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[Smart Data] Quand la vision métier donne du sens aux données
Aux écueils annoncés du Big Data, les futurs traitements de la donnée devront opposer une approche résolument orientée business. Partir du besoin final pour rendre la data digeste permettra alors de la transformer en insights efficaces.
![[Smart Data] Quand la vision métier donne du sens aux données](/Img/BREVE/2018/12/335164/Smart-Data-Quand-vision-metier-donne-sens-aux-donnees-F.jpg)
La masse des données accessibles aux entreprises ne cesse d'augmenter et les flux d'informations vont continuer, dans les prochaines années, leur courbe exponentielle. Cette "surcharge informationnelle" impose aux organisations de redéfinir leurs besoins réels, sous peine de crouler sous les données, souvent inutiles ou non-exploitables. Chez Kompass, c'est à Loïc Deo Van, fondateur de ByPath et Directeur de l'Innovation, que revient d'appréhender cette nouvelle donne : " Nous arrivons dans un monde où il devient contre-productif de "stocker pour stocker" la data. Au-delà des limites techniques, la menace de l'infobésité nécessite de trier la donnée très en amont, dès le processus de collecte. C'est à la fois indispensable et bien plus utile à l'orientation stratégique des équipes marketing et commerciales ".
Trier la data selon une approche métier
L'idée est de penser des infrastructures et des algorithmes de tri capables de détecter l'information pertinente et activable par les opérationnels. Avoir une idée précise de l'usage auquel on destine l'information captée et donc privilégier une approche métier, d'autant que la valeur d'une donnée diffère d'une personne ou d'un service à l'autre. Laurence Barrière est Directrice Marketing du groupe Apave, qui accompagne entreprises et collectivités dans la maîtrise de leurs risques techniques, humains et environnementaux. Au moment de la mise en place d'une nouvelle stratégie de marketing conversationnel vouée à personnaliser les échanges avec ses clients et prospects, en captant leurs intérêts précis, elle a fait appel à Kompass pour assainir et structurer ses données CRM, avant de les croiser avec celles issues de son site et de ses réseaux sociaux. " Ces travaux sont fondamentaux pour obtenir des données de qualité et en tirer des analyses pertinentes, dans la mesure où nous intégrons une solution de marketing automation pour développer le lead management, via un dispositif d'inbound marketing. " Pour elle, " l'explosion des données exige lucidité et pragmatisme. Il faut dès aujourd'hui être au clair sur ses objectifs marketing. Définir sa stratégie permettra de structurer les données, de mettre en place un datamining efficient et de s'organiser pour pouvoir exploiter pleinement les datas, ou les rejeter, selon leur valeur business ".
Vers une donnée "micro-packagée"
" L'utilisateur final a besoin de moins d'informations mais doit pouvoir en tirer de la valeur. C'est à nous, fournisseurs, de leur apporter une donnée consommable, micro-packagée selon ses usages. L'intelligence artificielle et le machine learning vont, peu à peu, améliorer la détection d'une information plus raffinée, en faisant entrer l'insight dans l'univers du smart data ", avance Loïc Deo Van pour qui on n'utilisera peut-être plus à l'avenir qu'1% de la donnée disponible, mais pour des résultats plus rapides et plus probants.Avec la traduction de leurs savoir-faire métier dans les outils technologiques, les entreprises seront en mesure de créer des modèles prédictifs pour parfaire leur approche. Laurence Barrière, de l'Apave, abonde : " Saisir toutes les opportunités de capter les prospects, améliorer l'expérience de nos clients et favoriser l'intégration sans couture entre interactions terrain et interactions digitales permettra une ultra-personnalisation de nos messages pour répondre encore mieux à l'exigence d'expérience-client parfaite, le Graal du marketing ".
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