Les « orties » 100 sont fait de 100 « orties » % cuir souple dans une chaussure Style mocassin T-Strap en taille 4, 9-12 mois, 4 1/2" longueur de chaussure à la main. 358fe0

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La « ortie » » est une chaussure de lit T-Strap mocassin de style, en haut en bas avec 100 % bébé en cuir souple, avec un cuir filetée se rapprocher. La finition sur la chaussure est une coiffure fun/funky sur Masquer noir et Beige léopard ce qui lui donne un look Bohème cool qui peut être habillé ou être couplé vers le bas pour un look plus causal.

La pointure est un bébé de taille 4, qui je liste comme support dans ma ligne, la longueur du lit chaussure est 4 1/2" pour l’ajustement plus précis s’il vous plaît, allez par la longueur de la chaussure puis permettent de manœuvre.

Si vous voyez quelque chose que vous aimez, mais pas dans la taille que vous avez besoin... Je serais plus qu’heureux de faire une coutume faire une paire pour vous, s’il vous plaît permettre 2 semaines pour les commandes spéciales.
Les « orties » 100 sont fait de 100 « orties » % cuir souple dans une chaussure Style mocassin T-Strap en taille 4, 9-12 mois, 4 1/2" longueur de chaussure à la main. 358fe0Les « orties » 100 sont fait de 100 « orties » % cuir souple dans une chaussure Style mocassin T-Strap en taille 4, 9-12 mois, 4 1/2" longueur de chaussure à la main. 358fe0Les « orties » 100 sont fait de 100 « orties » % cuir souple dans une chaussure Style mocassin T-Strap en taille 4, 9-12 mois, 4 1/2" longueur de chaussure à la main. 358fe0Les « orties » 100 sont fait de 100 « orties » % cuir souple dans une chaussure Style mocassin T-Strap en taille 4, 9-12 mois, 4 1/2" longueur de chaussure à la main. 358fe0Les « orties » 100 sont fait de 100 « orties » % cuir souple dans une chaussure Style mocassin T-Strap en taille 4, 9-12 mois, 4 1/2" longueur de chaussure à la main. 358fe0Les « orties » 100 sont fait de 100 « orties » % cuir souple dans une chaussure Style mocassin T-Strap en taille 4, 9-12 mois, 4 1/2" longueur de chaussure à la main. 358fe0Les « orties » 100 sont fait de 100 « orties » % cuir souple dans une chaussure Style mocassin T-Strap en taille 4, 9-12 mois, 4 1/2" longueur de chaussure à la main. 358fe0Les « orties » 100 sont fait de 100 « orties » % cuir souple dans une chaussure Style mocassin T-Strap en taille 4, 9-12 mois, 4 1/2" longueur de chaussure à la main. 358fe0Les « orties » 100 sont fait de 100 « orties » % cuir souple dans une chaussure Style mocassin T-Strap en taille 4, 9-12 mois, 4 1/2" longueur de chaussure à la main. 358fe0Les « orties » 100 sont fait de 100 « orties » % cuir souple dans une chaussure Style mocassin T-Strap en taille 4, 9-12 mois, 4 1/2" longueur de chaussure à la main. 358fe0Les « orties » 100 sont fait de 100 « orties » % cuir souple dans une chaussure Style mocassin T-Strap en taille 4, 9-12 mois, 4 1/2" longueur de chaussure à la main. 358fe0Les « orties » 100 sont fait de 100 « orties » % cuir souple dans une chaussure Style mocassin T-Strap en taille 4, 9-12 mois, 4 1/2" longueur de chaussure à la main. 358fe0Les « orties » 100 sont fait de 100 « orties » % cuir souple dans une chaussure Style mocassin T-Strap en taille 4, 9-12 mois, 4 1/2" longueur de chaussure à la main. 358fe0Les « orties » 100 sont fait de 100 « orties » % cuir souple dans une chaussure Style mocassin T-Strap en taille 4, 9-12 mois, 4 1/2" longueur de chaussure à la main. 358fe0Les « orties » 100 sont fait de 100 « orties » % cuir souple dans une chaussure Style mocassin T-Strap en taille 4, 9-12 mois, 4 1/2" longueur de chaussure à la main. 358fe0
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Le Small Data : Qu’est-ce que c’est ?

Blog > Génération de leads > Le Small Data : Qu’est-ce que c’est ?

Loïc Le Gurun - 16 novembre 2017

Après le Big Data, le Smart Data intéressons-nous à sa plus petite définition le Small Data.  Le Small data est l’essence même du Big Data. En effet le small data ne provient pas du Big Data au contraire du Smart data. Toutes les entreprises possèdent des données sur leurs clients qu’elles soient minimes ou non. L’exploitation de celle-ci est très difficile. Notamment pour les petites entreprises qui n’ont pas les moyens (de temps et financier) de gérer ses données. Le Small data prend le contre-pied des autres modèles, car il n’y a pas besoin d’outil de traitement. Toutefois la finalité reste la même, celle de comprendre, d’analyser et d’améliorer le parcours client

Le Small data en quelques mots

Comment est-il possible de définir le Small Data ? Qu’est-ce qui le différencie des autres notions du traitement des données ? Et surtout à qui sert-il ? Ce terme est mis en avant pour la première fois par Rufus Pollock, fondateur de l’Open Knowledge fondation. Il définit cette notion de la manière suivante :

« Le Small data est la quantité de données que vous pouvez aisément stocker et utiliser sur une seule machine et plus précisément sur un seul ordinateur portable ou serveur de haute qualité ».

Partant de cette définition et des données chiffrées sur le Big Data, le Small Data devient l’alternative la plus intéressante pour des PME et TPE. En effet, ce type d’entreprise n’a pas toujours les moyens de traiter ses données.

Alors la solution permet de prendre uniquement les données que l’on dispose. Ce type de structure ayant des volumes limités de données, peut les stocker eux-mêmes. Le but du Small Data est d’avoir une vision plus précise pour orienter sa stratégie et de laisser une part d’intuition humaine dans cette prise de décision.

De plus, le Small Data se compose de données simples et traitables par tous. Ces données sont les suivantes : nom, prénom adresse, téléphone ou par les données de cartes de fidélité.

Les objectifs du Small data

Selon Rufus Pollock, le Small Data c’est les données pour tous.

Le Small Data a des objectifs similaires au Big Data et au Smart Data. Son objectif principal est de traiter plus efficacement les datas. Dans la masse de données auquel chacun d’entre nous faisons il est difficile de les quantifier et de les qualifier.

Le Small Data permet également deux choses :

  • La première celle d’aider les outils de Deep Learning à évoluer. L’accumulation de Small data permet à ces outils de s’enrichir.
  • La seconde celle de placer l’humain et son intuition dans la prise de décision

Son but est d'avoir des données pertinentes et utilisables rapidement afin d'adapter l'ensemble de ses stratégies. Cela facilitera la stratégie digitale, les relations clients, l'expérience et la satisfaction client tout en augmentant votre ROI.

En prenant en compte le second objectif du Small Data comment est-il possible de mêler facteur humain et traitements des données ? L’objectif de cette partie permet aux entreprises de prendre des décisions uniquement avec leurs propres données.

Le Small data plus proche de l’humain ?

Au contraire du Big Data, le but est de ne pas prendre les données récoltées via des outils de gestion ou de veille. Avec nos propres données on peut personnaliser plus précisément l’expérience client. Le but est de résonner et d’améliorer sa stratégie en matière de micro et non de macro.

Le Small Data laisse également une part à l’intuition que nous possédons et qu’il faut écouter. Le Small vise donc à combler le manque d’absence humaine sur la prise de décision.

Olivier Siboly, professeur à HEC Paris en stratégie et politique d’entreprise évoque le déni du Small Data de la manière suivante :

« accepter qu’un modèle simple et compréhensible par tous fasse mieux que nous les experts c’est se regarder sans fard dans le miroir et constater la médiocrité du jugement humain ».

Avec cette citation il met en avant que le Big Data conduit à des décisions tout en supprimant la réflexion humaine.

Il complète de la manière suivante : « si l’utilisation du « big data » vous conduit à des décisions qui vous surprennent, demandez-vous si vous seriez capable de les justifier. Pourriez-vous, par exemple, expliquer de manière convaincante à une personne dont la machine a rejeté la candidature sur la base de quels critères cette décision a été prise ? Car, machine ou pas, la responsabilité de la décision reste entre vos mains ».

Le Small Data prend donc en compte la part du jugement humain car le traitement des données ne s’effectue pas par une machine.

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