Wide Data : l’avenir du Big Data ?

Les mégadonnées (big data) ont obligé les organisations à stocker des quantités massives de données. De nombreux utilisateurs finaux de ces ensembles de données ont rencontré des problèmes pour regrouper et analyser les informations issues de multiples sources lors de la mise en œuvre de leurs objectifs stratégiques.

Pour améliorer la prise de décision, la mise à jour de la politique de data management dans l’organisation et le recours à la Wide Data s’avèrent judicieux. Découvrez ici le concept de Wide Data et boostez votre stratégie pilotée par la donnée.

Qu’est-ce que la Wide Data ?

Définition de la Wide Data

La Wide Data, désigne l’ensemble des données numériques élargies générées par l'utilisation des nouvelles technologies à des fins personnelles ou professionnelles. Ce type d’ensembles de données s'applique aux organisations concernées par le rapprochement de données provenant de sources disparates.

Le rôle de la Wide Data

Les données étendues ou Wide Data permettent aux entreprises de combiner une variété de données petites et grandes, non structurées, semi-structurées ou structurées et de les analyser. En reliant des sources de données et en brisant les silos dans lesquelles celles-ci se trouvent, la Wide Data consiste à se concentrer sur la recherche de corrélations entre les données, qu’elles soient générées au sein d’une organisation ou non.

Wide Data : annonce-t-elle la fin du Big Data ?

Une évolution nécessaire du management de la data

Les formats de données sont de plus en plus variés et fractionnés. Par conséquent, le nombre de bases de données adaptées de divers types a explosé. Les entreprises aptes à obtenir des échantillons de ces données fragmentées et de ces sources de données hétérogènes rencontrent plus de difficultés à gérer les Big data. Mais en adoptant une stratégie de data management adéquate, elles auront un véritable avantage concurrentiel sur leur marché.

De plus, la pandémie de la COVID-19 a eu un impact négatif sur le développement d’organisations dans la mesure où celles-ci se sont aperçues que les modèles basés sur le Big Data n’étaient plus aussi performants et que de nombreuses données obsolètes étaient encore exploitées.

Il est alors nécessaire de s’orienter vers un processus plus agile : la Wide Data.

Big Data VS Wide Data

Afin d’acquérir des informations décisionnelles grâce au Big Data, les entreprises doivent s'efforcer d'intégrer et d'analyser un large éventail d'informations, soit la Wide Data. Contrairement au Big data, la Wide Data permet d’accompagner davantage les entreprises confrontées à des questions de plus en plus complexes sur l’Intelligence Artificielle.

Le marketing Wide Data permet non seulement l’analyse mais aussi la fédération d’une diversité de sources de données petites et variées qu’elles soient structurées ou non. Cela agit sur la prise de conscience contextuelle en entreprise ainsi que les décisions qui en découlent. Les petites données étant plus humaines et spécifiques à l'entreprise, elles peuvent être efficacement exploitées pour influer sur la prise de décision précieuse grâce aux informations trouvées aux points d'intersection des données.

La Wide Data, levier accélérateur du changement

Le Big data a souvent été présenté comme le nouvel eldorado. Dans un contexte économique national défavorable, il a été perçu comme un remède miracle permettant à une entreprise de créer de la valeur et d’acquérir un avantage compétitif. Le marketing Wide Data, nouveau carburant de l’innovation, a fait ses preuves dans l’éclaircie de l’érudition de contextes afin de retenir les décisions les plus avisées. Cette prise de conscience a répondu au besoin de création de synergies entre séries de données, plutôt que celui de révolution technologique assurée par le Big data.

Vous l’aurez compris, les avantages du marketing Wide Data reposent sur une analyse efficace de données qui sont disponibles au sein d’une organisation. Ainsi, la décharge du volume de celles-ci est essentielle à l’élaboration de stratégies axées sur les résultats ou pour cerner la valeur des sources de données moins structurées et diversifiées.