Gastronomie et littérature… les usages insolites des big data

Désormais enracinés dans le vocabulaire de l’entreprise, les big data contribuent à une meilleure compréhension de notre quotidien. Un niveau de granularité inédit est obtenu grâce à l’analyse toujours plus fine des traces que nous laissons sur Internet. Granularité qui semble à première vue anecdotique, voire triviale, mais dont est très friande la grande distribution. Eclairage légèrement épicé.

Connaissance client, aide à la décision, analyse prédictive, gestion des performances… les big data sont cuisinés à toutes les sauces par des entreprises qui tentent de révéler des tendances sur lesquelles elles construiront leur avantage concurrentiel de demain. Compte-tenu de la richesse grandissante des jeux de données disponibles, des gisements de connaissance quasiment infinis sont désormais à leur portée.

L’auteur de cet article s’appuie sur deux analogies pour mettre en relief le rôle que jouent les mégadonnées dans la compréhension de notre vie quotidienne. D’une part, la cuisine indienne a récemment été passée à la moulinette de l’analyse de données par des chercheurs indiens. L’étude a mis en relief une différence majeure avec les cuisines occidentales (des associations négatives de goûts, alors que les autres cuisines se basent plutôt sur des associations positives), tout en soulignant la cause de cette différence : l’utilisation d’épices. Si la complexité de la cuisine indienne s’explique par l’utilisation de nombreuses épices, l’analyse de données pourrait permettre de déterminer quelle combinaison est optimale pour tel ou tel consommateur, en fonction de ses goûts propres.

D’autre part, l’analytique a permis à un professeur de l’Université de Stanford de repérer les six types d’intrigue sur lesquels reposent l’ensemble des romans. Il a analysé pour cela le contenu de 40 000 romans et a étudié leur évolution. L’analyse a révélé que les six modèles d’intrigues peuvent être regroupés dans deux ensembles cohérents. La granularité obtenue par cette analyse prouve qu’il est possible d’analyser des données de manière plus fine pour coller toujours mieux aux attentes des consommateurs : au lieu de recommander mécaniquement à un lecteur de romans policiers… d’autres romans policiers, un distributeur pourrait plutôt lui conseiller des livres issus de la même catégorie, mais déroulant un type d’intrigue différent.

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En complément
un article (en anglais) sur le whisky et l’analyse de données
et (en français) le secret de la cuisine indienne percé par un algorithme

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« Regard sur l’usage et les bénéfices des big data »
et « Analytique : rapprocher producteurs et consommateurs, un enjeu pour de meilleures décisions »