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Data mining

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Que veut dire “Data Mining” ?

Le “Data Mining”, ou exploration de données, est le processus qui consiste à trier de grands ensembles de données afin d'identifier des des anomalies, des modèles, et des tendances, et d'établir des relations pour résoudre des problèmes par l'analyse de données. À l'aide d'un large éventail de techniques, cette information permet aux entreprises de prévoir les tendances futures, et ainsi d’augmenter leurs revenus, réduire leurs coûts, améliorer les stratégies de fidélisation client, réduire leurs risques et plus encore...

L'exploration de données est également connue sous le nom de découverte de données et de découverte de connaissances.

Historique

Les techniques d'exploration de données sont utilisées dans de nombreux domaines de recherche, notamment les mathématiques, la cybernétique, la génétique et le marketing. Bien que les techniques d'exploration de données soient un moyen d'accroître l'efficacité et de prédire le comportement des clients, si elles sont utilisées correctement, une entreprise peut se démarquer de ses concurrents en utilisant l'analyse prédictive.

Le processus consistant à fouiller dans les données pour découvrir des liens cachés et prévoir les tendances futures a une longue histoire. Parfois appelé "découverte de connaissances dans les bases de données", le terme "data mining" n'a été inventé que dans les années 1990. Mais son fondement comprend trois disciplines scientifiques interdépendantes : la statistique (l'étude numérique des relations entre les données), l'intelligence artificielle (l'intelligence semblable à l'intelligence humaine affichée par les logiciels et/ou les machines) et l'apprentissage machine (algorithmes qui peuvent apprendre des données pour faire des prédictions). Ce qui était ancien est à nouveau nouveau, car la technologie d'exploration de données continue d'évoluer pour suivre le rythme du potentiel illimité des grosses données et de la puissance de calcul abordable.

Au cours de la dernière décennie, les progrès de la puissance et de la vitesse de traitement nous ont permis de passer de pratiques manuelles, fastidieuses et fastidieuses à une analyse rapide, facile et automatisée des données. Plus les ensembles de données recueillies sont complexes, plus il est possible d'obtenir des renseignements pertinents. Les détaillants, les banques, les fabricants, les fournisseurs de services de télécommunications et les assureurs, entre autres, utilisent l'exploration de données pour découvrir les relations entre tout, depuis l'optimisation des prix, les promotions et les données démographiques jusqu'à la façon dont l'économie, le risque, la concurrence et les médias sociaux affectent leurs modèles commerciaux, revenus, opérations et relations clients.

Alors pourquoi l'exploration de données est-elle importante ? Vous avez vu les chiffres stupéfiants - le volume de données produites double tous les deux ans. Les données non structurées représentent à elles seules 90 % de l'univers numérique. Mais plus d'informations ne signifie pas nécessairement plus de connaissances.

Comment ça marche ?

Le Data Mining vous permet de :

  • Passer au crible tous les bruits chaotiques et répétitifs de vos données.
  • Comprendre ce qui est pertinent et faire bon usage de cette information pour évaluer les résultats probables.
  • Accélérer le rythme de la prise de décisions éclairées.

Des paramètres d'exploration de données comprennent l'analyse de séquences ou de trajectoires, la classification, le regroupement et la prévision. Les paramètres de séquence ou d'analyse de trajectoire recherchent les modèles où un événement mène à un autre événement ultérieur. Une séquence est une liste ordonnée d'ensembles d'éléments, et c'est un type commun de structure de données que l'on trouve dans de nombreuses bases de données. Un paramètre de classification recherche de nouveaux modèles et peut entraîner un changement dans la façon dont les données sont organisées. Les algorithmes de classification prédisent les variables en fonction d'autres facteurs de la base de données.

Les paramètres de regroupement permettent de trouver et de documenter visuellement des groupes de faits qui étaient auparavant inconnus. Le regroupement en grappes regroupe un ensemble d'objets et les agrège en fonction de leur similarité.

Il y a différentes façons pour un utilisateur d'implémenter le cluster, qui différencient chaque modèle de clustering. Favoriser l'utilisation de paramètres dans l'exploration de données permet de découvrir des tendances dans les données qui peuvent mener à des prédictions raisonnables sur l'avenir, aussi connues sous le nom d'analyse prédictive.

Outils et techniques d'exploration de données

Les principales étapes d'un processus d'exploration de données sont les suivantes :

  • Extraction, transformation et chargement des données dans un entrepôt de données

La première étape de l'exploration de données consiste à recueillir des données pertinentes et essentielles pour les entreprises. Les données de l'entreprise sont soit transactionnelles, soit non opérationnelles, soit des métadonnées. Les données transactionnelles traitent des opérations quotidiennes telles que les ventes, les stocks, les coûts, etc. Les données non opérationnelles sont normalement prévues, tandis que les métadonnées concernent la conception logique des bases de données. Les organisations fortement axées sur les consommateurs utilisent des techniques d'exploration de données qui fournissent des images claires des produits vendus, des prix, de la concurrence et de la démographie de la clientèle.

  • Stocker et gérer des données dans une base de données multidimensionnelle

La deuxième étape de l'exploration de données consiste à choisir un algorithme approprié - un mécanisme produisant un modèle d'exploration de données. Le fonctionnement général de l'algorithme consiste à identifier les tendances dans un ensemble de données et à utiliser la sortie pour définir les paramètres. Les algorithmes les plus populaires utilisés pour l'exploration de données sont les algorithmes de classification et les algorithmes de régression, qui sont utilisés pour identifier les relations entre les éléments de données. Les principaux fournisseurs de bases de données comme Oracle et SQL intègrent des algorithmes d'exploration de données, tels que le clustering et la tress de régression, pour répondre à la demande de data mining.

  • Présenter les données analysées sous des formes facilement compréhensibles, comme des graphiques.

Avantages de l'exploration de données

En général, les avantages de l'exploration de données proviennent de la capacité de découvrir des modèles et des relations cachés dans les données qui peuvent être utilisés pour faire des prédictions ayant un impact sur les entreprises.

Les avantages spécifiques de l'exploration de données varient en fonction de l'objectif et de l'industrie. Les services des ventes et du marketing peuvent exploiter les données des clients pour améliorer les taux de conversion des clients potentiels ou pour créer des campagnes marketing personnalisées. L'exploration de données sur l'historique des ventes et les comportements des clients peut être utilisée pour construire des modèles de prédiction pour les ventes futures, les nouveaux produits et services.

Les entreprises du secteur financier utilisent des outils d'exploration de données pour élaborer des modèles de risque et détecter la fraude. L'industrie manufacturière utilise des outils d'exploration de données pour améliorer la sécurité des produits, identifier les problèmes de qualité, gérer la chaîne d'approvisionnement et améliorer les opérations.

Qui l’utilise ?

Dans une optique d’amélioration de l’image de marque, l'exploration de données est au cœur des efforts d'analyse dans une variété d'industries et de disciplines.

  • Communications

Dans un marché surchargé où la concurrence est serrée, les réponses se trouvent souvent dans les données de vos consommateurs. Les entreprises du secteur du multimédia et des télécommunications peuvent utiliser des modèles analytiques pour comprendre les montagnes de données des clients, les aider à prédire leur comportement et leur proposer des campagnes très ciblées et pertinentes.

  • Assurance

Grâce à leur savoir-faire analytique, les compagnies d'assurance peuvent résoudre des problèmes complexes concernant la fraude, la conformité, la gestion des risques et l'attrition de la clientèle. Les entreprises ont utilisé des techniques d'exploration de données pour évaluer plus efficacement les prix de leurs produits dans l'ensemble de leurs secteurs d'activité et trouver de nouvelles façons d'offrir des produits concurrentiels à leur base de clients existants.

  • L'éducation

Grâce à des points de vue unifiés et fondés sur des données sur les progrès des élèves, les éducateurs peuvent prédire le rendement des élèves avant qu'ils n'entrent en classe et élaborer des stratégies d'intervention pour les maintenir sur la bonne voie. L'exploration de données aide les éducateurs à accéder aux données sur les élèves, à prédire les niveaux de rendement et à repérer les élèves ou les groupes d'élèves qui ont besoin d'une attention particulière.

  • Fabrication

Il est essentiel d'aligner les plans d'offre sur les prévisions de la demande, de détecter rapidement les problèmes, d'assurer la qualité et d'investir dans le capital marque. Les fabricants peuvent prédire l'usure des actifs de production et anticiper la maintenance, ce qui peut maximiser le temps de disponibilité et maintenir la chaîne de production dans les délais.

  • Banques

Les algorithmes automatisés aident les banques à comprendre leur clientèle ainsi que les milliards de transactions au cœur du système financier. L'exploration de données aide les sociétés de services financiers à avoir une meilleure vue des risques du marché, à détecter plus rapidement les fraudes, à gérer les obligations de conformité réglementaire et à obtenir un rendement optimal sur leurs investissements marketing.

  • Vente au détail

Les grandes bases de données clients contiennent des informations cachées sur les clients qui peuvent vous aider à améliorer vos relations, à optimiser vos campagnes marketing et à prévoir vos ventes. Grâce à des modèles de données plus précis, les entreprises de vente au détail peuvent proposer des campagnes plus ciblées - et trouver l'offre qui a le plus d'impact sur le client.

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