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Comprendre le Big Data -> Statistiques Prédictives - Open Source

 

Une voie en pleine explosion

Tous les jours, on entend parler de Big Data sans forcément bien comprendre ce que cela recouvre et à quoi cela peut bien servir dans le quotidien de nos entreprises quelque soit-elles.

Cela doit pourtant être bien utile puisque, dans une étude récente, on nous prédit  dans le domaine de la croissance que le taux annuel moyen mondial du marché de la technologie et des services du Big Data sur la période 2011-2016 est estimé à 31,7% et devrait atteindre 23,8 milliards de dollars en 2016.

L'étude a également calculé que le Big Data devrait également représenter 8% du PIB européen à l'horizon 2020. Peu de marché ont une telle croissance mais au fait, qu’est-ce que le Big Data ?

Les 4 V (*)
Le socle commun sur lequel à peu près tout le monde s’entend pour caractériser les problématiques de Big Data, ce sont les 4V. Initiales assez pratiques puisque cela fonctionne en français comme en anglais : Volume, Vitesse, Variété et Véracité. 

 

 

Le Big Data n’est pas uniquement une affaire de Relation Client, – il peut s’appliquer à de très nombreux domaines et de différentes manières, comme par exemple en recherche médicale pour établir des similitudes entre pathologies ou entre patients, dans le domaine scientifique ou même en politique.....

Au fond la Relation Client peut servir d'exemple pour comprendre tous les domaines d'application. Il s'agit en général d'un ensemble de données récoltées et mises au service d'un objectif recherché. Son application aux canaux digitaux constitue pour lui un terrain de jeu privilégié.

En effet, dans ce domaine, le bénéfice que l’on peut tirer de la compréhension d’un comportement partant d’une multitudes de données incertaines et souvent peu structurées gérées (par exemple dans le cadre de clients) par le CRM, est énorme. Pour les autres domaines le tout doit être structuré et géré selon les spécificités de chaque domaine.  Restons toujours sur notre exemple comportemental de relation client.

RIP Pareto
Savoir qu'en « moyenne » les Parisiennes de 45 ans sont mariées et ont 2 enfants est une approche statistique pertinente de la réalité pour qui veut analyser un marché ou créer des offres. Elle ne l’est pas pour un vendeur face à une personne particulière. Les moyennes, les segments de marchés, les 80/20 de Pareto représentent un groupe dans sa globalité mais pas un individu dans sa spécificité. La promesse du Big Data c’est justement de pouvoir répondre à ces individualités. D’être capable, pour optimiser son interaction avec un client, de partir de ce que l’on sait déjà du comportement spécifique de cet individu plutôt que de réagir à partir de son appartenance à un groupe.

Quoi faire ? Comment faire  dans le domaine du jeu et plus particulièrement du Keno ?

Mettre en place une stratégie de Big Data dans ce domaine, c’est d’abord se préoccuper de la donnée et surtout de la donnée utile. Certes il est important de pouvoir gérer des volumes gigantesque de données, mais, entre nous, à part pour les vendeurs de disques durs, le plus important n’est pas tant la quantité de données que l’on possède mais ce qu’on en fait ou, pour reprendre Aristote – pourtant assez léger en Big Data – "La finalité, n'est pas dans la connaissance, mais dans l’action".

Plus généralement, une étude récente montre que 80% des données appartenant à l’entreprise ou à un domaine particulier concerné (dans notre cas les données du Keno) et qui sont accessibles simplement sur internet, sont inexploitées !  

Comment rendre cette source exploitable ?

Voyons donc quelques règles simples pour partir à la conquête de ce gisement en fonction de la position individuelle que l'on souhaite se positionner.

Vu de notre part (à titre d'éditeur), la finalité recherchée, c'est comment aider efficacement  le joueur Keno d'augmenter ses probabilités de réussite.

Vu de la part du joueur lui-même, la position est différente. Celui-ci ne recherche pas comment aider les autres joueurs d'augmenter leurs probabilités de réussite, mais de s'auto-aider lui-même.

Par conséquent et tout en restant dans le même domaine (le Keno) les deux positions sont totalement différentes !  Malgré cette différence, l’approche pour la récolte et l'assise pour exploiter les "données keno", reste néanmoins commune :   

  1. Faites l’inventaire de votre environnement de données : Vos données propres bien sûr (par exemple l'historique de vos enjeux, investissements, gains, pertes....) mais aussi celles liées à l'activité, qu’elles soient privées ou publiques (par exemple l'historique des tirages, analyses liées à cet historique par vous ou par d'autres sources comme par exemple l’organisateur du jeu la Fdj). Cela réserve en général de belles surprises !

  2. Mettez la donnée au centre de votre "entreprise" jeu : Structurez votre entreprise jeu de sorte que les informations de chaque provenance  puissent contribuer au développement global de votre activité jeu. Cela passe bien sûr par la mise en place d’outils informatiques, mais aussi d’une organisation globale qui favorise le partage, le développement des compétences. Si vous faites appel à d'autres personnes (amis, famille, collègues, regroupements de centre d’intérêt....) sensibiliser aussi la contribution à vos "collaborateurs" aux informations qu’ils manipulent.

  3. Mobilisez sur la fiabilité qualitative,  le sécurité et la confidentialité des données pour protéger votre activité comme une entreprise, ses clients, ses employés et la qualité de ses données. Gérer beaucoup de données est une grande force mais c’est aussi une grande responsabilité. Une petite négligence au départ, peut se traduire à un désastre en cours de route ou à l'arrivée.

  4. Développez une philosophie darwinienne : un proverbe japonais dit « Le succès c’est tomber sept fois, se relever huit. ». L’immense majorité des usages que vous ferez de vos données n’aboutira a aucun bénéfice et il faut s’y préparer. Nous ne sommes pas dans une logique déterministe, ce sont les quelques derniers pour cent qui rentabilisent largement toute la démarche. Tel site marchand a découvert par exemple qu'une augmentation de la concentration des pollens dans l'air augmentait les ventes de shampooing. Un autre a mis en évidence que les personnes s'inscrivaient moins sur les sites de rencontre les jours où il y a beaucoup d'embouteillages.

 

(*) Source http://www.e-deal.com  / Newsletter/nl201411/expert html
Conseil et Intégration  


Big Data au service de la Prédiction Keno :


Dans le cadre prédictif, Keno Plus 365 magazine exploite à fond le Big Data. Toutes les statistiques regroupées dans le contenu rentrent dans le cadre de cette logique et sont issues des observations dont certaines sont réalisées en "live" d'autres en "projection" et d'autres en "rétrospection".

L'analyse, la structuration, la gestion, la mise en place sont des taches confiées  à des personnalités et nationalités différentes, connues dans ce milieu des passionnés pour leurs expertise. Chaque collaborateur du magazine a ses propres compétences, caractéristiques et expériences, et ont tous un point commun avec vous, ils sont des passionnées du jeu Keno.

Les moyens humains et matériels  permettent de contrôler, de valider et de fiabiliser les résultats  finaux obtenus avec une garantie d'absence d'erreur à 100% ou tout au moins tout proche de 100%. Les éléments les plus significatifs sont publiés afin de permettre au joueur Keno de prendre sa décision finale, laissant à chacun la liberté d’interpréter les données statistiques résultantes.  

Et comme "La finalité, n'est pas dans la connaissance, mais dans l’action", tout en respectant scrupuleusement les impératifs liés à votre vie privée, laissez libre cours à votre imagination et agissez !  


Bien à vous

René

 

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