Vous en avez sûrement déjà entendu parler, il est en train de transformer notre société et tient un rôle clé et primordial dans de nombreux secteurs d’activités : revenons sur les origines du Big Data.
Le nombre de données que nous générons ne fait qu’augmenter en raison de la digitalisation de notre société, avec près de 2,5 trillions de données par jour (soit 2,5 milliards de milliards). Il est d’ailleurs devenu impossible pour les outils de gestion classiques de gérer ces données. C’est de ce phénomène qu’est né le concept de “Big Data” : en clair des mégadonnées qui désignent de vastes ensembles de données collectées par les entreprises, pouvant être explorées et analysées afin d’en dégager des informations exploitables.
Le terme de Big Data est apparu pour la première fois en octobre 1997 dans la bibliothèque numérique de l’ACM (l’Association For Computing Machinery) association américaine à but non lucratif fondée en 1947 et vouée à l’informatique. C’est seulement dans les années 2000 que la valeur du Big Data est mise en avant, d’abord pour les bénéfices que peut en tirer la recherche dans les secteurs de la physique, de la biologie ou des sciences sociales, ensuite, avec la montée en puissance des grands acteurs du web tels que Facebook, Amazon, Yahoo, Google, etc…
Le Big Data se présente rapidement comme une solution créée pour permettre à tout le monde d’accéder en temps réel à des bases de données géantes.
Pour que ces données soient considérées comme du Big Data, il faut qu’elles répondent à 4 critères, les « 4V » :
• Volume : un énorme volume de données à traiter (en stock ou en augmentation).
• Variété : ce ne sont pas juste des annuaires avec des données très simples.
• Vélocité : l’analyse se faisant en “temps réel” ou dans des temps de traitement qui permettent de réagir rapidement.
• Véracité : c’est la qualité des données (sinon les choix de décisions se baseront sur des données fausses).
Disposer d’une grande quantité de données est inutile si ces données ne sont pas traitées. L’analyse des quantités énormes de données qui viennent d’un marché, et cela en temps réel permet aux entreprises de prendre les bonnes décisions stratégiques et de mener des actions intelligentes. De manière pratique, une bonne maîtrise du Big Data permet aux entreprises de mieux connaître leurs clients (comportements d’achat, profils des clients, besoins, fidélisation etc…), d’optimiser leurs revenus, de réduire leurs coûts et d’améliorer leur gestion des risques.
De ce fait, de nombreuses industries se sont transformées, en adoptant une utilisation du Big Data propre à chaque secteur. Quelques exemples :
• Les télécommunications : les employés des centres d’appels peuvent résoudre les problèmes beaucoup plus rapidement et efficacement, les opérateurs peuvent adapterleurs offres et créer des forfaits personnalisés
• La santé : avec l’extraction d‘informations pertinentes en provenance de l’historique médical de chaque patient
• Les assurances : en réduisant le temps nécessaire pour traiter les réclamations, et lutter plus efficacement contre les fraudes
• L’énergie : en analysant la demande historique, il est possible de prédire la demande en énergie en temps réel, et ainsi de servir plus efficacement les clients.
Dans le secteur de la finance et du monde bancaire, l’émergence du Big data a entraîné une mutation du marché. Nous sommes passés du 100 % physique à un mix hybride où le « digital entre dans le physique ». L’enjeu ici est de construire un modèle où le digital est un moyen de faciliter les usages et la vie des clients, mais aussi de renforcer l’humain, qui passe surtout par le conseil et l’accompagnement.
Une banque doit mieux savoir identifier et connaître à distance le client et ses besoins pour lui faire, via le conseiller et les canaux à distance, de façon proactive, des propositions pertinentes et personnalisées.
Face à ce changement de modèle, l’appui sur le CRM (Customer Relationship Management) et le Big Data est capital.
Reposant sur les données accumulées par Crédit Logement depuis 45 ans, cette nouvelle solution s’inscrit parfaitement dans les critères du Big Data et des 4V :
• Volume : 7 millions d’emprunteurs ont bénéficié de notre garantie à ce jour et nous cautionnons chaque année un volume de 310 000 nouvelles opérations.
• Variété : nous collectons l’ensemble des données liées aux prêts et opérations immobilières.
• Vélocité : nos outils analysent de manière instantanée les différentes données.
• Véracité : nos taux sont ceux réellement pratiqués par le marché.
L’analyse des données fournies par CL.Data offre un réel bénéfice et va permettre aux banques et aux professionnels de l’immobilier de compléter leur dispositif d’analyse du marché.
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