Small Data : définition et utilisation pour mon entreprise

Les données sont partout de nos jours. Des start-ups aux plus grandes entreprises, les données sont utilisées pour élaborer de nouvelles applications et de nouveaux services, améliorer le service au client, accélérer les processus internes, améliorer la médecine et tant d’autres choses encore.

Alors que le Big Data est aujourd’hui clairement identifié comme un sujet d’intérêt majeur pour les entreprises, les médias et les gouvernements, la Small Data passe encore un peu inaperçu, à tort. La Small Data peut avoir un impact majeur sur les activités de la plupart des spécialistes métier dans tous les secteurs et types d’organisations.

On définit la Small Data comme des données utiles, facilement accessibles et bénéfiques pour un service ou une organisation. Elle est régulièrement utilisée par les experts métiers et est rarement  centralisée ou détenue uniquement par le Service Informatique.

La Small Data n’est pas une alternative à la Big Data. Elles sont complémentaires. Toutes deux sont présentes au sein des organisations et correspondent à des niveaux, usages ou publics différents.

Découvrez vos données. Faites un audit de vos Small Data !

La première étape consiste à inventorier les Small Data en votre possession, pour en déterminer la qualité, la nature et le volume.

Sachant qu’il y a du Small Data dans chaque service, comment savoir où les trouver pour en retirer le maximum de valeur ? Découvrons-le en effectuant un audit de vos données.

D’abord, faisons la liste des différents types de données que vous pourriez avoir. En fonction de votre métier et secteur, la liste peut changer, mais voici quelques exemples:

  • Données de CRM (gestion de la relation client) ;
  • Information sur les achats de matières premières, équipements, informations marketing, etc. ;
  • Données sur le panier d’achat en ligne ;
  • Ventes par client et par produit/service ;
  • Données de navigation sur votre site web ;
  • Données provenant d’une machine ;
  • Données sur les performances, la qualité etc.

Une fois que vous avez établie la liste des types de données auxquelles vous avez accès, suivez simplement ces étapes:

  • Identifiez où se trouvent vos données ;
  • Interviewez les utilisateurs clés de ces données ;
  • Classez selon des priorités et organisez les données  ;
  • Cherchez comment ces données sont utilisées.

Maintenant, voyons comment vous pouvez valoriser vos données.

Comment travailler avec la Small Data

Deux problèmes peuvent survenir lorsqu’on travaille avec le Small Data selon des approches traditionnelles en data science :

  • Le premier problème est le surapprentissage. Pour de nombreux algorithmes, la Small Data conduit à des modèles qui exploitent les détails dans vos données plutôt que de modéliser les mécanismes sous-jacents. Cela veut dire essentiellement que le modèle est bon en prédiction des données que vous avez déjà, mais mauvais pour modéliser autre chose.
  • Le second problème sont les aberrations. Les aberrations sont un petit nombre de données dont les valeurs sont très différentes de la plupart des autres données; elles entraînent une grande variation des valeurs moyennes. Pour un grand nombre de types d’algorithmes, les aberrations peuvent générer d’importants dommages sur la précision du modèle prédictif final.

Donc, que faire lorsque les approches traditionnelles ne fonctionnent pas avec la Small Data ? Le meilleur moyen et le plus facile pour travailler vos ensembles de données est d’utiliser TADA de MyDataModels

Conçu pour aider les experts métier à extraire de la valeur à partir de leurs Small Data, TADA ne requiert aucune connaissance en code ou en data science.

Rapide et simple d’utilisation, TADA aide les utilisateurs à élaborer des modèles prédictifs en quelques heures et leur fournit des modèles légers et explicables. TADA peut directement être utilisé sur un ordinateur, dans un Cloud ou sur des terminaux mobiles. 

Si vous avez des Small Data et voulez essayer TADA, commencez maintenant votre essai gratuit de 14 jours!

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