Comment l'analyse des données crée-t-elle de la valeur ?
Publié par Floriane Salgues le | Mis à jour le
De la provenance des données à leur analyse : cette infographie signée EY offre un b.a.-ba de la donnée et de son traitement.
Avec la révolution numérique, la statistique est devenue data science et la donnée "big data", voire "smart data". Smart cities, détection des fraudes ou objets connectés: la donnée devient un élément central de la transformation du monde. Petit b.a.-ba de la donnée et de son utilisation.
D'où viennent les données ?
Les chiffres parlent d'eux-mêmes: 20 heures de vidéos mises en ligne par minute; 72,9 commandes par seconde sur Amazon; 700 milliards de minutes d'utilisation de Facebook par mois et 500 millions de tweets par jour, ainsi que 2,9 millions de mails envoyés par seconde. Les données se multiplient de manière exponentielle sur tous les canaux digitaux.
Que fait un data scientist ?
Big data, analytique, data mining et open data font partie des missions quotidiennes des data scientists. En résumé, le data scientist, poste stratégique, a pour mission le traitement et la valorisation de "big data", c'est-à-dire de données massives.
À quoi sert l'analytics ?
Pour le marketing, l'analytics est un outil de performance. Il permet, entre autres, l'enrichissement et le pilotage de la relation clients, la mise en oeuvre du marketing mix, la conception de produits et d'une stratégie commerciale, ainsi que le pilotage de la force de vente.