The power of big data

The digital revolution is underway, just like the industrial revolution that has changed our lifestyles and consumption habits. Today, we cannot separate ourselves from our smartphone, and we provide our house with tools to analyze temperature or air quality. Personal assistants will soon become indispensable. The emergence of new sources of information and the multiplication of connected objects broaden the scope of possibilities in terms of data exploitation. According to an Ernst & Young report (EY, 2014), as much data is created in the world in 10 minutes as there was from the dawn of humanity until 2003. Every minute, according to Domo, 204 million emails are sent, Facebook users share 2.5 million pieces of content, and Twitter users some 277,000 tweets. This data overload transforms our vision, our understanding and our interpretation of the information around us. Since 1960, business intelligence has sought to extract profit from the management and manipulation of information, afin to make decisions. This is now possible on a large scale. The term big data refers to very large volumes of data, which differs from the volumes traditionally processed by management tools. The analysis capacities are increased, those of storage and processing are almost unlimited. New tools and methods are needed to analyze such a large amount of data, thus extracting information or predictions that will be useful to analysts. As we have seen, the data are increasing and evolving at the same time. They are no longer définies in an exhaustive way, or through sampling alone as was the case. Despite its name, big data is not only a question of volume, which may differ according to the sector of activity or the size of the company. Since 2001, a model called “3 V” has been proposed by Gartner, and oriented towards the following axes:

– Volumes (amount of data to be stored or processed);

– Velocity (frequency and speed of recording, execution, analysis and decision-making);

– Variety (heterogeneity of data, formats and media).

While this model tested the ability of systems to process massive data, other criteria were later added for a business purpose. As seen above, it is not important to have a lot of data, most of which is not used. Instead, it is important to identify relevant and accurate data that can add value for the company and its customers. Thus, the V for veracity (fiabilité and data quality), and value (intrinsic to the company’s data) have been added to the 3V model. Data mining makes it possible to address these selection issues, and has always been at the heart of the insurance industry. This term refers to the tools and processes of exploration, modification and modeling of large volumes of data. The objective is to establish relationships between previously unknown data.

Bien que l’analyse de données et la statistique exploratoire existent depuis des décennies, l’avancée technologique et le big data ont permis l’évolution des pratiques. Alors qu’il s’agissait uniquement de modéliser le réel pour mieux le comprendre, le data mining se doit aussi d’être également un outil d’aide à la décision. Aussi, des techniques a priori éloignées de la culture statisticienne ont fait leur apparition, telles que la reconnaissance de formes (pattern recognition), ou l’apprentissage automatique (intelligence artificielle, machine learning). Les entreprises cherchent à utiliser le big data pour découvrir des faits dont ils n’avaient jusqu’alors pas connaissance. Les récessions économiques ont entraîné des changements profonds dans la plupart des entreprises, plus particulièrement celles qui dépendent de la consommation de masse. En utilisant les advanced analytics, les entreprises peuvent étudier le big data pour comprendre l’état actuel de leur activité, et suivre les aspects en évolution. Les données représentent à la fois défis et opportunités, pour les organisations et leurs fonctions financières. D’une part, la capacité à collecter, gérer, et analyser les données efficacement, peut mener à des meilleures décisions métiers et un avantage concurrentiel durable. Meglena Kuneva, commissaire européenne, soulignait dès 2009 que « les données personnelles sont le nouveau pétrole d’Internet et la nouvelle monnaie du monde digital ». Depuis, les données sont devenues une nouvelle classe d’actifs économiques. D’autre part, il est plus difficile de trouver la valeur des données lorsque celles-ci proviennent de partout, en dehors de ce qui a été géré historiquement par l’entreprise en interne. Maîtriser l’ensemble des informations générées par les systèmes de transactions représente déjà un défi complexe pour une entreprise. Au-delà de fournir aux entreprises des informations sur leur fonctionnement et leur activité, le big data permet également d’en savoir plus sur les comportements des consommateurs. Ainsi, il est possible de cibler un cluster de clients, afin de leur proposer des services ou des produits par lesquels ils pourraient être intéressés. Les objets connectés, par exemple, constituent une riche manne d’informations concernant leur propriétaire. Dans le contexte big data, les données sont de plus en plus intégrées dans les stratégies. C’est ainsi qu’une tendance a émergé : la data driven economy (l’économie guidée par les données). Le concept de l’Internet of Things (IoT, ou internet des objets), porte sur les échanges de données provenant d’objets connectés vers le réseau internet. Il s’agit également d’un marché doté d’un fort potentiel d’évolution, en raison du développement des technologies et de l’utilisation conjointe des données massives. En effet, les objets connectés (tels que les smartphones, smartwatches ou encore les capteurs environnementaux) récoltent de nombreuses données sur leurs utilisateurs, d’où un couplage évident avec les techniques big data. Les utilisations de ces données peuvent être variées, et représentent un avantage concurrentiel important pour les entreprises qui se sont lancées dans l’aventure big data. Les banques et les assureurs ont ainsi la possibilité de proposer des offres sur-mesure à leurs clients, selon leurs profils et leurs comportements. À l’heure où la personnalisation et l’expérience client occupent une place prépondérante dans les stratégies, le big data offre de nombreuses perspectives intéressantes, si tant est qu’on en maîtrise les techniques. La route est donc longue et semée d’embûches, mais big data et IoT font partie des technologies de l’industrie du futur. Les entreprises ont donc tout intérêt à monter dans le train en marche.

Marion MEYER

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