Qu’est-ce que le « small data » ? Différences avec le big data et applications dans la logistique

À l’ère de l’information, la donnée joue un rôle fondamental dans le développement et la réussite des entreprises. Si elles ont largement adopté le concept de big data, un autre terme tout aussi pertinent est pourtant moins connu, il s’agit du small data.

Dans le domaine de la logistique, le small data offre une multitude d’applications permettant d’améliorer l’efficacité, la qualité du service et la satisfaction client. En se focalisant sur des données spécifiques et détaillées, les entreprises peuvent prendre de meilleures décisions, être réactives aux demandes du marché et gagner en compétitivité.

Qu’est-ce que le « small data » ?

Également connu sous le terme « microdonnées », le small data désigne un ensemble de données de plus petite taille et à portée réduite par rapport au big data, qui consiste lui en une combinaison de données surnommée « les trois V », pour volume, variété et vitesse de traitement. Le small data est plus gérable et hautement focalisé, et englobe des informations spécifiques.

Le concept de small data, popularisé par l’expert en marketing Martin Lindstrom dans son livre Small data: The tiny clues that uncover huge trends, est né comme une réponse à la croissance exponentielle des données dans le monde numérique. L’augmentation du volume de données disponibles a fait augmenter la complexité quant à leur traitement et leur transformation en informations utiles. Dans ce contexte, le small data apparaît comme une solution alternative pour obtenir des informations utiles et précieuses sans avoir à affronter le défi du big data.

Selon Martin Lindstrom, le small data permettrait de fournir des connaissances approfondies sur le comportement humain et sur les préférences du consommateur. Les entreprises pouvant ainsi prendre des décisions plus éclairées et de développer des stratégies plus efficaces pour répondre aux exigences du marché. Selon l’auteur, le small data repose sur l’idée que tout ne peut pas s’expliquer à travers de vastes ensembles de données et d’analyses massives. Parfois, la clé pour décrypter les habitudes d’un acheteur, ses émotions et ses besoins réside dans l’examen des détails les plus infimes et les plus essentiels de son quotidien : « Une petite quantité de données n’est presque jamais assez significative pour monter un dossier ou élaborer une hypothèse. Cependant, en combinant ces données à d’autres connaissances et observations recueillies à l’échelle mondiale, elles peuvent servir à créer une solution permettant de jeter les bases d’une future marque ou business », affirme Martin Lindstrom.

Différences entre « small data » et big data

Les différences entre small data et Big Data sont visibles et reposent principalement sur le volume, la focalisation et la manière de traiter et d’analyser les ensembles de données.

• Volume de données. Le small data manipule de petits ensembles de données, de sorte qu’il suffit des ressources et des outils plus simples pour les traiter et les analyser. En revanche, le Big Data gère des données massives qui nécessitent des technologies et des outils spéciaux pour les stocker, traiter et analyser efficacement.
• Focalisation et pertinence. Le small data se focalise sur des données spécifiques et détaillées, employant une approche ciblée et précise. Il sélectionne des informations hautement pertinentes pour aborder des problèmes ou des besoins spécifiques, permettant ainsi une prise de décision agile. La focalisation du Big Data est généralement étendue et couvre un large éventail de données, y compris diverses informations qui ne sont pas toujours pertinentes pour un objectif spécifique.
• Outils et ressources. Le traitement et l’analyse liés au small data peuvent se faire à l’aide d’outils accessibles et peu coûteux. Les entreprises peuvent ainsi se servir d’un logiciel classique d’analyse de données pour transformer les informations en petits ensembles de données. Par contre, l’analyse par Big Data exige une infrastructure technologique et des outils avancés en raison du volume considérable de données et de la nécessité de les traiter rapidement.
• Applications et objectifs. Le small data a pour but d’obtenir des informations spécifiques et ciblées afin de mieux comprendre le comportement du client, de personnaliser les expériences, d’optimiser les processus et d’améliorer la prise de décision dans des situations où l’analyse de grandes quantités de données n’est pas nécessaire. Le Big Data, quant à lui, sert à identifier des modèles et des tendances dans des ensembles de données massifs, ce qui permet de prendre des décisions stratégiques, de réaliser des analyses prédictives et d’améliorer l’efficacité opérationnelle dans plusieurs domaines dont le marketing ou la finance.

Avantages du « small data »

Le small data offre plusieurs avantages notables, notamment dans les contextes où de grands ensembles de données ne sont ni nécessaires ni pratiques.

• Prise de décision plus agile. Les ensembles de données de petite taille peuvent être traités et analysés rapidement, ce qui se traduit par une prise de décision plus agile.
• Approche client. Le small data permet une analyse approfondie et personnalisée des données clients. Lorsqu’elles comprennent mieux les préférences et les besoins individuels du client, les entreprises peuvent lui proposer des produits et des services mieux adaptés, améliorant ainsi son expérience et sa satisfaction.
• Optimisation des ressources. Les entreprises peuvent gagner du temps et réduire les coûts, étant donné qu’elles n’ont pas besoin d’investir dans une infrastructure complexe et coûteuse pour traiter de gros volumes de données.
• Meilleure qualité des données. En se concentrant sur des données spécifiques et pertinentes, le small data est généralement plus fiable et plus précis. Les informations peuvent être collectées à partir de sources sélectionnées et vérifiées, réduisant ainsi le risque d’erreurs et de données redondantes.
• Identification d’opportunités commerciales. En se concentrant sur des détails spécifiques, les entreprises peuvent découvrir des niches de marché, des tendances émergentes et des axes d’amélioration qui feront la différence dans le cadre de leurs objectifs commerciaux.
• Confidentialité et sécurité des données. Les entreprises peuvent atténuer les risques associés à la confidentialité et à la sécurité des données, puisqu’en stockant une quantité réduite d’informations, la mise en œuvre de mesures de protection des données est simplifiée.

Applications du « small data » dans la logistique

L’utilisation du small data dans le secteur de la logistique offre une multitude d’applications et d’avantages pour améliorer l’efficacité, la prise de décision et la satisfaction client.

• Optimisation des itinéraires et des livraisons. L’analyse des données relatives au trafic routier, à la météorologie et aux heures de livraison permet d’optimiser les itinéraires. À partir d’informations spécifiques et détaillées, les entreprises peuvent améliorer la planification logistique, réduire les délais et diminuer les coûts d’expédition.
• Gestion des stocks. Le suivi et l’analyse en temps réel des données sur l’inventaire évitent les problèmes de pénurie ou de surstock. Avec le small data, un contrôle des stocks plus précis est assuré, réduisant ainsi les coûts de stockage et évitant les pertes dues aux produits obsolètes ou périmés.
• Demande prévisionnelle. Par l’analyse des données sur les ventes historiques et les tendances d’achat, le small data permet de prédire la demande future. Ainsi, les entreprises peuvent ajuster les niveaux de stocks et répondre efficacement à la demande, tout en évitant les pertes par rupture de stock ou surstock.
• Expérience client améliorée. À l’aide du small data, il est possible de collecter et d’analyser des données sur les préférences et le comportement du client afin de personnaliser son expérience d’achat, ainsi que de proposer des produits et des services plus adaptés à ses besoins.
• Analyse des coûts logistiques. Le small data simplifie l’analyse des coûts associés à chaque maillon de la chaîne d’approvisionnement, tels que le transport, le stockage et la manutention des marchandises. À partir des informations détaillées sur les coûts, les entreprises peuvent identifier les axes d’amélioration et réduire les dépenses inutiles.
• Détection des anomalies. Avec l’analyse des données opérationnelles et de performance logistique, le small data peut détecter les anomalies et problèmes susceptibles de survenir dans la chaîne d’approvisionnement.

« Small data », de petites données tout aussi efficaces

Si le big data se caractérise par le traitement des données de masse, le small data cible des données spécifiques et faciles à gérer, dans le but de résoudre des problèmes spécifiques ou de prendre des décisions agiles et axées sur les besoins de l’utilisateur ou du client. Ce type d’informations est précieux pour les petites entreprises ou pour celles recherchant des solutions rapides à un client en particulier ou à un problème concret, dans un milieu où le volume de données n’est pas un facteur clé.

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