Datamart, data marketing, data warehouse, DMP, data intelligence, real time buidding… On vous en dit plus ! Le monde du Big Data est toujours en mutation, dans cet article nous appréhenderons de plus près les nouvelles notions qui ont vu le jour à travers ce phénomène, et ce pour mieux le comprendre.

Datawarehouse et Datamart

Tout d’abord, nous allons aborder avec vous les notions de Data warehouse et Datamart, qui sont deux notions de base dans le monde de la grosse donnée et qui vont plutôt de paires. Le terme data warehouse désigne littéralement en français « entrepôt de données » (warehouse = entrepôt en anglais) ou alors communément appelé « base de données décisionnelle » pour l’entreprise. Il représente une base de données qui sert à rassembler, stocker et classer les données numériques. Aussi, le data warehouse est mis à jour. Vous l’aurez compris, le data warehouse sert de base de données décisionnelle à l’entreprise, qui en y regroupant toutes les informations qu’elle possède de manière ordonnée, elle se constitue une sorte de référentiel qui lui permet de prendre de meilleures décisions. Logique. Ceci, comme nous l’avons vu dans l’article précèdent, rentre dans le cadre de l’optimisation des informations et des actions. En effet, à partir de ces données, l’outil fournira des statistiques et rapports utiles et pertinents.

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Comme représenté sur le schéma ci-dessus, l’origine des données contenues dans le data warehouse est diverse étant donné que les applications de l’entreprise sont multiples, telles que le CRM ou l’ERP. Le but y est donc de consolider toutes ces informations ensemble de manière cohérente. Le créateur du concept de Data Warehouse est Bill Inmon, et le définit comme « une collection de données thématiques, intégrées, non volatiles et historiées pour la prise de décisions. »

On confond souvent data warehouse et datamart, car le terme Datamart, -littéralement magasin de données en français- désigne un sous-ensemble du data warehouse contenant les données ciblées du data warehouse pour un secteur particulier de l’entreprise. Un datamart peut par exemple contenir des données concernant un département, un service ou une gamme de produits par exemple. On parle de DataMart Marketing, DataMart Commercial … Et ces différents datamarts constituent le data warehouse.

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Ces deux notions servent donc à l’informatique décisionnelle et le pilotage de l’activité de l’entreprise.

Nouvelles activités liées au management de données

Pour commencer, le Data Management Plateforme est en quelque sorte un prise de conscience des données et du Big data par les entreprises. Il s’agit de collecter tout type de données autour d’une personne (client) afin de proposer une offre de produit ou service personnalisé. Cela se résume à capitaliser les informations collectées en ligne ou non, sur le client. Ces données sont la plupart du temps analysées afin de déterminer le profil de l’utilisateur. Ensuite, elles sont classées selon différents critères établis par l’entreprise, et peuvent être croisées avec d’autres bases de données afin d’obtenir des informations plus fines. De plus, une DMP, de par sa connaissance d’une personne –i.e. ses informations personnelles et ses goûts-peut atteindre une autre personne qui lui ressemble par l’analyse de cookie. Une autre personne fortement susceptible de devenir cliente donc. La DMP permettra également à une entreprise de suivre les performances de ses campagnes. Un outil crucial, le projet big data est mis en place dans près de 64% des entreprises interrogées en 2014 par le cabinet de conseil et de recherche américain Gartner. Comme nous l’avons étayé dans l’article précédent, la capitalisation des données est un enjeu important pour les entreprises qui optimisent ainsi leur travail de prospection, de personnalisation et de fidélisation.

Ceci nous mène à aborder les nouveaux secteurs métiers liés au Big data.

Le terme data marketing témoigne de la prise en compte par les entreprises de l’importance de la gestion des données collectées sur internet. Apparu dans les années 2000, ce terme est aujourd’hui courant et regroupe des techniques de marketing destinées à capitaliser les informations contenues dans la base de données et à alimenter la base de données. Les progrès ont, depuis, atteint un niveau tel que les entreprises sont aujourd’hui capables de prédire les comportements des consommateurs. Comme ce fut le cas lors de la campagne présidentielle américaine en 2012, l’analyse de données des électeurs et le ciblage effectué par l’équipe de campagne de Barack Obama est un exemple marquant.

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Pour ne citer que lui, le Real Time Bidding provient du data marketing. Le terme désigne « enchère en temps réel » en français. Le RTB est une technologie utilisée dans la publicité en ligne, qui vient bousculer les règles des espaces publicitaires sur internet. Le principe est d’allouer des espaces publicitaires en temps réel à la suite d’enchères organisées par les annonceurs. Ces espaces sont alloués dans le cadre d’ad-exchange en fonction de la taille de la bannière, du contexte de la page web, et en fonction des données relative à l’internaute en ligne. Concrètement, le RTB permet de simplifier le processus d’achat d’espaces de publicités et d’optimiser les investissements publicitaires. Preuve que cette tendance est efficace : les budgets des annonceurs européens dédiés aux campagnes publicitaires sont en hausse 92% en 2014 d’après le site Ad-Exchange.fr.

En espérant vous avoir éclairé sur certains points, nous serons ravis de lire vos retours dans les commentaires.