Free est un opérateur de télécommunications français qui propose des offres de téléphonie mobile et fixe, d’internet et de télévision. Dans le cadre de ses activités, Free collecte et traite une grande quantité de données, ce que l’on appelle le data. Ces données sont stockées dans des serveurs et analysées par des algorithmes, afin de permettre à l’opérateur de mieux connaître ses clients, d’améliorer ses services et de prendre des décisions stratégiques.
L’intérêt du Big Data pour les entreprises est multiple. Tout d’abord, cela permet de mieux comprendre les besoins et les attentes des clients, en analysant leur comportement d’achat, leurs centres d’intérêt, etc. Cela permet également de détecter des tendances et des opportunités de marché, en croisant des données provenant de sources diverses (réseaux sociaux, capteurs, etc.). Enfin, le Big Data permet de mieux gérer les risques, en identifiant les fraudes, les erreurs, etc.
L’enjeu majeur du Big Data est d’assurer la confidentialité et la sécurité des données collectées. En effet, ces données peuvent contenir des informations sensibles sur les clients (coordonnées bancaires, données de santé, etc.), qui doivent être protégées contre les attaques malveillantes. De plus, les entreprises doivent respecter les règles en matière de protection des données personnelles, sous peine de sanctions.
L’ensemble de données collectées, stockées et traitées par des algorithmes est appelé un data set. Il peut contenir des données structurées (par exemple, des données numériques) et des données non structurées (par exemple, des images, des textes, etc.). Ce data set peut être utilisé pour entraîner des modèles d’analyse prédictive ou de machine learning, afin de prédire des événements futurs ou de prendre des décisions automatisées.
L’ensemble de données provenant de sources diverses (emails, capteurs, objets connectés, etc.) est appelé des données hétérogènes. Ces données peuvent être de natures différentes (textes, images, vidéos, etc.) et nécessitent souvent une préparation spécifique avant d’être analysées.
Il existe plusieurs types de données, dont les données numériques (chiffres, codes, etc.), les données textuelles (textes, emails, etc.), les données géographiques (cartes, coordonnées GPS, etc.), les données temporelles (horaires, dates, etc.), les données multimédias (images, vidéos, sons, etc.), etc. Chacun de ces types de données peut être analysé de manière spécifique, en fonction des objectifs de l’entreprise.
Plusieurs caractéristiques du Big Data peuvent compliquer l’exploitation des données, telles que la variété des sources de données, la rapidité à laquelle les données sont générées, le volume important de données à traiter et la qualité souvent inégale des données collectées. La variété des formats et des types de données peut également rendre difficile leur intégration et leur analyse. Enfin, la confidentialité et la sécurité des données sont des enjeux importants à prendre en compte lors de l’exploitation des données.
Les technologies du Big Data répondent à plusieurs problématiques telles que l’analyse de grandes quantités de données, la détection de tendances et de modèles, la prédiction de comportements ou événements futurs, la personnalisation des offres et des services, ainsi que l’amélioration de l’efficacité opérationnelle et de la prise de décision.
Pour connaître sa consommation de data chez Free, il faut se connecter à son espace abonné sur le site web de Free Mobile ou via l’application mobile Free. Une fois connecté, il est possible de consulter le détail de sa consommation de data depuis le début du mois en cours et de suivre en temps réel sa consommation restante.