Big Data, Partie #2 – Big Data et les entrepreneurs

Dans notre contribution précédente, nous avons fait connaissance avec les Big Data. Je vous propose maintenant un éclairage en profondeur pour comprendre quels sont les enjeux de l’essor des Big Data. On va parler dollars, politique et nouveaux modes de propagande.

 

L’élan entrepreneurial autour du Big Data

Qui dit défi technique dit énergie créatrice pour le résoudre. Pour préparer cet article, Silicon-Valley.fr a rencontré Sean Gourley, Docteur en physique, TED Talk Fellow, Rhodes Scholar, qui a co-fondé l’entreprise Quid un exemple de succès lié aux Big Data. Quid récolte les données qui sont disponibles publiquement sur les compagnies privées innovantes et sur les investisseurs qui les financent, traquant le nombre de leurs employés, leur capacité à lever des fonds, les procès qui leur sont intentés, les nouveaux partenariats, bref, tous les événements majeurs de la vie d’une entreprise. Ces informations sont modélisées grâce au logiciel de Quid sous forme d’une « carte de l’innovation », qui permet aux clients de Quid, comme Microsoft Corp. par exemple, de traquer les entreprises et les technologies innovantes dans le secteur qui les intéresse.

Cette modélisation haute précision permet de visualiser les secteurs où un rapprochement technologique serait profitable (le monde de la cryptographie et celui des technologies mobiles par exemple), et les nouveaux marchés à conquérir. Plutôt qu’un rapport volumineux produit pas des consultants à un moment donné, et obsolète dès qu’il est imprimé, les données de Quid sont accessibles et actualisées en temps réel.

Quid est financé notamment par le Founders Fund de Peter Thiel (fondateur de Paypal), un fond d’investissement de capital risque basé à San Francisco.

 

Les business model des Big Data

Les startups qui se développent autour de l’idée du Big Data promettent à leurs investisseurs des retours avantageux. Comment passe-t-on du traitement de grosses bases de données à la récolte pécuniaire ? Trois business modèles principaux se sont imposés.

 

Le modèle des revenus publicitaires : Google, Facebook, Yelp

L’exemple canonique est celui de Google, qui s’est imposé comme le moteur de recherche le plus efficace du web, c’est-à-dire celui ayant réussi à répertorier au mieux et à rendre accessible le plus facilement l’énorme base de données qu’est Internet. Il s’ensuit des revenus faramineux grâce aux contenus publicitaires des annonceurs qui veulent être vus sur les pages du géant du web.

 

Le modèle de la vente des données : LinkedIn

LinkedIn, c’est la rencontre des Big Data et des ressources humaines. L’entreprise, qui a son siège juste à côté de Google, a réussi à s’imposer comme le réseau social du monde professionnel, avec deux nouveaux utilisateurs qui viennent rejoindre chaque seconde les 240 millions déjà présents. La valeur de l’action a d’ailleurs été multipliée par six depuis la capitalisation boursière de 2011. La principale source de revenu de LinkedIn, c’est un ensemble d’outils de recrutement vendus aux entreprises, et dont la valeur dépend principalement de l’étendue de sa base de données, c’est-à-dire la précision des informations que nous avons bien voulu y déposer.

 

La redirection de trafic : Amazon, Google Books

Les recommandations proposées par ces plateformes qui mettent à disposition des contenus  permettent de rediriger le trafic des consommateurs vers d’autres produits à consommer, ce qui augmente les ventes. Exemple de succès massif : Amazon. La richesse d’Amazon, c’est d’avoir pu se constituer une base de données tellement vaste sur les comportements d’achat de tout un chacun que chaque vente participe à la précision des recommandations et peut ainsi générer d’autres ventes, à l’infini.

 

Pour ces trois modèles, les critères de réussite sont identiques et reposent sur :

  • le volume des données recueillies (plus il est important, plus la modélisation sera juste)
  • des infrastructures efficaces pour le traitement des données dont le volume est toujours croissant
  • des interfaces qui rendent l’expérience des consommateurs souple et leur donnent envie de partager leurs données.

 

Ariane Zambiras

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