur lieu de vie. Cela leur a permis de tripler l'engagement des consommateurs, d'augmenter le nombre d'utilisateurs connus de leur site de 170% en l'espace d'un an, et d'économiser des millions de dollars en publicités payantes.

L'entreprise de détail spécialisée Williams-Sonoma Inc. utilise les données relatives aux achats antérieurs de leurs clients pour personnaliser les e-mails et les publicités qu'elle leur envoie, ce qui a permis de tripler l'engagement. Grâce à Data Cloud, une plate-forme de données avancée, l'entreprise dispose d'une vue à 360 degrés de chaque client et segmente les données en audiences de niche. « La personnalisation est un enjeu de taille », a déclaré Abby Teisch, vice-directrice du marketing. « Nous ne voulons pas seulement vous montrer le produit, nous voulons vous dire comment l'utiliser, comment le cuisiner et à quoi il ressemblera dans votre maison. »
« La personnalisation est un enjeu de taille. Nous ne voulons pas seulement vous montrer le produit, nous voulons vous dire comment l'utiliser, comment le cuisiner et à quoi il ressemblera dans votre maison. » — Abby Teisch, vice-directrice du marketing, Williams-Sonoma Inc.

En connectant toutes les données de ses clients, y compris l'historique des réservations et les interactions avec son complexe, Turtle Bay Resort à Hawaï utilise le Big Data et Data Cloud, une plate-forme de données avancées qui permet d'offrir une expérience personnalisée à ses clients. Les données des clients sont utilisées pour créer des segments très ciblés, et les campagnes par e-mail qui en résultent ont entraîné une augmentation de 20% des conversions de réservation et une augmentation de 15% des répétitions de réservations pour les aventures qu'ils proposent.

Humana facilite l'accès au bien-être grâce à des messages, des services et une coordination des soins sur mesure, avec une vue à 360 degrés des clients. Cela a permis d'accélérer la prestation des soins, de réaliser d'importantes économies et, en fin de compte, d'améliorer le bien-être des patients. De fait, l'entreprise fournit désormais des soins trois à quatre fois plus rapidement et économise six millions de dollars en coûts de sécurité de l'information dans le cadre de ce processus.

Compte tenu de la profondeur, de l'étendue et de l'expansion rapide du Big Data, les défis ne manquent pas. Examinons plus en détail trois d'entre eux.

Les organisations sont confrontées à un défi majeur dans le domaine du Big Data, à savoir la maîtrise des données. Il s'agit de s'assurer que les employés disposent des compétences et de la formation nécessaires pour comprendre et utiliser efficacement les données. En effet, l'amélioration de la maîtrise des données est une priorité absolue selon une enquête récente menée auprès d'experts de l'analyse de données et de l'informatique. Investir dans des programmes de maîtrise des données et dans la formation est une bonne première étape.

Le Big Data est essentiel pour améliorer l'expérience client, mais il représente aussi un grand défi. Pour obtenir des informations utiles et exploitables, il faut mettre en œuvre une tactique d'analyse avancée, comme l'apprentissage automatique et le traitement du langage naturel. Pour réussir, il est nécessaire que les entreprises investissent dans les bons outils et l'expertise afin de personnaliser les expériences et de satisfaire les clients.

Compte tenu de la complexité du traitement du Big Data, votre organisation doit établir de bonnes pratiques. Les meilleures pratiques en matière de données sont importantes pour garantir l'exactitude, l'intégrité, la sécurité et la conformité des données. En partageant une compréhension commune de ce qui est attendu, vos équipes peuvent être sûres qu'elles utilisent des données fiables et que leurs décisions fondées sur des données sont judicieuses.

Selon le rapport Salesforce Focus sur les données et leur analyse et le Guide de stratégie des données, les meilleures pratiques en matière de Big Data sont les suivantes :

1. Objectifs clairs : établir des objectifs commerciaux clairs et les aligner sur les initiatives en matière de données afin de s'assurer que les efforts en matière de données sont ciblés et alignés avec les objectifs de l'organisation.
2. Qualité des données et gouvernance : mettre en place des processus de qualité des données et des frameworks de gouvernance solides afin de garantir l'exactitude et la cohérence des données, ainsi que leur conformité aux réglementations.
3. Sécurité des données et confidentialité : mettre en œuvre des mesures de sécurité strictes pour protéger les données contre les violations et garantir le respect des réglementations en matière de protection de la vie privée, afin de renforcer la confiance des clients et des parties prenantes.
4. Unification des données : l'unification des données est le processus qui consiste à rassembler toutes vos données dans une vue unifiée. En utilisant une plate-forme d'unification des données comme Data Cloud, vous pouvez stocker, gérer et analyser des données provenant de toutes les sources et obtenir une vision approfondie de tous les aspects de votre entreprise.
5. Analytique avancée : exploiter les techniques d'analyse avancée, telles que l'apprentissage automatique et la modélisation prédictive, afin d'extraire des informations précieuses à partir de Big Data et de prendre des décisions éclairées.
6. Infrastructure évolutive : investir dans une infrastructure évolutive et flexible capable de gérer le volume, la vitesse et la variété de vos données, afin que vos systèmes puissent les stocker, les traiter et les analyser avec efficacité.
7. Stockage des données : les data lakes, les entrepôts de données et les data lakehouses jouent un rôle central dans la mise en place d'une infrastructure évolutive. Et selon le rapport Focus sur les données et leur analyse, les organisations qui exploitent efficacement les data lakes et les entrepôts de données ont 2,7 fois plus de chances d'exploiter le plein potentiel de leurs données.
8. Culture axée sur les données : promouvoir une culture qui donne la priorité à une prise de décision fondée sur les données, afin que chaque employé comprenne l'importance des données et soit en mesure de les utiliser efficacement.
9. Collaboration et équipes transversales : encourager la collaboration entre les services et les équipes pour partager les idées, l'expertise et les informations, afin que tout le monde puisse tirer profit de vos jeux de données.

Pour résumer, la stratégie et les solutions de Big Data sont les outils et les plates-formes qui aident les organisations comme la vôtre à obtenir des informations à partir de grands volumes de données.

Les solutions d'unification et d'activation de données regroupent les données de vos clients provenant de sources multiples et fournissent une vue unifiée de vos clients. Data Cloud est une plate-forme de données avancée qui est conçue pour connecter et unifier les données provenant de n'importe quelle source, afin de les activer dans le CRM et les flux de travail que vous utilisez tous les jours, d'alimenter les solutions d'IA et de favoriser une prise de décision efficace et la réussite client.

Les plates-formes de sécurité des données sont indispensables pour protéger les données sensibles contre les accès non autorisés, les violations et les cybermenaces. Ces plates-formes protègent contre les accès non autorisés, les attaques et le vol afin de garantir l'intégrité et la conformité des données de vos clients et de votre entreprise.

Les plates-formes de veille stratégique permettent aux organisations de transformer les données brutes en informations exploitables. Ces plates-formes offrent un éventail de capacités d'analyse avancées, des tableaux de bord interactifs et des outils de reporting qui sont essentiels à toute prise de décision fondée sur les données.

Les plates-formes de visualisation de données donnent vie aux analyses en présentant les données dans un format visuellement attrayant et facilement compréhensible. Ces plates-formes utilisent des tableaux, des graphiques et des représentations interactives afin de communiquer efficacement des données complexes.

Les plates-formes CRM (gestion de la relation client) qui intègrent les données et l'IA, telles que Salesforce Platform, combinent les données des clients avec l'IA, afin de faire passer la gestion de la relation client au niveau supérieur. Grâce à une gestion de la relation client basée sur l'IA, il est plus aisé d'analyser le comportement des clients, de prédire les tendances et de fournir des recommandations personnalisées, tout en offrant une expérience client exceptionnelle.

Toutes ces solutions aident les organisations à gérer et à utiliser le Big Data, et ainsi à prendre des décisions éclairées, à personnaliser les expériences et à assurer la réussite de l'entreprise.

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