Le data mining est la clé de la réussite de toutes entreprises à l’ère du numérique. Il permet d’extraire des informations significatives à partir de grandes quantités de données. Les entreprises exploitent celles-ci pour s’attaquer aux différents problèmes commerciaux.
Il existe divers moyens d’améliorer les stratégies commerciales et financières d’une entreprise, en se basant sur les produits, les clients, etc. Mais tous ces aspects reposent tous sur l’exploration des données ou le data mining. Qu’est-ce ce que c’est et en quoi cela est-il important ? Trouvez toutes les réponses à vos questions dans ce guide.
Data mining : définition
Le terme data mining tient son origine du concept d’extraction minière qui consiste à extraire d’un bloc des éléments de valeur. Il s’agit d’une branche de la data science qui consiste donc à extraire des informations significatives d’un grand ensemble de données.
Aussi connu sous le nom d’exploration des données, il permet de découvrir des éléments qui aident les entreprises à résoudre les problèmes, réduire les risques ou améliorer leur stratégie. En d’autres termes, ce processus est un moyen incontournable pour atteindre les objectifs commerciaux et financiers.
Le data mining implique l’utilisation de plusieurs techniques d’analyse de données pour identifier des modèles importants, des tendances ou des relations. Les résultats obtenus peuvent être utilisés pour améliorer la prise de décisions et aussi faire des analyses prédictives.
L’importance de l’exploration des données
Les données jouent un rôle fondamental dans le succès de toute entreprise. Par conséquent, le data mining est une étape essentielle de l’utilisation de ces données à différentes fins.
Entre autres, il génère des informations pouvant être utiles aux applications de la business intelligence (BI) ou d’analyse avancée. Pour ce faire, il explore les données historiques tout en effectuant en même temps des analyses en temps réel.
Le data mining concerne tous les aspects des stratégies commerciales et tout le processus opérationnel d’une entreprise. Pour être plus précis, il impacte le côté client, à savoir le marketing, la publicité, les ventes et les services de support. En outre, l’exploration des données touche également la fabrication, la chaîne d’approvisionnement, les finances ainsi que les ressources humaines.
Comment fonctionne le data mining ?
Les professionnels en charge du data mining sont généralement les data scientists, les experts de la BI ou les data analysts. Néanmoins, ceux qui ont une bonne connaissance de la data science peuvent également s’y mettre.
C’est grâce à l’intelligence artificielle, notamment le machine learning que les data miner peuvent extraire les grandes quantités de données. Outre l’analyse statistique et l’IA, l’exploration des données implique également l’utilisation d’outils de gestion de données.
Les étapes du data mining
D’une manière générale, il existe quatre étapes essentielles dans le processus de data mining.
La collecte des données
Les données à explorer peuvent provenir de différentes sources. Elles peuvent par exemple être extraites des bases de données clients ou de l’enregistrement de leurs transactions. Il peut aussi s’agir d’historiques d’activités sur les listes ou les applications mobiles. Enfin, les data miner peuvent également collecter des données à partir de capteurs.
Cette première étape de data mining consiste à identifier et à rassembler les données pertinentes au problème précis à analyser. Pour stocker les données, l’entreprise utilise des référentiels de Big Data tels qu’un entrepôt de données (data warehouse) ou un lac de données (data lake).
La préparation des données
En termes simples, il est question ici de nettoyer les données pour les rendre exploitables. La préparation des données implique plusieurs sous-étapes. Le data miner doit explorer les informations afin de construire un profil (profilage) qui permet déjà de prétraiter les données. Ensuite, il procède à la correction des erreurs et travaille sur la qualité des informations à exploiter. Le but dans cette étape est d’éviter aux personnes responsables de traiter des données brutes.
L’extraction des données
L’extraction des données est l’exploration proprement dite des données. Autrement dit, c’est à ce niveau que le data miner analyse les données pour en extraire des informations significatives. Pour cela, il commence par choisir une technique ou un algorithme de data mining.
Dans le cas du machine learning, les algorithmes utilisés sont entraînés pour rechercher eux-mêmes les informations nécessaires. Ils ont acquis cette capacité en s’entraînant sur des modèles d’ensembles de données. Autrement dit, ces algorithmes trouvent automatiquement des réponses sans recevoir des instructions de la part des humains.
L’interprétation des données
Il s’agit maintenant de donner un sens aux données. Pour faire court, c’est l’étape de data mining qui crée des modèles analytiques pour aider les responsables de chaque secteur concerné à prendre de meilleures décisions. De même, les résultats de l’analyse des données peuvent aider les entreprises à élaborer de nouvelles stratégies commerciales.
Pour que cela soit faisable, le data miner doit donc transmettre les informations à tous les utilisateurs par le biais d’une visualisation ou d’une narration des données.
Quelques techniques de data mining
Plusieurs approches permettent d’explorer les données en fonction des informations que le data miner recherche. Voici quelques-unes des techniques les plus utilisées.
La classification
Dans cette technique, le data miner classifie les données selon des catégories prédéfinies. Elle est surtout utilisée à des fins prédictives. Cette approche implique par exemple l’utilisation d’arbres de décisions, de régressions logistiques ou des classificateurs naïfs bayésiens.
L’extraction des règles d’association
La recherche des règles d’association consiste à explorer les données pour découvrir des relations entre les différents éléments. À cette fin, cette approche du data mining se base sur deux critères : le support et la confiance. Le premier critère mesure la fréquence d’apparition des éléments qui présente des relations. Quant à la confiance, elle permet de vérifier l’exactitude des relations établies.
Le clustering
À la différence de la classification, le clustering regroupe les données dans des sous-classes significatives appelées clusters. Pour ce faire, le data miner prend en compte des caractéristiques particulières qui aideront les utilisateurs à mieux comprendre les données. Les principales approches incluent le regroupement hiérarchique, le partitionnement en k-moyennes ou les modèles de mélange gaussien.
La régression
Là encore, le data miner recherche des relations dans les données. Le data mining par régression consiste plus précisément à calculer la valeur des éléments de l’ensemble de données en fonction de variables préétablies. Pour cette approche, le data miner peut utiliser la régression linéaire ou la régression linéaire multiple.
Les réseaux neuronaux
Un réseau neuronal est un ensemble d’algorithmes conçu pour imiter l’activité cérébrale humaine. Dans le data mining, la reconnaissance de formes est une approche courante pour avoir une vue d’ensemble et identifier les valeurs anormales dans les données. Les réseaux de neurones artificiels, qui sont la base du deep learning, permettent d’identifier les modèles avec précision.
Quels sont les avantages du data mining ?
Avec les avancées de la technologie, les entreprises sont en quête des meilleures approches pour prendre le devant. Le meilleur moyen d’y parvenir est une utilisation optimale des données. Toutefois, qui dit progrès technologique dit également explosion des données. Autrement dit, les organisations doivent faire face à une quantité massive de données. Les analystes humains ne sont donc ni assez qualifiés ni assez rapides pour cette tâche. C’est là qu’intervient le data mining qui permet de comprendre à la fois les événements passés et présents afin de mieux se préparer au futur. Sur le plan pratique, l’exploration des données permet d’identifier les nouveaux clients rentables, en se basant sur le profil d’anciens clients.
Par ailleurs, un autre avantage important du data mining est la capacité de faire des analyses prédictives pour améliorer les prises de décisions. Sur le long terme, cela peut se traduire par l’efficacité du marketing et la rentabilité des ventes ainsi que l’amélioration des services à la clientèle. Sur le plan interne, le data mining permet d’améliorer la gestion de la chaîne d’approvisionnement, de la production et des risques.
Quant à l’aspect financier, l’exploration des données contribue largement à réduire les coûts et à augmenter le retour sur investissement (ROI). En effet, l’utilisation des divers outils et techniques de data mining réduisent les tâches redondantes sans utiliser beaucoup de ressources.
Les d’applications du data mining
Pour vous aider à comprendre réellement comment le data mining peut affecter votre entreprise, voici quelques exemples.
Dans le commerce de détail, le data mining permet d’analyser le comportement des consommateurs. Pour Walmart, il a permis d’extraire des informations concernant les habitudes des consommateurs et les moments où les ventes sont les plus élevées. Par la suite, l’entreprise a mis en place une nouvelle stratégie de rotation du personnel pour gérer la foule. Dans le cas d’Amazon, il se base sur le data mining pour la livraison des produits, peu importe où se trouve les utilisateurs (domicile, bureau, etc.).
Pour le marketing et la publicité, les entreprises explorent les données, en se basant sur le machine learning, pour proposer des contenus qui intéressent les utilisateurs. C’est par exemple le cas de Netflix et Spotify qui font des recommandations de vidéos ou de musiques similaires selon les goûts de l’utilisateur.
Il ne s’agit là que de quelques exemples, mais en somme, toutes les entreprises de tous les secteurs peuvent tirer parti du data mining allant des soins de santé à la télécommunication. En fin de compte, que ce soit pour faire évoluer son entreprise sur le plan interne ou externe, l’exploration des données est essentielle.
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