Avec le développement de l’intelligence artificielle (IA), les grandes entreprises, notamment les GAFAM, et leurs data scientists peuvent exploiter ces données massives, publiques et privées, pour orienter leurs stratégies.
Le Small Data, lui, prend le contre-pied de cette tendance qui a la folie des grandeurs : parfois le peu de données en la possession des plus petites structures peut tout à fait suffire pour améliorer leurs performances.
Mieux : bien sélectionnées et réduites au maximum, les analyses prédictives qui en découlent tombent parfois plus juste que celles des algorithmes les plus complexes.
C’est pourquoi il s’adresse plutôt aux experts métiers confrontés à des données variées sans savoir comment les exploiter au quotidien. Nous pensons, par exemple, aux :
- responsables produit,
- responsables marketing,
- responsables financiers.
Dans la vidéo suivante, Olivier Sibony, professeur à HEC, résume et illustre très bien ce phénomène :