Les réseaux sociaux montrent la voie de l’économie de la donnée.

La vente des données produites sur les réseaux sociaux est devenue un business à part entière qui transite par des revendeurs de données comme Gnip et DataSift. Ce modèle économique donne un avant-goût de l’économie de la donnée que toutes les entreprises devront maitriser à l’avenir.

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La donnée est l’un des nouveaux moteurs de l’économie et les acteurs des réseaux sociaux l’ont bien compris. Ce sont toutes de jeunes sociétés (Linkedin est apparue en 2003, Facebook en 2004 et Twitter en 2006) mais elles sont déjà bien conscientes d’avoir de l’or entre les mains. En tant qu’utilisateur des réseaux sociaux nous n’avons accès qu’à un faible pourcentage de cette mine d’or. Dans le cas de Twitter par exemple, sur les 500 millions de Faveeo illust 1tweets échangés par jour, seul 1% nous est accessible. Le reste constitue ce que l’on appelle le « firehose » et peu sont ceux qui ont accès directement à la totalité de ce firehose.

Pourtant ses données intéressent de plus en plus de monde, les sociétés qui se positionnent sur le créneau du « social media analytic » ou de la « social media intelligence » et les entreprises de plus en plus nombreuses à vouloir connaitre ce que l’on dit sur leur marque ou qui souhaitent déceler les tendances au travers des conversations sur les réseaux sociaux.

Le rôle incontournable des revendeurs des données de réseaux sociaux. Pour avoir accès aux informations contenues dans ces firehoses il faut passer par des sociétés qui sont certifiées revendeurs de ces données. Depuis le rachat de Topsy par Apple en 2013 il n’en reste principalement que deux : Gnip créée en 2008 puis rachetée en 2014 par Twitter et Datasift créée en 2007.  Leurs offres ne se limitent pas seulement à Twitter. Datasift collectent plus de 15 sources de données .

DataSift V1Gnip quant à lui fournit bien sur l’accès à l’historique complet des données Twitter et de plus Gnip logodonne accès :

  • aux firehoses complets des données de Foursquare, Tumblr, WordPress et d’autres
  • aux APIs publiques de Facebook, YouTube, Instagram, Google+, Flickr et d’autres.

Le niveau de détails des informations fournies par des solutions de « social media analytic » donne une idée de la richesse contenue dans ces firehoses. Pour ceux qui penseraient encore que le Big data est un concept marketing jetez un coup d’œil à tous ces nouveaux outils qui exploitent ce gigantesque gisement de données à l’aide d’algorithmes de plus en plus sophistiqués.

Les données Twitter promues au rang d’informations par la librairie du Congrès. Signe que ces conversations sur les réseaux sont des informations à part entière, la librairie du congrès américain a signé en avril 2010 un accord avec Twitter pour acquérir tous les tweets depuis 2006 à des fins d’archivage. L’acquisition des tveets se fait dans ce cas-là par l’intermédiaire de Gnip. En janvier 2013 la Librairie du Congres annonçait avoir archivé à cette date plus de 170 milliards de Tweets.

IBM a compris que les données Twitter avaient de la valeur pour lui et ses clients. IBM a annoncé également en octobre 2014 un partenariat avec Twitter pour intégrer les données de Twitter avec les services analytics d’IBM dans le Cloud. Des entreprises et des développeurs pourront ainsi intégrer les données Twitter dans de nouveaux services dans le cloud conçus avec Watson Developer Cloud or IBM Bluemix platform-as-a-service.

IBM a également été certifié en tant que “Plugged In” avec Gnip. Les produits IBM sont ainsi intégrés avec Gnip et peuvent offrir des analyses précises de clients à partir de la totalité du Firehose de Twitter, Tumblr, WordPress, StockTwits et Disqus.

La voie est ouverte à l’économie de la donnée. Les réseaux sociaux sont naturellement à la pointe de la monétisation de la donnée mais ils démontrent l’existence de modèles économiques basés sur la valeur de la donnée, sa commercialisation et sa transformation en services. Les conversations sur les réseaux sociaux, l’open data, les données des entreprises et toutes les données générées par des objets connectés (industriels ou personnel) créent une formidable opportunité pour bâtir l’économie de la donnée. Reste pour chaque entreprise, institution ou administration à imaginer les services à créer et les partenariats éventuels à monter pour y arriver

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