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Big Data, un nouveau paradigme

Data - Par Laurent Marzouk - Publié le 15 juin 2012
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Les phénomènes Big Data / NoSQL ne cessent de prendre de l’ampleur, et constituent probablement l’un des nouveaux enjeux majeurs de demain.

Big Data, un nouveau paradigme

Dans un contexte de compétitivité exacerbée par la libéralisation des marchés et l’ouverture à la concurrence (jeux d’argent, services postaux, télécommunications, transports ferroviaires, marché de l’énergie), la diversification de grands acteurs sur différents secteurs d’activité et le développement de la mondialisation, les entreprises doivent plus que jamais se doter d’outils performants nécessaires au pilotage et l’analyse de leur activité, afin d’être en mesure de prendre très rapidement les meilleures décisions et adapter leurs stratégies commerciale et marketing en fonction de l’évolution du marché et des nouveaux besoins de leurs clients.

La plupart des grandes entreprises l’ont bien compris, et se sont dotées de Systèmes d’Information Décisionnels (SID) centrés sur la connaissance de leurs clients, alimentés à partir des différentes applications de production du SI (CRM, ERP, sites de ventes en ligne, applications de téléventes, etc.). Ces SID sont généralement des entrepôts de données dans lesquels sont stockées des informations de références (profils clients, catalogues produits, offres de services, organisation géographique et/ou sectorielle de l’entreprise, etc.) ainsi que l’historique de l’activité des clients (achats de produits ou services, souscriptions à des offres de services, changement de contrats, résiliation motivée, etc.).

Cette vision à 360° de leurs clients permet aux entreprises de mieux cibler leurs campagnes marketing pour la promotion de nouvelles offres. En procédant à l’analyse comportementale de leurs précédents achats sur les données historiques, et/ou en ayant recourt à des analyses heuristiques basées sur des algorithmes de mining afin d’identifier des corrélations entre certaines caractéristiques des clients (âge, sexe, situation familiale, tranche de revenus, historiques de achats, etc.) et les produits achetés, elles sont en mesure de dégager des profils types à cibler. Elles sont aussi capables de mesurer les taux de rétention et d’attrition de leurs clients et d’en comprendre les raisons.

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