L’info pro. Data. Nouvelle donne.

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Je publie ici un billet que j’avais écrit il y a quelques mois suite à la participation au Salon Solutions en octobre 2014, mais qui me parait toujours d’actualité.

Nouvelle donne ces derniers temps dans le domaine de l’information professionnelle : la gestion des données ouvertes. Les données ouvertes, c’est ce formidable vivier d’information gratuite et en libre accès et qui, mine de rien, peut participer à l’élaboration de connaissances stratégiques.

L’utilisation des données ouvertes par les entreprises existe depuis plusieurs années, mais ces derniers temps, une nouvelle tendance a vu le jour – avec la mouvance des big data, open data, smart data, etc. La data, c’est le nouvel Or pour les entreprises.

J’avais pu, lors de ce salon, remarquer de nouveaux acteurs sur le marché, qui proposent leur service d’analyse et de capitalisation des informations. Simple mode autour de la data?

D’un coté, on pourrait penser que ces entreprises qui bâtissent leur business modèle autour de la valorisation des informations libres, ne sont que le renouvellement des agences de veille et d’intelligence économique qui fleurissaient il y a quelques années. La démocratisation de l’accès à l’information sonnait, quelque part, la fin d’un modèle d’entreprise basé sur la difficulté de l’accès à l’info.

D’un autre côté, les entreprises semblent être de plus en plus attentives à la valeur ajoutée que peuvent leur fournir l’analyse de ces informations. Car la facilité de l’accès à l’information a complexifié l’identification de l’info utile.

Quoiqu’il en soit, un nouveau marché, autour de l’exploitation des données ouvertes se dessine, l’enjeu de l’accès à l’information a évolué, le marché de l’information professionnelle se renouvelle…. et c’est tant mieux 🙂 !

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5 raisons d’appliquer les technos Big data à la veille sur les réseaux sociaux

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Aujourd’hui, l’enjeu majeur pour une entreprise n’est plus d’analyser et comprendre l’ensemble des données la concernant de près ou de loin, mais bien de mettre en place des outils pour capter et saisir le déluge des données issues des réseaux sociaux. Les technologies logicielle issues du big data peuvent répondre à ce nouveau challenge : 

      1. Parce que les data issues du web social ne vont cesser de s’accroître. L’utilisation des réseaux sociaux est en constante augmentation : démocratisation continue de l’usage du web, utilisation de nouveaux supports mobiles (mobiles, tablettes) et multiplicité des réseaux sociaux (réseaux sociaux professionnels, microblogging, plateformes de partages de photos et de vidéos, forums de discussions), des nouveaux services, et du temps réel (objets connectés, géolocalisation, commandes en ligne, etc.). .
      2. Parce que les données peuvent provenir de multiples réseaux, appelant des technologies souples, qui peuvent s’adapter rapidement aux nouveaux usages du web et à l’hétérogénéité des réseaux. 
      3. Parce que la compréhension de l’ensemble son environnement web est la clé d’un positionnement en ligne efficace. A l’analyse de ses consommateurs et de leurs pratiques, s’ajoute celle de la concurrence, et des débats liés à son environnement (économique, juridique, etc.). Veiller l’ensemble des acteurs et des débats multiplie les axes d’études.
      4. Parce que la compréhension de l’ensemble de ses clients et publics est primordiale. Les études des usages de ses publics sont essentielles pour répondre au plus près de leurs demandes. Avoir plusieurs publics ciblent exige plusieurs axes d’analyses. 
      5. Enfin, parce que les données issues du web social doivent être recoupées avec les données internes. La capitalisation des données constitue l’une des clés d’une stratégie cohérente et juste. Ainsi, les données du marketing, de la communication, du service client comme du service compta ou autre juridique doivent être recoupées pour tirer profit de l’ensemble des données. 

 

Real time data for the public transport industry

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There is no denying that real time information is part of the internet revolution, and it seems to me that the transport industry illustrates it in a good way.

First and foremost, transport is a daily preoccupation for most people, whether they live in a town, or in the suburbs, or even in the country. Indeed, most people need a means of transport, even if it is just to go shopping or to go somewhere to do a sport.

Secondly, public transport should take into consideration the customers’ feelings : in my opinion, most people base their choice on comfort, price, speed and punctuality. . Information that can one get on one’s smartphone helps people make the right choice. It is also useful for people who are running late because they can make up their lost time.

This is the reason why public transport companies such as RATP, SNCF or STIF have developed mobile applications.

Most people who lives in a big town have the choice of bus, underground, or trains, and mobile applications are extremely useful because the passengers would know about roadworks or delays.

But it should be borne in mind that some people cycle, walk or drive a car when they want to go somewhere, so they don’t always use public transport.

Although these people have applications on their telephones, in my opinion, these applications should be included in the public transport ones. Offering real services.

Retour sur le salon Big Data Paris : BI 2.0 ?

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salon_big_dat_logo Cette semaine a eu lieu la 3ème édition du salon Big data Paris, consacré aux rencontres professionnelles entre acteurs majeurs de solutions Big Data. J’y suis allée avec pour objectif de déterminer quelle était la place occupée par les réseaux sociaux dans le développement de solutions logicielles de big data et de Business Intelligence, en pleine explosion. De mon parcours et visites de stands, je déduis trois positionnement sur le marché:

1. Les solutions logicielles intégrant pleinement leur offre sur l’analyse des données issues du web social sont mineures dans le paysage des acteurs représentés sur le salon, mais elles sont bien présentes . Spécialistes de leur secteur, les acteurs ont su développer un réel savoir faire en la matière et adapter les technologies à ces données si volatiles. Recherche de données en temps réel, outils de cartographie, sémantique, multilinguisme et crosslinguisme sont les principales clés innovantes pour le secteur. Focusmatic et Proxem sont les deux entreprises positionnées sur ce marché et qui étaient présentes. Elles illustrent la nouvelle génération des outils de veille sur le web social qui, grâce à leurs technologies, excellent dans le traitement des informations (suppression du bruit, rapprochement des termes, temps réel, etc.).

2. De nombreux acteurs ont intégré partiellement les données issues du web social, via des connecteurs. Si la récupération et l’analyse de ces données ne sont pas le cœur de leurs métiers, ils introduisent les éléments issus de Facebook et Youtube, le plus souvent sous l’impulsion de leurs clients. C’est donc une première évolution des technologies d’analyse de données internes intégrant des données externes. Une prise de conscience que les réseaux sociaux deviennent informations stratégiques. Et nécessitent d’être incorporées dans les analyses BI. Par exemple, Access Insight, Bime et Sinequa.

3. Enfin, les solutions logicielles qui n’intègrent pas les réseaux sociaux, souvent par choix stratégique. . Considérant que leur technologie est puissante sur les données d’un certain type, ces acteurs pour la plupart préfèrent se concentrer sur leur cœur de métier, ce que je trouve plutôt pertinent. Pour eux, l’intégration des réseaux sociaux n’est pas la priorité du moment et ils se concentrent davantage sur le positionnement sur le marché, le recrutement de talent, le développement de leur offre logicielle originale. Il sera intéressant de voir dans les prochaines années l’évolution de cette catégorie de solutions. Les entreprises utilisatrices devront-elles coupler deux solutions logicielles indépendantes ? ou créer des connecteurs entre eux ? L’explosion des réseaux sociaux sera-t-elle intégrée à la BI ou évoluera-t-elle de son côté, en parallèle ? je crois qu’à long terme, les données devront être assemblées pour donner du sens à l’analyse. Le web social d’un coté et les données internes de l’autre, n’ont pas vocation selon moi, à rester en silo, mais bien à s’auto-enrichir.

Quelques autres remarques sur le salon:
– Un exposant me confiait que cette année, le salon était bien plus structuré. Les acteurs s’exposaient avec un positionnement clair (alors que les autres années, c’était bien plus anarchique selon lui). Une signe de relative maturation du secteur.
– Les data scientists sont vraiment la perle rare du moment (rien de nouveau, mais de nombreux témoignages sur place)
– L’atelier proposé par Teradata était très enrichissant. Même si je ne parle pas l’informaticien, j’ai trouvé leur présentation assez claire, les speakers étaient dynamiques et passionnés.

Smart grids et intelligence territoriale

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smart_grids2 Innovation et optimisation des services : c’est la promesse des smart grids – réseaux intelligents de distribution d’électricité, avec informatique embarquée. C’est une révolution pour les distributeurs d’énergie, qui ont la capacité de déterminer, de façon très précise, la distribution et la consommation sur l’ensemble du territoire. Cette intelligence localisée permet d’adapter les flux et d’optimiser la distribution de l’énergie.

Cette démarche relève d’un double challenge : optimiser les coûts de distribution, et récolter les informations utiles. Ces deux éléments s’auto-enrichissent et permettent une adaptation maximale des réseaux.

Les smart grids illustrent les enjeux de l’intelligence économique territoriale : prendre en compte l’ensemble des informations liées à un territoire pour adapter sa stratégie et ses investissements financiers. L’intelligence territoriale relève d’une adaptation maximale des produits et services déployés sur les territoires, en fonction de leurs propriétés techniques, technologiques, culturelles, géographiques ou encore démographiques. Si les usages diffèrent d’un territoire à l’autre, les entreprises doivent adapter leurs produits et services, dans le souci d’une meilleure prise en compte des besoins des consommateurs. L’intelligence territoriale, illustrée par les technologies de smartgrids permet une dynamique « gagnant-gagnant » : gagnant pour l’entreprise qui optimise alors ses coûts, et gagnant pour les consommateurs qui voient leurs offres de services se diversifier et s’adapter au mieux à leurs habitudes. 

Les smarts grids permettent l’adéquation de trois éléments d’informations stratégique : intelligence économique (prise en compte de l’ensemble de l’environnement d’un produit), territoriale (prise en compte des spécificités des territoires), et numérique (rendue possible grâce aux technologies numérique). 

Crédit Photo : Vetta