Volume, vitesse et variété de données, ce sont les 3V qui permettent aisément de définir ce qu’est le Big Data. Egalement appelé « mégadonnées », il s’agit de grosses données collectées par les entreprises et qui peuvent venir de partout : des réseaux sociaux, de la géolocalisation, des enregistrements de transactions d’achats, et bien d’autres. En raison de leurs grands volumes et leur complexité, aucun outil traditionnel de management et de traitement des données ne peut ni les travailler ni les stocker. Mais pourquoi le Big Data est-il aujourd’hui devenu un levier d’innovation dans le marketing digital ? A l’aide de cet article, découvrez l’impact du Big Data sur les stratégies numériques, les outils d’analyse de données populaires et les bonnes pratiques pour collecter.
Big Data : un avantage concurrentiel majeur pour l’élaboration des stratégies marketing
Intégrer le Big Data dans vos stratégies marketing présente effectivement de nombreux avantages. Tout d’abord, il permet d’extraire des informations précieuses sur les besoins et les attentes de vos prospects et de vos clients. A l’aide de ces données, vous pouvez alors prendre des décisions rapides et précises qui vous aideront à leur proposer de nouveaux produits ou d’effectuer des campagnes marketing plus ciblées et plus personnalisées. Mais pas que. La smart Data peut également vous aider à augmenter l’engagement de vos clients et d’en attirer de nouveaux.
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Les techniques d’analyse du Big Data et les outils de traitement populaires
Afin de mieux analyser le Big Data, différentes techniques et outils sont aujourd’hui développés. Si l’analyse comparative vous permet par exemple de comparer vos offres avec ceux de vos concurrents, l’analyse de sentiment peut être usée pour évaluer la satisfaction de vos clients. L’analyse des réseaux sociaux, en outre, vous aide à accroître votre visibilité et l’analyse marketing vous guidera dans le lancement de vos nouveaux produits et services. Le site https://redstone-partners.com par ailleurs, vous propose une analyse prédictive et prescriptive du Big Data. Cette technique allie données opérationnelles et financières pour améliorer la rentabilité et la croissance de votre société à moindre coût.
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Même un cluster de serveurs sera rapidement surmené face à la vélocité du Big Data. Voilà pourquoi, pour atteindre la puissance d’analyse suffisante, il est nécessaire de baser le traitement sur des technologies dédiées tels que Hadoop, Apache Spark et MongoDB.
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Analyse de données : défis et bonnes pratiques
Relatif aux problèmes de capacités de traitement, la création d’une bonne architecture Data est un véritable défi pour les entreprises. En fait, les systèmes doivent être parfaitement adaptés aux besoins propres à l’organisation. Tout comme le déploiement de cette technologie nécessite également des compétences inédites à celles que possèdent les administrateurs de base de données et les développeurs spécialistes dans les logiciels relationnels.
Dès lors, afin que votre entreprise puisse profiter de la puissance et des avantages procurés par le Big Data, voici quelques bonnes pratiques à suivre. D’abord, définissez clairement vos objectifs et vos besoins. Ensuite, choisissez les techniques d’analyses qui correspondent le mieux à vos objectifs tels que l’analyse descriptive et prescriptive. Et pour terminer, n’hésitez pas à investir dans la sécurité des données.