Secteur public

Le domaine public impacté par le Big Data : sécurité, veille politique, gestion du trafic routier

Les organisations publiques (Administration, entités territoriales, communes) traitent au quotidien de grands volumes de données non structurées, nécessitant une expertise en Big Data pour leur permettre d'améliorer le fonctionnement des services publics, en maîtrisant les coûts, la performance opérationnelle...

Les services publics ayant des besoins en Big Data sont nombreux :

• Les transports mesurent en temps réel des milliers de capteurs de données comme la circulation urbaine, les places de parking, la pollution de l'air..
• Le secteur énergie capte de grandes quantités de données comme la consommation d'eau, d'électricité, la température..
• L’éducation traite des centaines de données sur les résultats scolaires, le nombre d'étudiants, professeurs..
• Le tourisme exploite des données sur la fréquentation des voyageurs par destination, l'évolution des tarifs...
• La sécurité analyse les données relatives au nombre d'incidents par région, par pays, et leur nature...

En analysant ces données (données disponibles et open data), nos solutions Big Data aident les organisations publiques à détecter les problèmes, évaluer les points d'amélioration et savoir où investir en priorité.
 

Marketing

Le Big Data est souvent associé au Data Marketing 

Les technologies Big Data permettent d'analyser des quantités de données clients provenant de sources multiples, telles que :

• Le commerce électronique et le marketing digital
• Les régies et réseaux publicitaires
• Les réseaux sociaux : À titre d'exemple, Twitter générait en janvier 2013, 7 teraoctets de données chaque jour et Facebook 10 teraoctets (source Wikipédia).
• Les moteurs de recherche
• Les producteurs de données

Les solutions Big Data sont utilisées dans le cadre de problématiques marketing :

• Pour améliorer la qualité des centres d'appels : Nos technologies Big Data permettent d'anticiper les problèmes des clients, et de dépasser leurs attentes afin d'augmenter les ventes de produits et services.
• Pour personnaliser les offres : Nos solutions Big Data vont définir les différents segments de clientèle, en tenant compte de leurs préférences, leurs visites sur le site web...
  Les campagnes publicitaires personnalisées peuvent ensuite être créées sur la base de l’ensemble de ces informations.
• Pour fidéliser les clients : Nos solutions Big Data permettent de fidéliser les clients en surveillant de près leurs activités, et en étant à la recherche d'indicateurs qui pourraient montrer la perte d'intérêt d'un client dans leur offre, comme ne pas avoir visité le site au cours des derniers jours, aimé le produit d'un concurrent sur le réseau social, etc.

Assurance

Les technologies Big Data sont utilisées dans le domaine de l'assurance pour l'analyse des risques, la prévention de la fraude, le ciblage

 
Le Big Data : une nouvelle arme anti-fraude

Les assureurs peuvent détecter automatiquement les dossiers et les paiements suspicieux à l’aide du big data. En exploitant le stockage informatique de leurs données, et de l’open data (informations disponibles sur les réseaux sociaux), les assureurs gagnent en efficacité pour traquer l’assuré malhonnête.

Le Big Data : outil de personnalisation et de contrôle en matière d’assurance santé et assurance automobile

La collecte de données permet de mieux connaître les clients afin de personnaliser les prestations d'assurances.
Des modules peuvent être par exemple installés dans les automobiles afin d’étudier le comportement du conducteur.
Pour l'assurance santé, le Big Data permet par exemple de vérifier qu’un assuré ayant dit avoir arrêté de fumer n’a effectivement pas consommé de cigarette.

Finance

Les solutions Big Data sont utilisées dans plusieurs domaines du secteur financier

La gestion de fortune La gestion des risques La gestion de la fraude Les conseils d’investissement personnalisés

• Utilisation du Big Data pour le Trading
  Le trading utilise des algorithmes informatiques complexes avec des données provenant de sources multiples, nécessitant une expertise en Big Data. Nos solutions Big Data peuvent analyser l’ensemble de ces données en temps réel.
• Utilisation du Big Data pour la gestion des risques
  Avec un environnement en évolution constante, une société financière utilise un large volume de données pour définir de nouvelles règles dans l'identification et l'atténuation des risques.
  Il existe de nombreux types de risques qui peuvent être gérés en utilisant les données comme la conformité réglementaire, le risque de concurrence, la perte des clients, l'impact des catastrophes naturelles, le risque de liquidité, le risque de taux d'intérêt, le risque opérationnel, etc. Nos solutions Big Data permettent d’obtenir un aperçu de ces données en temps réel, pour une meilleure gestion des risques.
• Utilisation du Big Data pour la gestion de la fraude
  Des outils d'analyse prédictive sont utilisés pour construire des modèles afin de détecter et prévenir la fraude. A titre d'exemple, les solutions Big Data analysent la corrélation des données provenant de sources multiples, comme les informations de localisation, les habitudes d'achat, les données historiques de transaction et d'autres sources pour détecter les fraudes de carte de crédit...
• Utilisation du Big Data pour le commerce de marchandises
  Un commerçant qui travaille sur les prix du blé peut obtenir les flux directs des exploitations en temps réel, à l’aide de capteurs déployés dans les fermes qui donnent des informations instantanément sur le rendement des cultures, le type de culture, le calendrier pour la récolte, etc. et générer ainsi de meilleurs rendements.
• Utilisation du Big Data pour les conseils d'investissement personnalisés et automatisés
  Nos solutions Big Data permettent de fournir aux clients des conseils d’investissement automatisés, fondés sur de grands algorithmes de données, pouvant même remplacer les conseillers.