Données tierces

Qu’est-ce que les données tierces ?

Les données tierces, ou third-party data, sont des données collectées et mises à disposition par une entité externe à l’organisation. Elles ne sont ni générées directement par l’entreprise (données internes), ni issues d’un échange ou d’un partenariat direct avec un acteur spécifique (données secondaires ou partenaires). Ces données peuvent être achetées, louées, ou récupérées librement lorsqu’elles sont publiques. Elles couvrent une grande variété de domaines : données socio-démographiques, météo, géographiques, économiques, comportementales, etc. Leur valeur réside dans leur capacité à compléter ou croiser les jeux de données internes pour améliorer la pertinence des analyses et la performance des modèles.

‍

Pourquoi utiliser des données tierces dans un projet data ?

L’intégration de données tierces peut significativement accroître la richesse et la valeur des analyses réalisées par une entreprise.

Voici les principaux objectifs poursuivis :

• Enrichir la connaissance client : en ajoutant des informations externes (catégories socio-professionnelles, niveau de revenus estimé, zone géographique), on affine les profils et on améliore la segmentation.
• Mieux comprendre le contexte marché : les données tierces permettent de suivre l’évolution d’un secteur, d’identifier les tendances ou de cartographier les acteurs présents sur un territoire.
• Alimenter des modèles prédictifs : les variables issues de données tierces (météo, inflation, prix du carburant, événements locaux…) peuvent améliorer la performance des algorithmes de prévision.
• Adapter les stratégies marketing : les informations sur les comportements digitaux, les centres d’intérêt ou les intentions d’achat, récoltées par des agrégateurs de données, facilitent le ciblage et la personnalisation des campagnes.
• Faciliter les études territoriales ou l’expansion géographique : les données INSEE, les cartes d’accessibilité ou les indicateurs économiques locaux sont utiles pour sélectionner des zones d’implantation ou ajuster une offre à une région.

Ces usages font des données tierces un levier puissant pour passer d’une analyse centrée sur l’entreprise à une vision enrichie par son écosystème.

Quelles sont les sources courantes de données tierces ?

Les données tierces peuvent provenir de multiples types de fournisseurs, avec des niveaux de qualité et de frais d’accès très variables.

Voici les principales sources identifiées :

• Organismes publics : les données ouvertes proposées par des institutions comme l’INSEE, Eurostat, la Banque mondiale ou Météo France sont accessibles gratuitement et régulièrement mises à jour.
• Fournisseurs commerciaux de données : des acteurs spécialisés (Experian, Acxiom, Nielsen, etc.) vendent des jeux de données ciblés, avec des garanties de fiabilité et de couverture.
• Plateformes d’agrégation de données : certaines entreprises collectent et consolident des données issues de nombreuses sources (sites web, réseaux sociaux, applications) pour les proposer sous forme de flux enrichis.
• Données issues du web scraping : il est possible d’extraire automatiquement des informations de sites web publics (prix, avis clients, horaires, etc.), bien que cette méthode doive respecter les conditions d’utilisation des plateformes.
• Réseaux sociaux ou plateformes numériques : certaines APIs ouvertes permettent de récupérer des signaux faibles ou des données d’usage (tweets, check-ins, avis, hashtags…).

La diversité de ces sources impose une sélection rigoureuse pour garantir la pertinence, la fraîcheur et la légalité des données utilisées.

Quels sont les points de vigilance à respecter pour les données tierces ?

L’usage de données tierces peut apporter une réelle valeur ajoutée, mais il soulève aussi des risques et contraintes spécifiques.

Voici les principales précautions à prendre :

• Vérifier la qualité des données : la fraîcheur, la couverture, la cohérence ou la méthode de collecte doivent être évaluées avant toute exploitation.
• Respecter la réglementation : certaines données (notamment personnelles) doivent être traitées conformément au RGPD, et les fournisseurs doivent fournir des garanties de conformité.
• Éviter la dépendance excessive : construire un système trop dépendant de données externes peut poser problème si la source disparaît, devient payante ou change de format.
• Tester la valeur ajoutée : toute donnée tierce doit faire l’objet d’un test de pertinence analytique avant d’être intégrée à un processus décisionnel.
• Négocier les droits d’usage : en cas de contrat commercial, il est important de bien définir les droits d’exploitation (nombre d’utilisateurs, réutilisation, revente, etc.).

Ces points de vigilance sont essentiels pour intégrer durablement les données tierces dans une stratégie data sans risques ni surcoûts cachés.