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Le contexte avec l'analyse prédictive est le facteur de différenciation clé pour toute recommandation réussie. Ce n'est pas seulement la qualité, la disponibilité ou le prix du produit, mais le «contexte» (qui est en temps réel) qui permet de faire la recommandation la plus appropriée à ses utilisateurs. Un consommateur peut être placé dans différents profils pour différents achats, et donc, le contexte en temps réel, dans lequel le consommateur effectue l'achat, est très important pour faire correctement des recommandations. (Pour en savoir plus sur l'analyse prédictive, voir Comment l'analyse prédictive peut améliorer les soins médicaux.)
Qu'est-ce que le contexte?
Le monde devient plus intelligent et plus interconnecté chaque jour qui passe. Maintenant, en raison de l'utilisation régulière d'Internet, une énorme quantité de données est produite chaque jour, ce qui ne cesse de croître. Souvent, lorsque nous pensons au Big Data, nous pensons à sa taille énorme et aux problèmes liés à sa gestion. Mais ce n'est pas tout, car ces données peuvent être utilisées pour améliorer les ventes de différentes entreprises grâce à l'utilisation des données contextuelles créées à partir d'énormes quantités de mégadonnées.
Le contexte est en fait un morceau de données historiques sur un certain objet. L'objet peut être n'importe quoi, de différents emplacements physiques aux personnes elles-mêmes. Ces données sont extrêmement importantes car elles peuvent être utilisées pour analyser différentes situations et prendre ensuite des décisions pertinentes. Le contexte est essentiel pour les entreprises, car sans lui, les décisions peuvent facilement aller de travers. En utilisant ces informations avec les mégadonnées, les entreprises peuvent en savoir plus sur les modèles historiques et les tendances actuelles. Ainsi, ce type de données est utile pour les entreprises qui souhaitent prendre des décisions importantes basées sur des faits et non sur des suppositions.
