Data mining : Pourquoi et comment faire ?

Nous vivons dans un monde où tout est converti en données. Ces données peuvent être de toute nature : chiffres, caractères, textes, pages web, images, vidéos, et sont au cœur de toute activité dans la recherche, le commerce, l'industrie, le marketing, les télécommunications, etc. Les données sont si importantes qu'elles sont considérées comme un actif, c'est-à-dire un bien d'entreprise. 

Dans un monde hautement compétitif comme le nôtre, le fait de disposer d'informations constamment mises à jour, conformes à ce que l'on découvre dans les données, peut contribuer efficacement aux processus décisionnels et à l'élaboration de nouvelles stratégies de croissance. Découvrez pourquoi vous devez vous lancer dans le Data mining et comment procéder.

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Le Data mining, qu'est-ce que c'est ?

Le data mining désigne l'ensemble des techniques et des méthodes visant à recueillir des informations à partir d'une grande quantité de données, comme les bases de données informatiques par exemple. Ces procédures peuvent se dérouler de manière automatique ou semi-automatique et sont généralement adoptées dans la sphère scientifique ou commerciale. En fait, c’est un aspect de plus en plus demandé.

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C’est l'identification d'informations de nature diverse par extrapolation ciblée à partir de grandes bases de données, uniques ou multiples. Les techniques et stratégies appliquées dans les opérations d'exploration de données sont largement automatisées et consistent en des logiciels et algorithmes spécifiques adaptés à chaque objectif. Les finalités du Data mining s'appliquent aux domaines les plus divers : économique, scientifique, opérationnel, etc.

Le Data mining aide les entreprises à identifier des faits importants, des tendances, des modèles, des relations et des exceptions qui passent normalement inaperçus ou sont cachés. Les techniques d'exploration de données sont appliquées dans un large éventail de secteurs.

Comment fonctionne le Data mining ?

L'exploration de données fonctionne au moyen d'algorithmes optimisés pour détecter des modèles récurrents ou des relations non connues a priori entre de grandes quantités de données. Une activité de Data mining peut être descriptive, c'est-à-dire qu'elle vise à expliquer un certain scénario de manière plus détaillée, au moment de l'analyse.

Elle peut être prédictive, c'est-à-dire qu'elle vise à élaborer un scénario futur probable sur la base des données disponibles. Le regroupement, la découverte de règles d'association, l'exploration de motifs séquentiels sont descriptifs, la classification et la régression sont prédictives.

Le Data mining s'occupe d'explorer, de résumer, de comparer, de généraliser et de vérifier les caractéristiques des données. Il s'agit de données quantitatives, qualitatives, textuelles, d'images et de sons. Il permet de traiter un grand nombre de variables et ne nécessite pas d'hypothèses a priori. Les algorithmes d'apprentissage automatique utilisés pour le data mining peuvent être supervisés ou non supervisés.

Pourquoi faire du Data mining ?

Les êtres humains ne se comportent pas tous différemment, mais ont tendance à agir selon un nombre limité de modèles possibles. Être en mesure d'identifier quels sont les modèles typiques et définir quelles variables doivent être examinées afin d'associer un individu au modèle typique qui suivra est l'un des aspects que le Data mining est en mesure d'aborder. 

Le Data mining est une discipline mature qui peut fournir un grand pouvoir à l'entreprise, lui permettant de prédire le comportement de ses clients, de ses adversaires, de ses employés, etc. Mais tout cela ne peut se produire que si les analyses de données effectuées sont réalisées en fonction d'objectifs commerciaux bien formulés et de questions spécifiques.

Les avantages spécifiques de cette technique varient en fonction de l'objectif et du secteur. 

Les services de vente et de marketing peuvent exploiter les données des clients pour améliorer les taux de conversion ou pour créer des campagnes de marketing personnalisées. L'extraction de données sur les modèles de ventes historiques et le comportement des clients peut être utilisée pour construire des modèles de prévision des ventes futures, des nouveaux produits et des services. Mais comment faire du Data mining ?

Comment faire du Data mining ?

Le processus de Data mining suit un certain nombre d’étapes bien définies. 

• Le nettoyage des données : il s’agit de nettoyer les données sales ou incomplètes qui entraînent une mauvaise compréhension et des erreurs de système. Durant cette phase, les ingénieurs supprimeront toutes les données impures des données capturées par l'organisation.

• Intégration des données : C’est la combinaison de différents ensembles de données et sources pour effectuer des analyses. C'est l'une des meilleures techniques d'exploitation minière pour simplifier l'ensemble du processus d'extraction, de transformation et de chargement. Cela permet d'éliminer les informations incohérentes et de garantir la qualité des données afin qu'elles répondent aux exigences de l'entreprise.

• Réduction des données : Ce processus standard permet d'extraire des informations pertinentes pour l'analyse des données et l'évaluation des modèles. Les ingénieurs prennent des données de petite taille et maintiennent leur intégrité pendant la réduction des données.

• Transformation des données :  Dans cette étape, les ingénieurs transforment les données en une forme acceptable pour s'aligner sur les objectifs de l'exploitation minière.

• Partage d’informations : Les analystes de données utilisent une combinaison de visualisation de données, de rapports et d'autres outils d'exploitation pour partager des informations avec d'autres. 

Les logiciels et outils du Data mining 

Il existe une large gamme d’outils logiciels qui permettent d'accélérer l'introduction ou la consolidation des capacités de Data mining dans l'entreprise.

• Alteryx Designer : C’est un outil qui combine l'analyse prédictive, le mélange de données, l'analyse spatiale, l'établissement de rapports et les applications en un seul flux de travail.

• Knime : Konstanz Information Miner est une plateforme open source avec une licence GPLv3 pour l'analyse, le reporting et l'intégration des données. Il possède des composants pour l'exploration des données et l'apprentissage automatique.

• Oracle Data Mining : Partie facultative d'Oracle Database Enterprise Edition, elle contient de nombreux algorithmes d'exploration et d'analyse de données pour la classification, la prédiction, la régression, l'association, la sélection de caractéristiques, la détection d'anomalies, etc.

• RapidMiner Studio : Ce logiciel fournit un environnement intégré pour la préparation des données, l'apprentissage automatique et profond, l'exploration de texte et l'analyse prédictive. Il peut être utilisé dans les environnements de recherche et d'éducation.

• Qlik Sense : Utilisé pour visualiser les données sous leur meilleur jour, cet outil vous permet de créer des graphiques faciles à comprendre en analysant plusieurs sources de données via une fonctionnalité de glisser-déposer.

L'utilisation de ces logiciels nécessite une certaine expertise et un certain coût. Dans le cas où vous n'avez pas les ressources humaines en interne, nous vous conseillons de faire appel à des consultants experts dans le Data Mining et l'utilisation des outils qu'il implique. Vous pourrez faire appel à une ESN spécialisée dans la Data, qui saura mettre à la disposition de votre entreprise, un ou plusieurs consultants compétents pour votre projet.