Le data mining est un processus d’analyse de grandes quantités de données sous différents niveaux. Il a pour objectif d’identifier des relations entre les quantités massives de données et de les transformer en données exploitables. Il s’agit, en effet, de la composante primordiale des technologies d’analyse de Big Data. Retrouvez dans cet article tout ce que vous devez savoir sur le data mining.
Data mining : définition
Généralement, le terme Data Mining désigne l’analyse de données et le processus de leur transformation en données exploitables, en établissant des relations entre elles et en révélant des corrélations ou patterns.
Ces données peuvent par la suite être utilisées par les entreprises pour minimiser des coûts de traitement de données, réaliser de considérables économies et augmenter, ainsi, leurs chiffres d’affaires. Elles peuvent aussi servir à établir les meilleures stratégies marketing.Le data mining est un processus impliqué dans le cadre de la Business Intelligence. Il a pour objectif d’aider les entreprises à résoudre leurs problèmes de traitement de données, à atténuer les risques de perte de données et à créer de nouvelles opportunités business.
Le mode de fonctionnement de data mining
De nos jours, les technologies informatiques ont progressé de manière à ce que les outils analytiques et les outils transactionnels soient distincts. Heureusement, le data mining vient d’établir les relations entre les deux.
Les logiciels de data mining sont, en fait, des outils d’analyse des corrélations et des patterns des informations de transactions sauvegardées en se référant aux requêtes des utilisateurs.
Il existe sur le marché plusieurs types de logiciels analytiques, tels que : les logiciels de statistiques, les logiciels de Machine Learning, les logiciels reposant sur la technologie de l’intelligence artificielle, les logiciels de réseaux neuronaux. Il existe, en effet, quatre principaux types de relations :
- Classes: les données sauvegardées sont utilisées pour classer les données en groupes bien déterminées. A titre d’exemple, une chaîne de restaurant peut exploiter les données des clients, à savoir l’heure de visite et les commandes passées. Ces informations peuvent être utilisées pour augmenter le trafic et, ainsi, le chiffre d’affaires des restaurants.
- Clusters: les informations collectées sont classées en fonction des besoins de la clientèle. A titre d’exemple, les données peuvent être exploitées pour identifier des affinités de clients ou des segments importants du marché.
- Patterns séquentiels : les données sont exploitées pour identifier les patterns de comportements et révéler les nouvelles tendances. Un vendeur d’équipements de camping peut, par exemple, prédire les probabilités de l’achat de sacs à dos en se reposant sur les achats de chaussures de randonnée et de sac de couchage.
Les trois propriétés principales du Data Mining
C’est un processus qui se caractérise par plusieurs propriétés. On vous cite dans les lignes suivantes les trois principales propriétés de ce processus
1. La création de données exploitables
Le data mining est un processus qui permet de créer des données exploitables de larges volumes de données. Un planificateur urbain, par exemple, peut utiliser un modèle de data mining pour estimer son revenu, en se référant à des données démographiques. Les agences de location de voiture peuvent, en outre, utiliser les fouilles de données pour identifier des segments de consommateurs dans le but de dégager une promotion qui cible principalement les clients.
2. La prévision de résultats probables
Plusieurs types de data mining sont basées sur des analyses prédictives. En effet, ce processus permet de prédire des résultats basés sur les analyses effectuées et d’autres facteurs démographiques.
Certains types de data mining prédictifs peuvent générer des règles qui permettent, à leur tour, d’obtenir des résultats probables. A titre d’exemple, une règle peut indiquer qu’une personne ayant acquis une licence et vivant dans une région bien déterminée a la chance de toucher un meilleur salaire que la moyenne nationale.
3. La découverte automatique de patterns
En règle générale, le forage de données se réfère au développement de modèles qui utilisent les algorithmes de data mining pour traiter un grand volume de données. En effet, le principe de la découverte automatique est principalement basé sur l’exécution de modèles de data mining.
Il est possible d’utiliser les modèles de data mining pour exploiter tous types de données, même les plus sensibles. Toutefois, certains types de modèles peuvent être généralisés à de nouvelles informations. C’est ce qu’on appelle le processus de « scoring ».
Quel est l’intérêt de data mining pour les entreprises ?
Spécialement dédié aux entreprises qui traitent de grands volumes de données, il concerne désormais tous les domaines d’activités (finance, communication, forage de données marketing, …), à condition d’avoir une quantité suffisante d’informations à exploiter.
Les techniques de data mining sont, en outre, utilisées dans différents domaines de recherche, à savoir la physique, la biologie et la médecine. Elles sont également utilisées dans le domaine de la gestion de relation client dans le but d’identifier des patterns dans les comportements des utilisateurs.
En effet, l’exploitation des données met en avant certains paramètres, tels que :
- L’association via l’identification de schémas selon lesquels les données sont reliées les unes à des autres ;
- La recherche et la classification de nouveaux schémas ;
- Les cheminements de schémas à travers lesquels un événement peut conduire à un autre ;
- L’analyse de données dans l’objectif de formuler des hypothèses sur les retombées des schémas.
Les sites e-commerce sont des bons exemples de l’exploitation des quantités massives de données. Le data mining est la meilleure solution pour déterminer les comportements des clients et en dégager les tendances dans l’objectif de mettre en place les stratégies marketing pertinentes. L’entreprise de Netflix, à titre d’exemple, dispose d’un grand nombre de données relatives aux utilisateurs. Son service de streaming s’occupe de leur analyse et traitement afin de révéler les préférences des spectateurs en s’aidant des logiciels de data mining.