Qu’est-ce que le Smart Data ? L’approche qui rend les données plus intelligentes !

On dit que la donnée est le pétrole du XXIe siècle, et c’est vrai : les entreprises n’ont jamais autant collecté, traité et exploité d’informations que ces dernières années. Selon l’Institut ESG, le volume des données gérées par les organisations double tous les deux ans en moyenne.

Mais l’analogie va plus loin encore, car ces données brutes sont sans valeur : au même titre que l’or noir, elles doivent être raffinées – structurées, qualifiées, valorisées – pour devenir exploitables.

Car les données ne sont pas intelligentes de base : c’est leur analyse et leur utilisation qui l’est. Et c’est là qu’entre en jeu le Smart Data : une approche qui, à contre-courant du Big Data (donc de l’accumulation massive de la donnée), consiste à se recentrer sur les informations qui apportent réellement de la valeur à l’entreprise.

De quoi s’agit-il et comment pratiquer le Smart Data ? Voici tout ce que vous devez savoir.

Qu’est-ce que le Smart Data ? Une définition simple

À l’ère du Big Data, il faut garder à l’esprit que la qualité des données collectées compte plus que leur quantité. Il est plus important, en effet, de disposer de données fiables et pertinentes dans un volume moindre, que d’avoir accès à une abondance d’informations dont on ne sait que faire.

C’est pourquoi le Smart Data est un levier incontournable du traitement des données : une manière de faire le tri dans une mer de data qui, pour être consommée, doit d’abord être transformée en eau potable.

Alors, qu’est-ce que le Smart Data ? Tout simplement le fait de « trier » les données bruites afin de sélectionner les plus pertinentes au regard des besoins de l’entreprise, et ainsi pouvoir les intégrer à ses stratégies (commerciales, marketing, opérationnelles, financières…).

Il s’agit, en somme, de traiter l’information brute issue du Big Data pour en tirer de la « donnée intelligente » (la traduction littérale du Smart Data), exploitable dans un contexte spécifique et dans un but bien défini.

Comprendre le Smart Data et ses différences avec le Big Data

Pour bien comprendre l’intérêt du Smart Data, il faut aller regarder du côté du Big Data – la production massive (et incontrôlée) d’informations numériques.

Le fait est que nous générons aujourd’hui des quantités phénoménales de données : environ 2,5 quintillions de bytes chaque jour (soit 2,5 millions de térabytes). Une production que l’on doit, en majorité, aux utilisateurs d’Internet. (Source)

Des données massives… mais inexploitables à l’état brut

Les données sont en effet partout. Nous en produisons en créant un compte client sur un site web ou sur une application ; en remplissant un formulaire ; en complétant un profil sur un réseau social ; en activant la géolocalisation sur un téléphone ou un ordinateur ; en utilisant un objet connecté (enceinte intelligente, Smart Watch, balance connectée, etc.) ; en communiquant avec nos proches via des messageries ; en rédigeant des contenus et en publiant sur les plateformes…

Des données sont générées en permanence, presque à chaque pas que nous faisons, à chaque geste que nous esquissons. Le Big Data désigne non seulement ces informations produites massivement, mais aussi tous les systèmes qui permettent leur collecte, leur stockage, leur traitement et leur exploitation.

Sauf que cette masse de données est brute. Comme le pétrole, elle est inutilisable en tant que telle, sans traitement préalable.

Or, aussi brillant soit-il, notre cerveau humain est incapable d’analyser de tels volumes de données. Imaginez devoir parcourir un tableau Excel contenant plusieurs milliards de milliards de cellules, chacune contenant des millions d’informations, afin d’en extraire des éléments pertinents pour élaborer une stratégie commerciale ou marketing…

C’est de l’ordre de l’impossible. Le cerveau perd pied. C’est pourquoi il est nécessaire de confier cette tâche à des algorithmes, capables de la réaliser en un temps record et plus efficacement que nous ne saurons jamais le faire.

Passer du Big Data au Smart Data : un enjeu majeur pour les entreprises

Cette problématique du traitement des données n’est pas anodine : elle est au cœur des stratégies des organisations. Avec des conséquences concrètes : la data de mauvaise qualité peut coûter jusqu’à 25 % du revenu total d’une entreprise, si l’on en croit une étude du MIT Sloan (relayée dans cet article).

À l’inverse, de la data de bonne qualité peut contribuer à une augmentation du chiffre d’affaires de 70 %.

C’est justement ce que propose de faire le Smart Data – trier les données à la source, les passer par le tamis de la pertinence, afin d’en extraire des informations exploitables, à forte valeur ajoutée… et d’y parvenir dans les meilleurs délais, avant que cette précieuse data ne devienne obsolète et ne perde une grande partie de son intérêt.

C’est le travail, entre autres, du data scientist et du data analyst, mais aussi du marketeur qui élabore ses stratégies en s’appuyant sur des informations fiables. Cela permet à l’entreprise de prendre des décisions plus rapides et, surtout, mieux informées, tout en évitant de stocker de grandes quantités de données inutiles.

Les 5 « V » du Big Data

Pour évoquer les opportunités et les défis du Big Data, on emploie souvent une série de termes qui commencent par la lettre « V » :

• Le Volume des données produites, collectées, gérées et/ou analysées par les entreprises.
• La Variété des données traitées, ce qui désigne à la fois leur source et leur type (structurées, non structurées, semi-structurées…).
• La Vitesse avec laquelle les entreprises collectent, stockent et analysent les données.
• La Valeur des informations issues du Big Data : les plus pertinentes pour l’entreprise.
• La Véracité, c’est-à-dire la fiabilité des informations à toutes les étapes du traitement.

Ces termes sont complémentaires et, combinés, renvoient à la notion de Smart Data : l’exploitation pertinente des données suppose d’utiliser correctement ces cinq « V ».

À quoi ça sert, le Smart Data ?

Tout cela est bien beau, mais concrètement, à quoi sert le Smart Data ? En quoi des données de meilleure qualité constituent-elles un bienfait pour les entreprises ? On peut dégager plusieurs bénéfices :

En se focalisant sur les données les plus pertinentes et les plus fiables, les entreprises se donnent les moyens pour prendre des décisions de meilleure qualité (basées sur des informations tangibles plutôt que sur des intuitions), dans des délais plus courts.

Le Smart Data participe ainsi à améliorer la prise de décision stratégique, à réduire le risque d’erreur, et à valoriser l’entité sur le long terme.

• En utilisant des données à forte valeur ajoutée, les entreprises peuvent transformer leurs processus internes afin de les rendre plus efficaces. Cela, grâce à une analyse minutieuse des coûts, des ressources, des délais, des erreurs, des négligences et des opportunités d’amélioration. De quoi booster les performances opérationnelles, mais aussi la sécurité : par exemple, le Smart Data permet aux acteurs de la finance, de la banque et de l’assurance de mieux détecter la fraude et les comportements ambigus, et de prendre des mesures.
• Des informations correctement traitées aident aussi à mieux connaître ses prospects et clients. Avec de nombreux avantages à la clé : la personnalisation des services, l’amélioration de l’expérience client, l’optimisation de la relation client, la conception de campagnes marketing plus efficientes et mieux ciblées, l’analyse du ressenti des consommateurs pour leur proposer des offres personnalisées, etc.
• C’est aussi une manière d’être plus réactif face aux évolutions du marché et au surgissement de nouvelles tendances. En ce sens, les données de qualité aident à identifier les opportunités commerciales, à détecter les segments de marché encore inexplorés, à inventer de nouveaux produits et services correspondants aux besoins actuels et futurs, à innover toujours plus, etc.
• Enfin, le traitement des données est devenu un enjeu réglementaire, et dans un tel contexte, le Smart Data contribue à garantir la conformité de l’entreprise – notamment avec le RGPD, qui incite à collecter et à conserver exclusivement les données pertinentes, tout en assurant leur protection et leur confidentialité.

Les stratégies issues du Smart Data

En raffinant les données brutes, le Smart Data permet aux entreprises d’élaborer des stratégies efficientes dans de nombreux domaines. Voici deux exemples de stratégies rendues possibles par cette approche :

• Le Smart Data Marketing consiste à puiser dans la masse des données pour gagner en précision lors des campagnes de communication : il s’agit de délimiter les « bons » profils de prospects (en fonction de critères préexistants, issus des clients actuels et passés) afin de mieux les cibler dans le cadre des actions marketing, mais aussi, plus simplement, de qualifier les données des contacts intégrés au CRM. Le but ? Transmettre aux commerciaux des profils matures, prêts pour la conversion.
• Le Social Media Intelligence combine le Smart Data et les stratégies sociales : une analyse approfondie des réseaux sociaux conduit à évaluer les marchés, à anticiper les tendances et à optimiser les campagnes de communication. Cela permet aux entreprises d’être plus efficaces sur les plateformes sociales, d’investir plus intelligemment leurs ressources dans la publicité, et d’identifier les influenceurs les plus à même de faire passer leurs messages auprès des internautes.

Comment pratiquer le Smart Data ?

La pratique du Smart Data suppose de suivre deux démarches : la collecte et la gestion des données, dans un premier temps ; et l’analyse des informations, dans un second temps. Nous verrons aussi quels outils utiliser pour y parvenir.

La collecte et la gestion des données

La collecte des informations pertinentes est une première étape déterminante en vue de mener une analyse efficiente. Cela implique d’employer les méthodes les plus fiables pour recueillir les données des prospects, clients, consommateurs ou partenaires.

Quelles méthodes ?

• La collecte en interne, via l’utilisation de sources propres à l’entreprise – CRM, historique des achats, listings de clients, comportements sur les supports digitaux de l’entité (site web, blog, comptes sociaux…), remontées faites par les commerciaux et par le service client, etc.
• La sollicitation directe des prospects et des clients, via des sondages, des questionnaires, des enquêtes de satisfaction, ou encore la mise en place de programmes spécifiques (cartes de fidélité, campagnes de parrainage, etc.). Cette sollicitation peut passer par des canaux aussi bien physiques que digitaux.
• L’utilisation de sources externes, comme les données sociodémographiques, les tendances, les informations fournies par les partenaires, les études de marché, etc.

Une fois ces données recueillies, il faut les gérer correctement. D’abord, en les nettoyant, ce qui en revient à supprimer les erreurs, les doublons, les informations incomplètes, ainsi que la data qui n’a pas de valeur.

Ensuite, en les structurant, ce qui consiste à les organiser de façon cohérente, à les hiérarchiser, et à les catégoriser par paquets de manière à les rendre plus accessibles et plus compréhensibles. Enfin, il s’agit de les stocker convenablement, sur site ou sur des serveurs distants.

Attention : Smart Data ou pas, il est essentiel de respecter les exigences du RGPD en matière de protection des données personnelles. Le règlement européen insiste, par exemple, sur la notion de consentement : la manifestation de « la volonté libre, spécifique, éclairée et univoque » par laquelle une personne accepte de livrer ses informations.

Ce consentement doit pouvoir être démontré à tout moment aux autorités par le responsable du traitement.

L’analyse des données

C’est le gros morceau du Smart Data : l’analyse intelligente et pertinente des données collectées, stockées et structurées. Pour cela, on emploie une grande variété de méthodes, de techniques et d’outils permettant d’extraire des informations exploitables à partir des masses de données existantes.

À titre d’exemple, on peut se servir de…

• l’analyse statistique,
• l’analyse de régression (l’examen de la relation entre les variables dépendantes et indépendantes),
• l’analyse des séries temporelles (afin de prédire les valeurs futures d’une variable spécifique),
• l’analyse des données textuelles (pour l’examen de corpus massifs de textes),
• etc.

Ici, les technologies d’intelligence artificielle (notamment le machine learning) jouent un rôle majeur, en ce qu’elles donnent aux algorithmes les moyens de détecter des modèles, des anomalies ou des tendances dans les lots de données.

Elles sont donc de plus en plus souvent employées par les data scientists et les data analysts.

Vient ensuite l’étape de la visualisation des données (dataviz) : un ensemble de méthodes qui visent à synthétiser, à l’aide de graphiques, les données statistiques obtenues.

Étape cruciale s’il en est, puisque les résultats s’avèrent souvent trop complexes pour être exploités, et surtout communiqués, tels quels : la dataviz permet d’en fournir une interprétation cohérente qui conduit à une utilisation immédiate.

Les outils de Smart Data

Concluons ce survol du Smart Data en évoquant les outils indispensables pour collecter, structurer et analyser les données issues du Big Data. Voici quelques exemples parmi les solutions les plus courantes :

• Le stockage et la gestion : bases de données relationnelles (MySQL, Oracle…), systèmes de gestion de bases de données NoSQL (MongoDB, Cassandra, Couchbase…), systèmes de stockage distribués (Amazon S3, Stockage Blob Azure…).
• L’ingestion et l’intégration des données : Astera, Apache Kafka, Apache Nifi, Talend, Amazon Kinesis…
• L’analyse et la visualisation des données : Apache Spark, Microsoft Power BI, Open Refine, SAS, Tableau…
• Les outils d’intelligence artificielle : DataLab, Julius IA, PyTorch, TensorFlow…

Le Smart Data n’est pas une tendance éphémère : c’est une nouvelle manière d’aborder la problématique des données brutes et massives, qui constitue désormais un enjeu stratégique pour la grande majorité des entreprises.

Car, pour utiliser les données de façon cohérente et en toute efficacité, il faut d’abord en extraire la substantifique moelle. Sans cette démarche, les informations brutes ne sont rien d’autre qu’une matière première inexploitable.