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. 

 

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Métiers de la data et création de valeur

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On entend de plus en plus en plus parler des data par les caractéristiques et les usages qui en sont fait : open data, big data, smart data, etc. Autant de qualificatif pour illustrer la nouvelle ère qui s’offre aux entreprises : l’analyse des données pour créer de la valeur. 

La nécessité pour les entreprises, d’acquérir de nouvelles compétences….

creation_valeurLe nombre de données explose, les technologies d’aide à ces analyses de données évoluent et ouvrent un nouveau champ des possibles. Les compétences pour aborder ces technologies d’analyses sont nouvelles et pointues. Si le métier de data scientist commence à être plus connu et que des formations ouvrent sur ces compétences, il est essentiel de bien identifier les spécialités des data scientists dont les entreprises ont besoin. Comme le disait un intervenant lors d’une table ronde sur les bigdata, l’intégration de ces compétences doit être pensé de façon stratégique, rattaché à une direction proposant une vision globale de l’utilisation des données de l’entreprise (marketing, DSI, stratégie, relation clients,etc.). Dans le même esprit, Matthew Reaney sur le blog Dataconomy propose quatre catégories de datascientists : « Data Business People (DB), Data Creatives (DC), Data Developers (DD), Data Researchers (DR) ». Cette typologie est intéressante car elle démontre les vastes compétences et les différents profils de professionnels qui doivent être conjugués en entreprise pour relever les multiples défis de l’analyse de données. De nouveaux métiers donc, avec les défis RH qui y sont associés.

 

Mais avec un objectif inchangé : l’analyse des données pour créer de la valeur

valeur_infoL’objectif de l’intégration de ces compétences est bien la création de valeur. Lorsqu’on s’engage dans une démarche d’analyse des données, c’est pour en retirer des informations exploitables pour l’entreprise. Des informations qui deviennent dès lors qu’on se les approprie, des connaissances (sur ses clients, ses consommateurs, ses pratiques internes, etc.). Voir à ce propos mon article du Cercle Les Echos. Qu’elles soient des données de géolocalisation, issues de la presse, de la pratique des réseaux sociaux, les données constituent une matière brute, à travailler pour en tirer de l’intérêt et conduire une stratégie adaptée. Les technologies sont différentes mais les objectifs restent les mêmes. Dans ce cas, peut-on considérer que les métiers de l’information d’hier sont ceux de la data aujourd’hui ? L’avenir nous le dira. Quoiqu’il en soit, avec un marché jeune, construisant petit à petit son écosystème avec ses structures et ses spécificités, avec une intégration volontaire de spécialistes de la data au sein même des entreprises, l’analyse des données et la création de valeur ont de beaux jours devant elles.

 

 

About monitoring online reputation software and decoding human languages

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decoding_human_languagesTwo recent and really interesting articles deal with understanding online opinions :
Sentiment analysis: Understanding customers who don’t mean what they say, from Tech Republic
A computational model to measure how good (or bad) your puns really are, from Discover.

These articles highlight the importance of understanding online opinions.
In the past decade, online reputation has been one of the new concerns for companies. Indeed, it is a well-known fact that nowadays people use internet whether it be for shopping, reading the news, or using it for one’s profession.

As a result, the reputation that the companies have on line has become an important part of the communication strategy.
So they have to invest in order to monitor their reputation, otherwise they could face a bad buzz. To monitor e-reputations, specialized software seems to be the ideal solution, however to my mind it is not sufficient.

Even though software enables one to get online opinion, most software doesn’t analyze the writers’ profiles, explain what motivates them to express or determine if what they say is true.
In spite of technology research, human language remains hard to decrypt and the risk is to misread opinions.

However, there is software that exists which can be helpful to analyze opinion; either producing text analysis or producing quantitative indicators. Indeed, a large amount of e-reputation software makes online opinions easier to understand.

As all companies are concerned by online reputation, the software market is prosperous and will continue to be so. Thus, the professionals who decrypt online opinion play an important role, unless one day research succeeds in doing it.

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.

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