Du Big Data au Smart Data dans le secteur bancaire

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Big Data au Smart Data dans le secteur bancaire

Désormais présent dans tous les secteurs d’activité, le Big Data a connu ses années de gloire dans les années 2010, cédant depuis quelques années la place au Smart Data. En effet, l’explosion des données récoltées à travers le web et autres supports digitaux a incité les sociétés à trouver des solutions pour exploiter toutes ces informations et générer de la valeur.

Le marché global des Big Data devrait atteindre près de 103 milliards de dollars d’ici 2027, ce qui illustre son importance, jusqu’à devenir une constante à part entière dans les stratégies d’entreprise. A ce propos, une entreprise sur deux estime que le Big Data va impacter et révolutionner la façon dont elles feront des affaires. (Source Accenture)

Pourtant, saviez-vous que près de 63% des employés éprouvent des difficultés à exploiter les données (Sigma Consulting), tandis que 2/3 des données ne sont pas utilisées à des fins d’analyse, faute d’outils mis en place (Forrester) ?

Eminence vous explique toutes les notions-clés liées au Smart Data, qui pilotent désormais les stratégies des entreprises, notamment dans le secteur financier et bancaire, où les données sont au cœur de tous les processus et prises de décision. Découvrons quelles en sont les applications, les intérêts et enjeux majeurs.

Qu’est-ce que le Big Data ?

Le terme Big Data est apparu dès 1997, afin de désigner les grands ensembles de données, les “mégadonnées”, qui se sont révélées avec l’avènement du numérique. Les informations disponibles se sont multipliées de manière exponentielle, imposant de repenser les méthodes de stockage et de structuration, de recherche, de mise en réseau et partage de données pour pouvoir les exploiter et les analyser en temps réel.

D’où viennent les données “Big Data” ?

Les données Big Data proviennent de toutes les interactions faites par les utilisateurs avec le web et autres technologies numériques : emails envoyés, fichiers téléchargés, vidéos visionnées, géolocalisation, achats en ligne, moteurs de recherche, réseaux sociaux, iOt (Internet of Things), AI (Intelligence Artificielle), etc.

Des acteurs majeurs du web, les GAFA – Google, Amazon, Facebook et Apple – ou Yahoo furent à l’époque les premiers à recourir à ce type de technologie, apparentée par certains à une nouvelle révolution industrielle.
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Comment stocker les données en entreprise ?

Le stockage en vue de l’analyse des données nécessite la conception d’une architecture Big Data, avec une interface adaptée aux différentes équipes utilisatrices : les informaticiens, les analystes, les commerciaux ou les marketeurs. On parle alors de système centralisé.

La mise en place d’un service de cloud computing est une option bénéfique pour répertorier les catalogues de données selon les usages, tant pour l’IT que pour l’activité commerciale.

Quelles sont les limites du “Big Data” ?

Avec la croissance exponentielle des données à disposition (l’être humain crée près de 2,5 quintillions d’octets de données par jour), deux problématiques principales sont apparues :

  • comment trier les données et ne garder que le contenu pertinent ?
  • comment s’assurer de la fiabilité des données récoltées ?

Le Smart Data : l’évolution logique et nécessaire du Big Data

« Trop d’informations tue l’information » : cet adage s’applique ici parfaitement au Big Data ; d’autant plus lorsque l’on sait que 181 millions d’années seraient nécessaires pour télécharger toutes les données de l’Internet !

Qu’est-ce que le Smart Data ?

Smart Data signifie littéralement “données intelligentes” ou comment extraire et traiter les données pertinentes rapidement parmi l’immensité des informations récoltées.

On lie très souvent le Smart Data à l’iOt et aux capteurs des objets connectés (smart things).

L’évolution des 3V aux 5V

A l’origine, le concept du Big Data reposait sur les 3V, proposés par le Gartner, entreprise américaine de conseil et de recherche dans le domaine des techniques avancées :

  • Volume : une quantité infinie et abondante de données à traiter, collectées chaque seconde
  • Vélocité : la rapidité de leur création, diffusion, collecte et partage
  • Variété : une origine hétéroclite des sources et types de données, dont seulement 20% sont stockées et structurées

Désormais, nous ajoutons 2 nouvelles dimensions aux fondements du Big Data, engendrées par l’évolution technologique et le nouveau champ des possibles :

  • Véracité : l’authenticité des données pour s’assurer de la fiabilité des datas récoltées
  • Valeur : le but ultime du Big Data étant de rentabiliser les données, de créer de la valeur ou de monnayer toutes les informations

Comment fonctionne le Smart Data ?

La particularité du Smart Data est de sélectionner les données à la source, de manière instantanée, parmi les variables les plus pertinentes et corrélées via des modèles statistiques. Ceci permet d’éviter toute obsolescence et permet une réactivité immédiate de l’entreprise, grâce au temps de traitement des informations réduit au strict minimum. Il est question désormais d’analyse en streaming.

A noter que toutes ces données doivent respecter les normes RGPD.

Les intérêts marketing et commerciaux du Smart Data

Grâce à l’exploitation et au recoupement des données, le Smart Data permet de segmenter et profiler ses clients ou prospects, puis leur attribuer un score de pertinence. Dès lors, les campagnes publicitaires pourront être mieux ciblées, avec le bon message au bon moment, à l’image du marketing automation, avec le machine learning, couplées au CRM.

La personnalisation avec le client se trouve ainsi renforcée grâce aux données démographiques et comportementales, tout en optimisant les coûts d’acquisition ou de fidélisation. Une stratégie gagnante à tous les niveaux et qui est le socle du Data-Driven marketing.

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De l’importance du Smart Data dans le secteur bancaire

Le secteur bancaire est le plus important en termes d’investissement dans le Big Data, avec 14% de dépenses mondiales (Source : IDC), suivi de près par l’industrie manufacturière, la fabrication de processus, les services professionnels et le gouvernement.

La dématérialisation des services, la croissance des flux financiers, la mondialisation, les risques de fraude et de piratage, la concurrence accrue, etc. sont autant de facteurs qui ont contribué à l’essor rapide du Smart Data dans le secteur bancaire et financier.

Quelles sont les applications possibles du Smart Data dans le secteur bancaire ?

Le secteur bancaire comporte de nombreux champs d’application, dans lesquels les Big Data et Smart Data s’avèrent désormais indispensables :

  • L’analyse et l’amélioration de l’expérience client ou customer journey
  • La stratégie digitale à mettre en place, dans un secteur très souvent dématérialisé et dont les pratiques digitales évoluent rapidement : campagnes, profiling, CRM et marketing automation, grâce au Data-driven marketing
  • La proposition de solutions pratiques, personnalisées et sécurisées à la clientèle
  • La mise à disposition des données nécessaires, en temps réel, à tous les départements de l’entreprise selon leurs besoins définis
  • L’évaluation et la gestion des opportunités et risques : législation, concurrence, situation économique, crises politiques, financières, FMI, investissements, prêts, etc.
  • L’élaboration de prévisions sur l’évolution des marchés boursiers et monétaires
  • La sécurité, la détection et la prévention des fraudes

Quelles sont les atouts du Smart Data dans le secteur bancaire ?

Les avantages sont multiples et concernent toutes les parties prenantes, les entreprises du milieu comme leurs clients.

Un gain de nouveaux clients et une meilleure rétention des clients existants 

Les entreprises axées sur les données et ayant une bonne connaissance de leurs clients ont 23 fois plus de chances de gagner de nouveaux clients. Elles ont également 6 fois plus de chances de conserver les clients qu’elles ont acquis. (Source : McKinsey)

Une rentabilité facilitée et accrue

Les sociétés qui utilisent des données ont également 19 fois plus de chances d’atteindre et de maintenir un statut rentable, par rapport aux entreprises qui n’utilisent pas de données. (Source : McKinsey)

La productivité et la rentabilité sont accrues grâce à l’automatisation de processus manuels, à l’analyse des comportements de paiement des clients et à l’amélioration constante des outils de gestion. Les entreprises qui adoptent l’analyse des big data pourraient ainsi augmenter leurs marges d’exploitation jusqu’à 60% et par conséquent leurs bénéfices (Source : McKinsey).

Des atouts évidents dans l’organisation interne

Les utilisateurs plébiscitent de meilleures prises de décisions stratégiques (69%), issues d’une meilleure connaissance de l’environnement interne et externe de l’entreprise grâce aux insights clés et à des processus opérationnels mieux contrôlés (54%). (Source : Barc)

Mieux comprendre ses clients favorise la hausse des ventes 

52% déclarent avoir gagné en compréhension des besoins et attentes de leurs clients. Ceci permet en outre de proposer des produits et services mieux adaptés à l’audience, tout en récoltant des inputs pour la création de nouvelles prestations et offres. (Source : Barc)

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Les enjeux des Big Data et Smart Data dans le secteur bancaire 

Face aux flux croissants de données, les entreprises doivent non seulement être prêtes à challenger régulièrement leurs systèmes de stockage (data warehouse) et de traitement mis en place, mais aussi à repenser leur organisation interne pour s’aligner aux évolutions technologiques et comportementales.

  • La règlementation bancaire et financière qui doit être prise en compte au fil de son évolution dans les systèmes et permettre le reporting en vue d’analyses. Des start-up dans la RegTech se sont d’ailleurs créées sur ce créneau porteur.
  • La sécurisation des données face à la croissance des piratages, activités suspectes et virus pour limiter les risques et garantir la protection et confidentialité des comptes des clients.
  • L’exploitation qualitative des données, rendue possible par leur exactitude et sécurisation, à travers tous les systèmes, en temps réel.
  • Les silos de données impliquant la mise en place d’outils d’intégration pour accueillir tous les supports et sources d’informations dans l’entreprise (emails, documents, applications, etc.) et faciliter leur stockage et diffusion dans l’organisation.

En conclusion

Les entreprises qui ont pris le pari de la transformation digitale avant les autres devraient bénéficier d’un avantage concurrentiel certain et se créer de nouvelles opportunités de marché, tout en améliorant leur rentabilité.

Votre agence Eminence vous accompagne dans une démarche de structuration de vos données, mais également dans des activités complémentaires, telles que le tracking ou le profiling, vous aidant ainsi à bien déterminer votre stratégie marketing et améliorer votre ROI. Contactez-nous pour en savoir plus.