Comment le Big Data est-il collecté par les Entreprises ?

QU’EST-CE QUE LA COLLECTE DE MÉGADONNÉES ?

L’ère de l’intelligence numérique a conduit à un virage substantiel vers la génération rapide de données. Avec l’essor des médias sociaux et du commerce électronique, 2,5 quintillions d’octets de données sont produits chaque jour. Par exemple, la Bourse de New York génère environ un téraoctet de nouvelles données commerciales par jour. Cette quantité d’informations n’est pas facile à traiter, d’autant plus que 90% d’entre elles sont non structurées et désorganisées. Cette génération continue d’énormes volumes de données difficiles à analyser à l’aide de techniques d’exploration de données traditionnelles est appelée big data, et c’est l’un des phénomènes les plus remarquables du monde du 21e siècle.

QUELLES DONNÉES SONT COLLECTÉES?

Le big data comprend des informations produites par des humains et des appareils. Les données pilotées par l’appareil sont en grande partie propres et organisées, mais les données pilotées par l’homme qui existent sous différents formats et nécessitent des outils plus exquis pour un traitement et une gestion appropriés sont beaucoup plus intéressantes.

La collecte de big data se concentre sur les types de données suivants :

– Données réseau. Ce type de données est recueilli sur toutes sortes de réseaux, y compris les médias sociaux, les réseaux informatiques et technologiques, Internet et les réseaux mobiles, etc.

– Données en temps réel. Ils sont produits sur des supports de streaming en ligne, tels que YouTube, Twitch, Skype ou Netflix.

– Données géographiques. Les données de localisation de tout, des humains, des véhicules, des bâtiments, des réserves naturelles et d’autres objets sont fournies en permanence avec des satellites.

– Données en langage naturel. Ces données sont principalement recueillies à partir de recherches vocales qui peuvent être effectuées sur différents appareils accédant à Internet.

– Données de séries chronologiques. Ce type de données est lié à l’observation des tendances et des phénomènes qui se produisent à ce moment précis et sur une période de temps, par exemple, les températures mondiales, les taux de mortalité, les niveaux de pollution, etc.

– Données liées. Ils sont basés sur les technologies Web HTTP, RDF, SPARQL et URIs et sont destinés à permettre des connexions sémantiques entre diverses bases de données afin que les ordinateurs puissent lire et exécuter correctement les requêtes sémantiques.

MÉTHODES DE COLLECTE DE MÉGADONNÉES LES PLUS COURANTES

1. Analyse du marketing en ligne
L’analyse du marketing en ligne est le moteur du marketing numérique. Les plus grandes entreprises de commerce électronique telles qu’Amazon, eBay et IKEA servent des millions de clients par jour et doivent gérer des tonnes de données collectées dans leurs expériences d’achat. Fondamentalement, les clients sont invités à remplir un formulaire de commande où ils doivent indiquer certaines informations personnelles. Les informations tirées de ces données sont nécessaires pour personnaliser les parcours client et améliorer le service client. Bien que cela permette à ces entreprises de mieux connaître leurs audiences et d’augmenter encore leurs ventes, de tels volumes de données nécessitent des outils de collecte de mégadonnées efficaces qui permettent un traitement rapide et précis des données.

2. Programmes et cartes de fidélité
Les programmes de fidélité sont une pratique populaire parmi les détaillants qui s’efforcent de fidéliser leur marque. Le but de tout programme de fidélité est d’encourager un client à accumuler des points à chaque achat et à les échanger contre des récompenses. Il permet à l’entreprise de créer un profil d’acheteur avec des préférences et des habitudes de consommation détaillées. Ce profil peut être vendu à des annonceurs ou utilisé pour obtenir un merchandising plus efficace.

3. Gameplay
La gamification est une autre stratégie d’engagement populaire utilisée parallèlement aux programmes de fidélité. Il vise à inciter les utilisateurs à interagir avec l’une ou l’autre marque à travers des mini-jeux à la suite desquels un client peut obtenir un prix incitatif. Le gameplay étant souvent addictif, il donne aux entreprises la possibilité de collecter des données volumineuses sur les utilisateurs tant qu’ils sont impliqués dans le jeu. Le potentiel de gamification est élevé. À ce jour, il y a plus de 2,2 milliards de joueurs dans le monde. Un si grand nombre d’utilisateurs produisent des tonnes de données volumineuses chaque minute que les entreprises devraient analyser pour construire leurs stratégies de marketing avec succès.

4. Imagerie satellitaire
Parmi toutes les méthodes courantes de collecte de données volumineuses, l’imagerie satellitaire couvre le globe entier en 30 minutes. Google Maps et Google Earth mettent à jour leurs données 50 à 70 fois par jour. L’utilisation de satellites dans la collecte de données volumineuses permet aux entreprises de mettre à jour en permanence les informations sur les longues distances.

5. Activité sur les réseaux sociaux
Les utilisateurs des réseaux sociaux passent en moyenne 2 à 3 heures par jour. Ils sont considérés comme les principaux fournisseurs de données non structurées sous forme de vidéo, audio, photo, textes, etc. Bien que tous les utilisateurs partagent volontairement ces données, les outils Big Data sont indispensables pour traiter le contenu partagé sur les médias sociaux et collecter les données sur l’activité des utilisateurs. Ce flux massif de données provenant des réseaux sociaux devrait croître de manière exponentielle et constitue une opportunité majeure pour créer des profils d’utilisateurs détaillés. Quel est actuellement le principal intérêt des grandes entreprises technologiques comme Facebook qui collecte environ 63 données distinctes pour l’API.

COMMENT LES MÉGADONNÉES SONT-ELLES COLLECTÉES?

Il existe différentes façons de collecter des données volumineuses auprès des utilisateurs. Ce sont les plus populaires.

1. En faire la demande
La majorité des entreprises préfèrent demander directement aux utilisateurs de partager leurs informations personnelles. Ils fournissent ces données lors de la création de comptes sur le site Web ou lors d’achats en ligne. Les informations minimales à collecter comprennent un nom d’utilisateur et une adresse e-mail, mais certains profils nécessitent plus de détails.

2. Cookies et balises Web
Les cookies et balises Web sont deux méthodes largement utilisées pour collecter les données sur les utilisateurs, à savoir quelles pages Web ils visitent et quand. Ils fournissent des statistiques de base sur la façon dont un site Web est utilisé. Les cookies et les balises Web ne compromettent en rien votre vie privée, mais servent simplement à personnaliser votre expérience avec l’une ou l’autre source Web.

3. Suivi des e-mails
Les trackers d’e-mails sont destinés à donner plus d’informations sur les actions de l’utilisateur dans la boîte aux lettres. En particulier, un tracker d’e-mail permet de détecter quand un e-mail a été ouvert. Google et Yahoo utilisent cette méthode pour connaître les comportements de leurs utilisateurs et fournir des publicités personnalisées.

LE BIG DATA ET LE PAYSAGE DES AFFAIRES

Les entreprises se tournent vers la collecte de big Data pour de nombreuses raisons, mais surtout pour une variété d’avantages qu’elles obtiennent en affaires.

Un meilleur service client
La collecte de données volumineuses permet aux entreprises d’avoir un aperçu du comportement de leur public, de découvrir leurs habitudes et préférences de consommation et, sur cette base, de lancer des campagnes marketing efficaces. Mieux connaître les personnages de l’acheteur permet également aux entreprises de commerce électronique de cultiver la fidélité à la marque et d’améliorer leur présence sur les médias sociaux et le Web en général.

Transformez les données en flux de trésorerie
Certaines grandes entreprises vendent des données volumineuses recueillies sur des sources Web évolutives. Avoir accès à une bonne clientèle est un gros avantage pour toute start-up de commerce électronique de nos jours. Les revendeurs de données sont très demandés car ils aident les entreprises à atteindre le bon public. Gardez à l’esprit, cependant, qu’ils ne vendent pas les données des clients, mais seulement l’accès à ces clients. C’est la raison pour laquelle vous voyez des annonces pertinentes en fonction de vos recherches.

Sécurité renforcée
Les sociétés financières doivent cependant faire face à la collecte de mégadonnées afin d’offrir un niveau de sécurité plus élevé. Par exemple, certains systèmes bancaires en ligne autorisent les utilisateurs par le biais de données de reconnaissance vocale, ce qui réduit considérablement le risque de vol d’identité et de cyberattaque dans son ensemble.

Pour plus d’informations
Pour en savoir plus sur les outils et techniques Big data, n’hésitez pas à contacter l’équipe d’experts de Computools via [email protected] . Ils suivent les tendances du big Data et se spécialisent dans les méthodes les plus courantes de collecte de big Data.