Pôle Paris Alternance

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1 Pôle Paris Alternance Mémoire de fin d'étude " RÉSEAUX SOCIAUX & BIG DATA " Réseaux sociaux et Big Data pour le recrutement et la fidélisation client Préparé sous la direction de M. MASSON À la suite d'un contrat en alternance effectué au département Marketing de la société Qualitysource et Sushi Shop LANOT Baptiste HAMIDI Mohamed Promotion : 2013/2015 Classe : 5MC3 & 5MC5

2 Remerciements La réalisation de ce mémoire a été possible grâce à l'aide et aux interventions de plusieurs personnes à qui nous voudrions témoigner toute notre reconnaissance. Nous voulons tout d'abord adresser toute notre gratitude à notre maître de mémoire, Sébastien MASSON, pour sa patience, sa disponibilité et surtout ses judicieux conseils, qui ont contribué à alimenter notre réflexion. Nous voulons remercier les professeurs de l'école PPA, qui nous ont fourni les outils nécessaires à la réussite de nos études et de ce mémoire qui en est l'aboutissement. Nous remercions également Alain GARNIER, CEO de l'entreprise JAMESPOT et Alban GACHON de l entreprise XEBIA pour le temps qu ils nous ont accordés et les réponses qu ils ont apportées à nos questions. Enfin, nous exprimons notre reconnaissance envers nos amis et collègues respectifs qui nous ont apporté leur support moral et intellectuel tout au long de la rédaction de ce mémoire.

3 Sommaire Introduction... 1 Chapitre I - Le concept de Big Data Définition du terme Big Data Les débuts de l apparition du phénomène "Big Data" Les caractéristiques des Big Data : les 3 V Les caractéristiques théorisées par Doug Laney Les caractéristiques enrichies Chapitre II - Le rôle des réseaux sociaux Le contexte actuel des réseaux sociaux Définition, caractéristiques et objectifs Evolutions Big Data et Réseaux Sociaux, un lien fort? Le Big Data, un moteur du développement des réseaux sociaux Une révolution technologique apportée par les réseaux sociaux Les réseaux sociaux, une mine d informations pour le Big Data Quid du réseau social en entreprise, faible générateur de données Les enjeux du social CRM Enjeux et contexte du CRM Le client au centre de la relation Chapitre III - Intérêt du phénomène «Big Data» Les apports Des moyens marketings de plus en plus inédits Percevoir les tendances des marchés qui feront l avenir Prédire l intention d achat... 51

4 1.2 La fidélisation et l attraction de nouveaux consommateurs À quelles fins les fonctions marketing s imprègnent-elles du phénomène? Une approche "one to one" Interaction personnalisée Nouvelles méthodes Nouveaux métiers Chapitre IV - Les limites du Big Data Sécurité, hiérarchisation et éthique Les risques juridiques Le Big Data est-il réellement efficace pour la prise de décisions Conclusion Annexes Fiche de lecture I Fiche de lecture II Interview de l entreprise JAMESPOT Interview de l entreprise XEBIA Enquête Réseaux Sociaux et Big Data Bibliographie & Webographie La charte de l étudiant Lexique

5 Introduction 2002, cette année phare a été le commencement de l ère numérique. C est aussi depuis cette année que la capacité de stockage numérique a dépassé la capacité de stockage analogique. En 2007, soit seulement 5 ans plus tard, 94% de la mémoire mondiale est devenue numérique et en 2011, la masse totale d information dans le monde a été évaluée à 295 exabytes avec un taux de croissance de +50% par an.1 Il s agit bien d un bouleversement pour notre société. Une grande partie de ces données ne sont pas exploitées par les entreprises. En effet, seulement 10% des données mondiales sont structurées, les autres données sont déstructurées et ne peuvent être traitées sans une technologie Big Data. Un enjeu existe bel et bien pour les entreprises qui seront capables de gérer les 90 % restants car les données sont devenues le nouvel or noir de notre temps. En 2013, Facebook a proposé de racheter la jeune et petite start-up américaine Snapchat pour 3 milliards de dollars. Snapchat a rejeté cette offre de rachat. Pourquoi une start-up a refusé une telle offre? La réponse est que la start-up ayant lancé l application mobile d'échange de photos éphémères a compris dès le départ l importance des données et a réussi à récolter des milliards de numéros de téléphone. Deux ans plus tard, Snapchat a été revalorisée à 19 milliards de dollars et a réussi à lever plus de 500 millions de dollars de fonds. Cet exemple illustre bien l importance des données et leur capacité à se transformer en pièces sonnantes et trébuchantes. Aujourd'hui, miser sur les données c est miser sur le Big Data. Ce terme vaste désigne un ensemble volumineux de données structurées et déstructurées qui s échangent de manière très rapide voir instantanée. Ces données sont trop volumineuses, trop rapides et trop hétérogènes pour être traitées par un système traditionnel de gestion de base de données. 1 Hilbert et López, The World s Technological Capacity to Store, Communicate, and Compute Information,

6 Collecter des données, c est bien, pouvoir les traiter et les analyser, c est beaucoup mieux. Un système de gestion de base de données Big Data permet de traiter des quantités très volumineuses de données et de gérer des données structurées et déstructurées qu elles soient émises en temps-réel ou non. Les spécialistes d Internet et des nouvelles technologies se sont accordés pour dire que le Big Data sera une des armes économiques la plus puissante à l avenir et que cette technologie deviendra un atout compétitif pour les entreprises qui choisiront de se lancer dans un projet Big Data. D'après IBM, nous générons chaque jour 2,5 trillions d octets de données (2,5 milliards de milliards données), un chiffre mirobolant qui n a plus rien à voir avec les quantités de données générées il y a 10 ans. En outre, 90% des données dans le monde ont été créées ces deux dernières années. Les sources de ces données sont multiples et variées. Elles proviennent de capteurs utilisés pour collecter des informations, des sites de réseaux sociaux, de photographies numériques, de vidéos, d enregistrements sonores, de transactions en ligne et de signaux GPS pour ne citer que les plus importantes sources. Le constat est donc sans appel : le Big Data fait partie de nos vies. Il faut maintenant comprendre comment les «mégadonnées» (autre terme donné au Big Data) vont peu à peu commencer à engendrer une rupture dans notre société. Les principaux domaines concernés sont la science, la technologie et le marketing. Ce qui nous intéresse ici, c est la rupture engendrée dans le marketing même si nous exposerons également celle engendrée sur la technologie. En effet, la première rupture étant la technologie utilisée pour gérer les données Big Data, une technologie qui permet gérer de gros volumes de données d une grande variété de vélocité forte (Hadoop pour la plus connue). Pour les entreprises et dans le domaine du marketing plus particulièrement, le Big Data peut être utilisé dans un objectif de fidélisation client. Nous savons que pour mieux conserver un client, il faut le connaître et répondre à ses attentes voir les prédire. 2

7 Nous savons également que la fidélisation est un enjeu crucial pour les entreprises car fidéliser ses clients coûte moins cher qu'en acquérir de nouveaux. Le Big Data par son avantage à apporter de grandes quantités d informations, peut permettre de remplir cet objectif de fidélisation s il est couplé à une stratégie CRM et SRM (Social Relationship Management). Selon une étude récemment publiée par l éditeur de la plate-forme digitale Turn et Forbes Insights : "74% des professionnels du marketing considérés comme étant de fins tacticiens tirant parti de l analyse de données, ont une longueur d avance sur la concurrence du point de vue de l engagement et de la fidélisation des clients". 2 Cette longueur d avance serait expliquée par le fait que le marketing d aujourd hui n est plus orienté sur l offre mais sur le client. C est le client qui construit l offre et non plus l inverse. Cette hypothèse ne fonctionne pas avec les grandes marques de consommation comme Apple ou Coca-Cola mais cette approche est celle qui devrait être adoptée afin de mieux répondre aux exigences dans un contexte très concurrentiel où le client est volatile et extrêmement exigeant. L idée est donc d utiliser le Big Data pour connaître davantage sa clientèle existante. Cette connaissance est basée sur la satisfaction du client et sa relation avec l offre et la marque dans son ensemble. Sans parler de fidélisation client, le Big Data permet de répondre à des objectifs marketing cruciaux. D après Thomas Husson du cabinet Forrester, l enjeu essentiel est la modélisation des comportements des consommateurs dans une approche prédictive. Le but est de proposer une offre plus contextuelle et personnalisée. En bref, l objectif est de proposer le bon produit au bon moment afin d améliorer l efficience relationnelle et de rationnaliser la valeur de chaque client. Selon l étude européenne «Business Intelligence Maturity Audit» de Steria, seulement 7% des entreprises européennes estiment que l analyse du Big Data est aujourd hui très importante pour leur activité et 10% des entreprises françaises le 2 Data Driven and Digitally Savvy, Forbes Insights/Turn,

8 considèrent comme une réalité. Autant dire qu en termes de Big Data, tout reste à faire. De nombreuses informations peuvent être récoltées et traitées en temps-réel et permettre à une entreprise d être plus efficience et d être plus compétitive. L une des plus grandes sources de données pour le Big Data sont les réseaux sociaux. Les réseaux sociaux sont en effet de grands pourvoyeurs de données. Le réseau social Facebook pour ne citer que le plus connu, dépasse Google en trafic hebdomadaire aux Etats-Unis depuis 2011 et génère à lui seul plus de 500 téraoctets de nouvelles données chaque jour, ce qui représente 300 millions de livres au format texte. Ces données procurent des informations sur le comportement des utilisateurs, ce qui apporte une vision très qualitative et moins axée sur le quantitatif pour les analyses. Les données issues des réseaux sociaux peuvent être variées (clics, publication de vidéos, de texte, d images, commentaires, partages, etc.) et sont générées en tempsréel et en grande quantité. La technologie Big Data est actuellement la seule à pouvoir les stocker et à les traiter de manière efficace. Les réseaux sociaux ont donc un lien très fort avec le Big Data et les deux se développent conjointement. L utilisation des réseaux sociaux par une marque peut donc être très enrichissante car cela lui permet d avoir une météo de la satisfaction de ses clients en temps réel et de pouvoir proposer le bon produit au bon moment en fonction du profil du client. Les entreprises souhaitent actuellement avoir la possibilité d analyser de manière automatique tout ce que les internautes peuvent dire de leurs marques. L enjeu des réseaux sociaux est de savoir comment une entreprise est capable de récupérer les données des grands groupes comme Facebook et Twitter afin de mieux cerner les attentes de leurs clients et prospects de manière individuelle et unique. Les réseaux sociaux, hormis le lien qu ils ont avec le Big Data, ont peu à peu permis de mettre en place un social CRM. Ces objectifs sont l amélioration de la satisfaction client, l amélioration des ventes, la réduction des cycles de vente et l amélioration de la communication. 4

9 Le social CRM, est né de la fusion entre les réseaux sociaux et le CRM, et permet d améliorer les bases de données du CRM en apportant des données issues des réseaux sociaux. Le grand nombre de données échangées et cette révolution technologique nous amènent à nous poser la question qui va suivre. Elle sera la problématique de notre mémoire. Problématique : En quoi les réseaux sociaux et le Big Data peuvent-ils permettre le recrutement et la fidélisation du client? Pour répondre à cette question, nous allons nous baser sur trois hypothèses. Hypothèse 1 : La première approche est de considérer les réseaux sociaux comme un levier marketing permettant de mieux connaître ses propres clients et de donner des informations qualitatives sur ces derniers. Hypothèse 2 : La seconde approche est de considérer que les réseaux sociaux se sont développés grâce au Big Data et permettent à ce dernier de se développer. Hypothèse 3 : La troisième et peut être la plus importante est de voir le Big Data comme un moyen de mieux comprendre le comportement des clients car il apporte une analyse comportementale en temps réel des consommateurs. Partie 1 : Afin d étudier ces 3 affirmations, nous allons dans un premier lieu exposer plus en détail la définition du Big Data et comment ce phénomène a vu le jour. Partie 2 : Nous nous axerons ensuite sur les réseaux sociaux afin de mieux comprendre leurs liens avec le Big Data et sur le développement du Social CRM dans les entreprises afin de répondre à des objectifs marketing et commerciaux. Partie 3 : Pour terminer, nous étudierons les applications du Big Data dans le domaine du marketing et les limites de cette technologie. 5

10 Chapitre I - Le concept de Big Data 6

11 1. Définition du terme Big Data L expression «Big data / Ensemble de données» a fait sa première apparition au début de l'année 1997 dans certains articles scientifiques qui présentaient à l'époque les défis technologiques qui allaient nous attendre dans les années à venir, comme celui de «visualiser les grands ensembles de données». Le terme exact de Big Data a pour sa part été évoqué pour la première fois par le cabinet d'études Gartner en 2008 mais des traces de la naissance de ce terme remontent à 2001 et ont été évoquées par le cabinet Meta Group racheté en 2005 par Gartner. Le terme Big data est ainsi né, et avec lui de nombreux défis. 3 Le Big Data, littéralement «grosses données» ou «mégadonnées» suivant les écoles et les professionnels du secteur, désignent des ensembles de données qui deviennent tellement importants et volumineux qu'ils en deviennent difficiles à traiter avec des outils classiques de gestion de base de données. Avec l'apparition de ces nouveaux ordres de grandeur, le stockage, le partage, l'analyse et la visualisation des données doivent être redéfinis. Une idée fausse consiste à penser que le Big Data, comme son nom semble l'indiquer, a pour problématique le stockage des données puisqu'on en emmagasine des milliards. Mais non, c'est faux! La principale problématique, c'est de gérer simultanément un grand nombre de formats de données provenant de nombreuses sources. Puisque l'objectif premier du Big Data est de pouvoir traiter et rassembler un nombre infini de données afin d'en tirer des conclusions. Mais finalement, qu'est ce que l'analyse du Big data? Ce sont des solutions de stockage innovantes couplées avec des logiciels professionnels exploitant des algorithmes qui vont vous permettre d'analyser de gros volumes de données numériques. 3 7

12 Ces outils ont été créés pour détecter les informations pertinentes et établir des connexions entre elles. Si l analyse des données, également appelée «Data Mining» i, existait déjà dans de nombreuses entreprises, cette activité a pris une nouvelle ampleur avec l arrivée du Big Data. On parle aujourd hui de science de la donnée ou datascience. Les perspectives du traitement des Big data sont énormes et une grande partie des possibilités d'utilisation est encore insoupçonnée. On évoque souvent de nouvelles possibilités en termes d'analyse et de gestion des risques commerciaux, industriels, naturels, culturels, politiques, mais aussi de nouvelles possibilités pour la médecine, la météorologie, la gestion de réseaux énergétiques ou encore la sécurité des citoyens. Le nombre d'applications déjà existantes et de nouvelles qui apparaissent chaque jour, laisse penser à un véritable écosystème économique impliquant, d'ores et déjà, les plus gros acteurs du secteur des technologies de l'information. Certaines utilisations et applications du Big Data sont déjà en passe d'aider les entreprises à réduire les risques et faciliter la prise de décision, ou créer la différence grâce à l'analyse prédictive et une «expérience client» plus personnalisée et contextualisée, que nous présenterons dans le chapitre trois. Le développement du Big Data est en accord avec l'augmentation du nombre de données émises par les utilisateurs et collectées par les entreprises. Pour ne citer qu'un seul chiffre : 90% des données dans le monde ont été créées au cours des deux dernières années seulement d après le cabinet McKinsey Global Institute (2014). 4 La très forte augmentation du nombre de données numériques créées a commencé il y a maintenant un peu plus de 10 ans. Et les professionnels qui travaillent dans le 4 8

13 domaine du Big Data savent que ces créations pharaoniques de données ne se limitent pas aux données créées par exemple par les géants du web comme Facebook, Google et ebay. Alors, comment expliquer ces chiffres, et le fait que le nombre de données créées susceptibles d'être utilisées et analysées ne cesse d'augmenter chaque année? Tout d'abord, il faut savoir que l'on dénombre au minimum 250 milliards d' s envoyés chaque jour dans le monde mais également plus de 72 heures de vidéos déposées sur Youtube chaque minute, ce qui nous donne plus de heures de nouvelles vidéos chaque jour et donc plusieurs dizaines de milliers de Giga a sauvegardé chaque jour, sans compter les commentaires, les likes, les descriptions, les pages de présentation, les comptes Youtube etc. qui eux aussi sont sauvegardés en temps réel. 5 Attention aussi, ce ne sont pas seulement les particuliers qui créent des données en naviguant sur internet, les entreprises sont également bien placées en terme de création de données, par exemple le vol du nouvel Airbus A380 produit en moyenne 20 Téraoctets de données toute les heures, sur un vol Paris - New York de 8 heures on est donc à 320 Téraoctets ii pour un vol aller-retour, et des vols comme celui-ci il y en a 4 par jour. Imaginez donc le nombre de Téraoctets que doit stocker Air France chaque année Les données produites proviennent également de l utilisation de plus en plus fréquente et importante d appareils connectés aux réseaux téléphoniques et à internet. Les téléphones portables, les tablettes et les ordinateurs transmettent aux opérateurs et aux différents services utilisés des données relatives à leurs utilisateurs lors de différentes actions, comme le signal GPS des smartphones lors de la navigation sur internet, l'utilisation des moteurs de recherche comme Google, les interactions sur les réseaux sociaux comme Twitter, Facebook ou Instagram pour ne citer que ceux qui créent le plus de données. 5 9

14 En plus des objets connectés, les données du Big Data peuvent provenir de sources très différentes comme des données démographiques, des données scientifiques et médicales, des données de consommation énergétique ou issues de l utilisation des réseaux de transports, etc. Avec l augmentation permanente du nombre d utilisateurs d internet et de téléphones mobiles, le volume des données numériques augmente chaque année, aujourd'hui nous sommes plus de 3 milliards (42% de la population mondiale) à surfer sur internet. 6 Toutes ces données collectées vont ainsi pouvoir fournir aux acteurs commerciaux comme Amazon et Google mais aussi aux institutions, aux partis politiques et aux hôpitaux par exemple des informations très détaillées sur la localisation, les déplacements, les centres d intérêt, les habitudes de consommation, les loisirs, les projets, et bien d'autres choses tout aussi personnelles. Les grands spécialistes d'internet et des nouvelles technologies s'accordent tous pour dire aujourd'hui que le Big Data sera une des armes économiques les plus puissantes de demain aussi bien pour les grandes entreprises que pour les petites qui pourront ainsi se créer un véritable axe de différenciation et donc de compétitivité. L étude menée en 2012 par le CCWTR (Cisco Connected World Technology Report) au sein de 18 pays et auprès de 1800 professionnels démontre que "plus de 60% des professionnels sont d'accord pour dire que le Big Data sera un outil capital à la fois pour la prise de décisions mais aussi pour l'optimisation de la compétitivité au sein des entreprises" https://www.lcl.com/guides-pratiques/zooms-economiques/big-data-banque.jsp 10

15 2. Les débuts de l apparition du phénomène "Big Data" Le Big Data s'annonce donc comme le plus grand challenge économique et technologique des années à venir. Il suscite un vif et réel intérêt auprès des entreprises aussi bien de produits que de services, mais aussi des scientifiques du monde entier et des politiciens de tous horizons. Le Big Data, ses enjeux et ses possibilités touchent donc le monde entier et tous les secteurs d'activités. En France, plusieurs études ont déjà été réalisées autour de ce secteur et du marché potentiel qu'il pourrait créer. Au milieu de l'année 2012, IDC a réalisé une enquête auprès de 100 grandes et très grandes entreprises françaises (Danone, Airbus, Vente Privée et Bouygues), et le résultat était assez mitigé. Le concept de Big Data était donc encore assez flou auprès des décisionnaires français puisque 36% des entreprises l'estimaient moyennement compréhensible et 32% le jugeaient même imprécis. La France était donc à l'époque malheureusement encore peu sensible et motivée par l'introduction du Big Data dans ses bureaux. 8 Aux États-Unis, le ton était déjà totalement différent dans les grandes et petites entreprises. Sans négliger bien sûr les problèmes techniques, on parle surtout d opportunités pour le business mais aussi pour l'homme en général, ses conditions de vie et la simplicité que cela peut apporter aux consommateurs. D'ailleurs, c'est pour cela que les business angels et les actionnaires de fonds d'investissements acceptent les libertés d action dont devront disposer les pionniers qui décideront de s'attaquer à ce nouveau marché et le taux élevé d échecs qui s'en suivra immanquablement. Nous constatons d ors et déjà les différences de réactions lors de l'émergence du Big Data des deux cotés de l Atlantique

16 Pendant que sur notre territoire et plus généralement dans toute l'europe, on doutait du retour sur investissement rapide, on évoquait la complexité de mise en œuvre de tels projets et on insistait sur la préservation de l existant. On voyait de l'autre coté du globe de réelles opportunités se créer et on ressentait vraiment la nécessité et presque l'obligation d investir dans l avenir et de créer dès maintenant de nouvelles technologies et de nouvelles compétences. Aujourd'hui, en France, cette véritable manne économique et technologique n'est pas toujours exploitée comme elle devrait l'être. Le cabinet EY (anciennement Ernest & Young) a mené une enquête fin 2013 afin de mesurer l'avancement des entreprises françaises en terme de collecte et d'exploitation des données, et à ce jour 17% des entreprises sont "matures" pour utiliser réellement le Big Data d'après eux. On voit également que les secteurs les plus performants sont les grands médias, les télécoms et la grande consommation. 9 La bonne nouvelle, c'est que la France a de nombreux atouts pour se créer une véritable place dans le secteur du Big Data au niveau mondial. Elle peut véritablement se construire un sérieux avantage concurrentiel lui permettant d'encourager et d'accélérer le développement de start-ups françaises comme Critéo, fondée par des français en 2008, et aujourd'hui cotée en bourse au Nasdaq iii et leader du reciblage publicitaire devant le géant Google. 10 Mais afin de relever ce grand défi et ainsi essayer de transformer les risques en opportunités, il va falloir que les différents acteurs se mobilisent tous ensemble autour de ce projet. Et que l'état Français lui-même, soit l'un des acteurs phare de ce dispositif

17 La France peut gagner cette bataille technologique si elle prend en compte et corrige les deux contraintes principales qui pèsent aujourd'hui sur son développement : la disponibilité de nouvelles compétences et les règles juridiques de croisement des données provenant d'une époque où les réseaux sociaux n'existaient pas. C'est l'objectif principal des actions rédigées dans le plan "Big Data" de la Nouvelle France Industrielle propulsé sur le devant de la scène par Arnaud Montebourg en 2013 avec un marché estimé à 9 Milliards d'euros en 2020 et la création ou la consolidation de emplois. 11 Parmi les quatorze grandes actions inscrites dans le plan on retrouve par exemple : "Un travail avec la CNIL pour faire évoluer la mise en œuvre de la Loi Informatique et Libertés vers une logique de certification de processus industriels, dans le cadre d éco-systèmes complets." "Le soutien aux projets d accélérateurs et fonds d amorçage Big Data qui pourraient voir le jour dans le cadre de l initiative French Tech." Fleur Pellerin, ancienne ministre de l Économie Numérique avait également annoncé la création d un plan "Big Data" en Juillet Celui-ci était destiné à favoriser le développement de ce secteur et était très simple, il prévoyait la mise en place de formations «Data Scientists», ces spécialistes de l analyse des données, dont le profil est activement recherché dans le monde entier mais aussi la création d un incubateur dédié aux start-up qui souhaiteraient se lancer sur ce marché. 12 Le gouvernement n a pas communiqué de chiffres exacts sur les investissements effectués mais l AFDEL (Association française des éditeurs de logiciels et solutions internet) avait recommandé la création d un fonds de 300 millions d euros pour cinq ans

18 Aujourd'hui, le Big Data est présent au niveau français et mondial dans deux grands secteurs : gouvernemental et scientifique. - C est un élément important au niveau politique et gouvernemental puisque le gouvernement français a investi près de 12 millions d'euros dans un portail interministériel. Une plateforme unique qui permet l'ouverture des données publiques et une réelle transparence. 13 Cet outil est destiné à "rassembler et à mettre à disposition librement l'ensemble des informations publiques de l'état, de ses établissements publics et, si elles le souhaitent, des collectivités territoriales et des personnes de droit public ou de droit privé chargées d'une mission de service public". Ce premier Open Data iv 100% français est géré par un service interministériel créé en 2011 qui est chargé de l'ouverture des données au public et du développement de la plateforme. A l'étranger, le Big Data est utilisé pour des raisons beaucoup plus précises, comme aux États-Unis avec la prévision du nombre de votes, mais aussi le type de message qu'il faut divulgué dans chaque État afin de satisfaire un plus grand nombre de personnes. Le Big Data a été un élément clé des différentes campagnes du président Barack Obama. - Le Big Data est aussi présent dans les univers techniques et scientifiques. Par exemple, la NASA (National Aeronautics and Space Administration) a développé en interne un projet du nom de "Open Data Movement" qui a pour objectif unique de rendre accessibles des bases de données sur des centaines de sujets et thèmes différents aux internautes du monde entier. Ce modèle s'appuie sur le mode participatif et la transparence

19 Pour la communauté scientifique, le Big Data représente toujours un challenge hors du commun, comme l énonce Mr Calvat, ingénieur à l'in2p3 et au CNRS "Notre challenge est de mettre à votre disposition nos pétaoctets de données". Rappel : 1 péta-octet = 1 million de milliard d octet = 1000 tera-octet Aujourd'hui, le Big Data commence à être bien implanté en France, mais son usage reste très encadré contrairement à d'autres pays comme les États-Unis ou la Chine. Les opérateurs intervenant dans la collecte et l analyse des données, c'est-à-dire quasiment toutes les entreprises présentes sur Internet, car aujourd'hui tout est analysé, même les choses les plus simples comme les connexions à nos comptes clients (Carrefour, Auchan, Décathlon, Gaumont Pathé etc.), les paniers non validés, les articles vus etc. toutes ces données créées et enregistrées sont soumises à la surveillance de la Commission nationale de l informatique et des libertés (CNIL). L usage des données à caractère personnel étant réglementé par la loi Informatique et Libertés. Cette loi précise que les données personnelles ne doivent être collectées et traitées qu'avec un objectif très précis : seules les données pertinentes pour un usage défini à l'avance peuvent être collectées. La loi donne aussi le droit à toute personne d être informée de la collecte et de l utilisation de ses données personnelles. En principe, chaque personne peut donc décider d'elle-même de l'utilisation ultérieure des données la concernant. Le Big Data est donc naturellement soumis aux exigences de la CNIL et ses usages directement concernés par le cadre législatif en vigueur ce qui devient un frein pour les entreprises en France mais un avantage pour les consommateurs et internautes qui vont pouvoir contrôler leurs données transmises aux entreprises. 15

20 3. Les caractéristiques des Big Data : les 3 V Les caractéristiques théorisées par Doug Laney Doug Laney est vice-président chez Gartner Research, le cabinet qui a été le premier à parler de Big Data et à introduire ce terme dans les milieux professionnels. Il est considéré comme un pionnier dans le domaine du Big Data puisqu'il fut le premier à le théoriser et à l'expliquer à ses pairs lors de grandes conférences avec trois caractéristiques : Volume, Vitesse et Variété Volume C est la caractéristique la plus importante car aujourd'hui les entreprises sont submergées de données de tous types qui se comptent en téraoctets voir en pétaoctets pour les plus grosses d'entre elles. 15 Aujourd'hui, la multiplication des capteurs de données, l'augmentation des conversations, des commentaires, des likes et de toutes les interactions sur Internet et les réseaux sociaux, mais aussi la baisse des coûts de stockage et la présence du Cloud v sont autant de coefficients qui font croître les volumes de données de façon colossale. Mais, contrairement aux autres «V» qui servent à définir le Big Data, la problématique du volume est purement technologique, et l évolution constante des outils tant matériels que logiciels démontre bien qu il n y a pas de limite de ce coté là

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