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Big data, des enjeux pour le marketing Christophe Benavent Professeur à Université Paris Ouest - @benavent Congrès Big Data 2014

Big data congres 2014 benavent

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Big data, des enjeux pour le marketing

Christophe Benavent

Professeur à Université Paris Ouest - @benavent

Congrès Big Data 2014

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1850 : Navier-stokes

WAVEWATCH III™ (Tolman 1997, 1999a, 2009) Based on of the model WAVEWATCH, as developed at Delft University of Technology (Tolman 1989, 1991a)

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Le processus des données

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La révolution des capteurs

Opinions et attitudes : Le risque de la collecte sauvage

Comportements d'achat : au-delà de la caisse

Ce qu'on a pas encore pleinement exploité Avis et Commentaires

Les défis de l'analyse du sentiment et du TAL Détecter les intentions

Le big data c'est aussi le simple data

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(suite)

Dynamique de la géolocalisation Macro (granularité) et micro (Ibeacon)

Tracer le corps en mouvement Vers le coaching digital (haptic)

Températures, pulsation et humeurs La santé et les émotions

Les enjeux de la reconnaissance faciale La santé et les émotions

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Le problème de la qualité

Le problème clé des biais de sélection.– L'exemple des avis de consommateurs

Le mensonge et la dissimulation– Les réseaux sociaux

Censure, troncage et interruption– Le problème des séries chronologiques

– Le traitement des cohortes

=> Les données brutes ça n'existe pas !

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Des sources multiples de données

Fusion de données : – Mettre sur un même plan des données de

niveaux d'analyse différents (ie CSP Iris et comportements désagrégés)

 Mashup : – Associer des données de sources différentes

Open data – La logique de la restitution et des tiers

=> vers une architecture des données

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4 modèles d'utilisation des data

Le modèle de l'automatisation de la micro-décision (ie : RTB, prix)

Le nouvel enjeu de l'IA et du ML Le modèle de la capacitation  (empowerment)

(ie : burberry 's) Visualisation et Intelligence.

Le modèle des data-based services Prescription et coaching

Le modèle des études Modèles et sense-making : le rôle de la théorie

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Conclusion

Il n'y a pas de données brutes seulement des données construites

– L'importance du Sense-Making et des sciences sociales

L'art de distribuer l'information dans l'organisation est la clé du succès

– Organizational learning Le big problème : un contrat de confiance et de

legitimité.

– Privacy paradoxL'imagination n'est pas encore au pouvoir