Le guide complet de la Small Data

Aujourd’hui, encore trop d’entreprises ne sont pas capables de collecter les données en masse. Et, parmi celles qui le sont, beaucoup ne savent pas les exploiter. En revanche, elles disposent de nombreuses petites données facilement exploitables qui les aident déjà à en savoir davantage sur leurs clients et leurs habitudes de consommation. Découvrez la Small Data et ses enjeux marketing pour votre entreprise.

Du Big Data au Wide Data et Small Data

Les données qui sont le nouvel or noir des entreprises, font partie des éléments les plus précieux et représentent des vecteurs de croissance. Plusieurs approches quant à leur taille ont été mises en œuvre afin d’optimiser leur collecte, stockage et traitement.

Définition du Small Data

Une Small Data, petite donnée ou microdonnée en français, désigne un ensemble de données de taille modérée pour être comprise et traitée par l’humain. Elle se caractérise par son volume et format qui la rendent accessible, informative et exploitable par l’Homme.

Le Small Data est un ensemble de petites quantités de données simples, également appelées données organiques, qu’une organisation obtient directement de ses clients.

Ces petits éléments lisibles, accessibles, compréhensibles et utilisables peuvent être générés par l’IOT. Il peut s’agir de données transactionnelles issues de ventes par exemple. Ces données ne nécessitent pas d’outils de collecte, de stockage et d’analyse de grande ampleur. Certains secteurs en particulier n’étant pas très digitalisés, le volume de leurs données est par conséquent modéré.

Les objectifs de la Small Data

Son objectif primaire est de traiter les données de façon plus efficace grâce à leur pertinence, et leur utilisation facilitée afin d’adapter ses stratégies professionnelles. Il s’agit de simplifier sa stratégie digitale, améliorer ses relations client, optimiser l’expérience et la satisfaction client tout en étant en capacité d’augmenter son Retour sur Investissement (ROI).

En plaçant l’individu et son intuition au centre de la prise de décisions, les outils Deep Learning sont amenés à évoluer et à s’enrichir grâce à l’accumulation de petites données.

Contrairement au Big Data, qui se désigne le traitement de données par des machines, le Small Data se réfère à une personne physique.

Small Data, des données accessibles

Les Big Data sont très difficiles à gérer. Par conséquent, très peu de personnes au sein d’une organisation sont capables de leur donner un sens. Utiliser la Small Data nécessite beaucoup moins de ressources sur le cloud. Il est également possible de les extraire et de les traiter de façon locale, dans son environnement de travail personnel.

Small Data, des données compréhensibles

La Small Data sont des petits objets virtuels attrayants, qui peuvent représenter plusieurs aspects de grands ensembles de données. Par exemple, il peut s’agir de capteurs qui collectent des données météorologiques internationales, où le vent est représenté par une manche à air après traitement automatisé de cette information. Ainsi, même sans ordinateur puissant, vous pouvez tirer des conclusions. C’est pourquoi les organisations utilisent des graphiques pour résumer les mégadonnées en quelque chose de plus petit et plus facile à comprendre.

Small Data, des données concrètes

Les petites données concernent généralement les utilisateurs, les clients et leurs comportements. La Small Data met en évidence la raison pour laquelle se cachent les tendances des mégadonnées et peuvent donc être très exploitables.

La Data, vecteur de transformation des métiers dans une culture axée sur l’humain

Les petites données nous ont fait prendre conscience de la rapidité avec laquelle nous pouvons décomposer d'immenses flux d'informations, pour être capable d’en isoler les parties qui sont utiles à une entreprise. Elles permettent ainsi de donner un sens au monde numérique dans lequel nous existons.

Big Data VS Small Data

Le Big Data est caractérisé par le principe des 5V, à savoir le volume, la vitesse, la véracité, la variété et la valeur. Le Small Data intègre bien évidemment les principes de valeur et de véracité mais sur les 3 autres points, des différences notables existent.

Le Volume

Le volume de données désigne en fait la quantité de données traitée. Si le Big Data implique de plus grandes quantités d’informations, les petites données, comme leur nom l’indique, sont plus réduites. Alors que les mégadonnées sont souvent utilisées pour décrire des ensembles massifs d’informations non structurées, les Small Data impliquent des mesures plus exactes et plus petites.

La Variété

Cela fait référence au nombre de types de données. Le Big Data peut représenter le nombre total de visiteurs lors de l’analyse du trafic d’un site web d’une organisation. Le Small Data a enclin à se concentrer sur un type de données. Dans le même cas, cela désignerait les visiteurs qui ont trouvé l’entreprise grâce aux réseaux sociaux.

La Vitesse

Cette notion décrit la vitesse à laquelle les informations sont acquises et traitées. Les mégadonnées impliquent d’énormes quantités d’informations introduites et analysées, alors que les petites données peuvent être traitées spontanément car elles impliquent des ensembles d’informations en temps réel.

Pourquoi une entreprise doit utiliser le Small Data ?

Le Big Data est complexe

La collecte et le traitement des données massives peuvent prendre du temps. Par ailleurs, la majorité des spécialistes en marketing digital n’ont pas besoin de données massives pour définir leur stratégie et offrir une expérience personnalisée aux clients ciblés.

Le Small Data est partout, sur les réseaux sociaux entre autres. Les données sont disponibles de façon immédiate et sont prêtes à être collectées pour guider les décisions de marketing et d’achat. Tout internaute génère des petites données lorsqu’il effectue une recherche, navigue sur Internet, publie sur un réseau social… Il crée ainsi une empreinte unique donnant un aperçu de son activité numérique.

Le Small Data au cœur de la gestion relation client

Le SCRM (Social Customer Relationship Management) représente l’intégration des médias sociaux dans les plateformes de gestion de la relation client. Le CRM social permet à une entreprise de communiquer avec ses clients en utilisant le canal de leur choix.

Le Small Data concerne alors l’utilisateur final. Ces données renseignent une entreprise sur ce dont l’utilisateur a besoin, sur ses réactions et ses sentiments. En se concentrant sur l’utilisateur, les décisions deviennent plus claires.

Les Small Data et l’Intelligence Artificielle

Les Small Data ont été connectées, organisées et conditionnées par des algorithmes complexes afin d’apparaître faciles et exploitables pour l’humain. Cette approche se révèle très utile dans le domaine de la santé, où le machine learning utilise le Big Data et va aider à l’interprétation d’images médicales, pour prédire des cancers par exemple. Les entreprises trouvent dans l’IA l’avantage essentiel du gain de temps, pour leur permettre de se focaliser sur d’autres tâches et ainsi optimiser leurs résultats.

L’IA a l’aspect de devenir encore plus intelligente et puissante lorsqu’elle a la capacité d’être entraînée avec le Small Data. Certaines solutions d’Intelligence Artificielle, qui dépendent uniquement de petites données, dominent celles qui travaillent avec des données volumineuses. De plus, certaines solutions d’IA utilisent le Big Data pour s'assimiler à tirer profit du Small Data.

L’avenir est aux Small Data

Vous l’aurez compris, les Big et Small Data ne s’opposent pas mais se complètent. Le Big Data est géré par les machines, tandis que le Small Data est géré par les personnes. Cette combinaison incite l’industrie technologique à s'éloigner de gros logiciels d’analyse centralisés pour s’orienter davantage vers des ensembles de données plus petits, détaillés et intelligents.

Si aujourd’hui le secret du succès demeure dans la puissance de calcul, demain, il sera dans l’aptitude d’associer et d’agréger des ensembles de données en extrayant de la valeur en faveur des entreprises et de la relation qu’elles entretiennent avec leurs clients. Presque 85% des données collectées par les entreprises sont des Small Data. Les entreprises qui investissent sur ce domaine gagnent en temps et en efficacité grâce à l’étendue réduite des données ainsi que leur accessibilité.