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Le big data, un peu trop “big” pour les PME et les ETI ?

Chaque seconde, 29.000 Gigaoctets (Go) d’informations sont publiés dans le monde, soit 2,5 exaoctets par jour soit 912,5 exaoctets par an. Un volume de « big data » qui croît à une vitesse vertigineuse.

Ce volume est aujourd’hui impossible à suivre pour la plupart des entreprises. Et cela pour deux raisons.

La première est de réussir à construire un “data lake”. C’est-à-dire un espace où l’ensemble des données des clients, des prospects, des concurrents, du marché, de l’environnement de l’entreprise seront centralisées. Malheureusement, les sociétés françaises ne sont pas à cette étape.

La plupart d’entre elles ont encore des difficultés à posséder un système d’information cohérent ; avec des outils interconnectés et un maître des données pour en assurer la fiabilité. Sharp désigne ce phénomène de “Data Gravity”. Ce qualificatif, que nous trouvons plutôt explicite, empêcherait – selon Sharp, les initiatives de transformation digitale d’aboutir. 

Imaginons que les PME et les ETI aient l’infrastructure pour héberger et collecter l’ensemble de ces données. Ce n’est pas pour autant qu’elles peuvent exploiter ces données. Le Big Data n’est pas de l’analytique, il s’agit de trouver une aiguille dans une botte de foin. LA donnée ou le schéma qui sera utile pour comprendre mieux nos utilisateurs, leur profil, leurs habitudes ou encore notre marché. 

Le Machine Learning et la Blockchain au secours du Big Data

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Mais tout n’est pas perdu pour l’utilisation du Big Data par les PME et les ETI. Au contraire. Avec l’intelligence artificielle et la blockchain, il pourrait bien se démocratiser.

La blockchain est une technologie de base de données distribuée sécurisée par cryptographie. Elle stocke et transmet des informations. Chaque enregistrement de la base de données est appelé un “bloc”. Ces blocs comportent des détails tels que la date de transaction et un lien vers le bloc précédent.

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Plusieurs usages sont possibles

Elle est utilisée pour les cryptomonnaies (bitcoin, etc.) mais elle ne se limite pas à cet usage. Du fait de sa structure décentralisée, elle offre :

  • Plus de fiabilité : comme l’information est disponible sur différents ordinateurs, une donnée corrompue ne peut pas entrer dans la chaîne car elle ne correspondra pas aux données équivalentes détenues par les autres machines.
  • Plus de sécurité : une fois les données stockées, il faut de nombreuses permissions en provenance des autres points du réseau pour y accéder. Il est donc impossible qu’un hacker puisse s’en emparer.
  • Plus de performance pour gérer un volume important de données.
  • L’IA, quant à elle, offre aux entreprises de traiter ce volume de données et d’en extraire une information exploitable.

Il existe d’ailleurs des IA spécifiques sur certaines thématiques accessibles à des entreprises plus modestes.  

Par exemple, pour la relation client, des IA proposent de détecter des “pistes” d’intérêt pour améliorer la performance des campagnes marketing. Ce dispositif va au-delà du marketing automation qui lui se contente de dérouler un scénario en fonction d’un ciblage et du comportement d’un contact.  

Cette IA analyse les données recueillies par le CRM, notamment, mais aussi celles de sources externes comme les réseaux sociaux pour améliorer la connaissance client. Elle facilite le traitement du Big Data. 

Valorisation des données

Pour conclure notre article, l’intégration du Big Data dans le CRM est, pour nous, possible. Chez Divalto, par exemple, nous avons déjà utilisé l’IA pour valoriser un volume massif de données. Et notamment en intégrant une IA dédiée à la maintenance des chaînes de production pour des industriels. Nous constatons que ces implémentations sont possibles, utiles mais personnalisées. Chaque intégration est un projet à part.