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Depuis plusieurs mois, j'explore un domaine connexe au Knowledge Management, le Big Data. En effet je suis intimement convaincu que ces 2 disciplines sont complémentaires. Le Big Data (#bigdata) a besoin du Knowledge Management (#km) pour apporter le sens au tsunami perpétuel de données dont regorge internet Le Knowledge Management a besoin du Big Data pour élargir le périmètre de ses analyses ciblées. Par ailleurs, je côtoie une communauté #bigdata qui m'a permis de mieux comprendre les synergies possibles entre nos 2 spécialités. Comme d'habitude, lorsque j'éprouve le besoin d'approfondir un sujet qui m'intéresse, je réalise une première carte mentale pour mieux cerner ma première compréhension. J'ai donc le plaisir de partager avec vous cette carte mentale, vous pouvez la télécharger sous différents formats tel que: Format natif ImindMap Format Image ou bien la visualiser sour forme vidéo ci-dessous. Si vous avez eu l'opportunité de rencontrer d'autres cas d'usages réels, transmettez les moi, svp, je me ferai un plaisir de mettre à jour cette carte.
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C'est ce qui permet à une machine d'économiser de l'énergie sans intervention humaine ou de programmer elle-même le prochain contrôle technique quand son IA lui fait anticiper une faille possible. Si vous êtes déjà dans une démarche data-driven, lisez cet article pour vérifier que vous êtes sur la bonne voie.
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Ces données First Party peuvent, grâce à une DMP, être facilement enrichies et croisées avec deux autres types de données: Données dites « Second Party », fournies par d'autres entreprises utilisatrices de la Data Management Platform et qui ont fait le choix de monétiser leurs données en les proposant à d'autres sociétés. Les sociétés qui acquièrent ces données vont enrichir leurs bases de données et ainsi disposer d'une capacité de ciblage plus précise de leur marché. En effet, certaines DMP, comme BlueKai d'Oracle, proposent ce type de services de « data exchange ». Données dites « Third Party » ou « donnée tierces », proposées par des fournisseurs de données. Ainsi, en B2B, il peut s'agir de données marketing sur les entreprises, de coordonnées de contacts décideurs, etc. Scalabilité des données: Dans un contexte d'explosion des volumes de données disponibles sur les clients et prospects, une DMP permet d'agréger des millions de données sur son marché, et de les traiter en temps réel pour fournir des analyses utiles à la prise de décision marketing.
Ce sont des outils largement utilisés dans le commerce électronique pour faciliter l'expérience client, mais qui aident également à collecter des données sur les consommateurs. Les visiteurs de la boutique en ligne recherchent des produits, les visualisent, les ajoutent et les suppriment de leur panier, font des achats comme, etc. – et chaque activité est une entrée dans une base de données. L'entrée peut ressembler à « Le client X a ouvert la page du produit Y ». Des millions de clients existent, et ils effectuent des dizaines d'activités par visite, ce qui signifie qu'un détaillant a besoin d'une capacité de stockage impressionnante pour enregistrer toutes ces actions. Le stockage de données distribué est devenu une solution à ce problème. Selon ce principe, les données sont stockées sur de nombreux ordinateurs standards plutôt que sur une machine puissante construite sur mesure. Cela permet aux entreprises d'atteindre une évolutivité élevée: lorsque le nombre d'enregistrements augmente, le détaillant peut simplement ajouter des machines supplémentaires.
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