Le Data Mining est une composante essentielle des technologies Big Data et des techniques d’analyse de données volumineuses. Il s’agit là de la source des Big Data Analytics, des analyses prédictives et de l’exploitation des données. Découvrez la définition complète du terme Data Mining.
Data mining définition
Forage de données, explorations de données ou fouilles de données, ce sont les traductions possibles du data mining en Français. En règle générale, le terme Data Mining désigne l’analyse de données depuis différentes perspectives et le fait de transformer ces données en informations utiles, en établissant des relations entre les données ou en repérant des patterns. Ces informations peuvent ensuite être utilisées par les entreprises pour augmenter un chiffre d’affaires ou pour réduire des coûts. Elles peuvent également servir à mieux comprendre une clientèle afin d’établir de meilleures stratégies marketing.
Qu’est ce qu’un data mining ?
Les logiciels Data Mining font partie des outils analytiques utilisés pour l’analyse de données. Ils permettent aux utilisateurs d’analyser des données sous différents angles, de les catégoriser, et de résumer les relations identifiées. Techniquement, le Data Mining est le procédé permettant de trouver des corrélations ou des patterns entre de nombreuses bases de données relationnelles.
Le Data Mining repose sur des algorithmes complexes et sophistiqués permettant de segmenter les données et d’évaluer les probabilités futures. Le Data Mining est également surnommé Knowledge Discovery in Data (Data mining traduction ? La découverte de savoir dans les données).
Une évolution technologique naturelle
Le terme Data Mining est relativement récent, mais la technologie ne l’est pas. Depuis des années, les entreprises utilisent de puissants ordinateurs pour traiter les larges volumes de données accumulés par les scanners des supermarchés et pour analyser les rapports de recherches sur les marchés. De même, les innovations continuelles dans les domaines du calcul informatique, du stockage, et des logiciels statistiques augmentent fortement la précision des analyses et dirigent la réduction des coûts.
Données, informations et savoir dans le Data Mining
Données
Les données sont des faits, des nombres, ou des textes pouvant être traités par un ordinateur. Aujourd’hui, les entreprises accumulent de vastes quantités de données sous différents formats, dans différentes quantités de données. Parmi ces données, on distingue :
- Les données opérationnelles ou transactionnelles telles que les données de ventes, de coûts, d’inventaire, de tickets de caisse ou de comptabilité.
- Les données non opérationnelles, telles que les ventes industrielles, les données prévisionnelles, les données macro-économiques.
- Les métadonnées, à savoir les données concernant les données elles-mêmes, telles que les définitions d’un dictionnaire de données.
Informations
Les patterns, associations et relations entre toutes ces données permettent d’obtenir des informations. Par exemple, l’analyse des données de transaction d’un point de vente permet de recueillir des informations sur les produits qui se vendent, et à quel moment ont lieu ces ventes.
Savoir
Les informations peuvent être converties en savoir à propos de patterns historiques ou des tendances futures. Par exemple, l’information sur les ventes au détail d’un supermarché peut être analysée dans le cadre d’efforts promotionnels, pour acquérir un savoir au sujet des comportements d’acheteurs. Ainsi, un producteur ou un retailer peut déterminer quels produits doivent faire l’objet d’une promotion à l’aide du Data Mining.
Qu’est ce que un Data Warehouse ?
Les importantes avancées en termes de collecte de données, de puissance de calcul, de transmission de données, et de capacités de stockage permettent aux entreprises d’intégrer bases de données au sein de Data Warehouses. Le Data Warehousing est le procédé de centraliser la gestion et la recherche de données.
Grâce à une Data Warehouse, les entreprises peuvent diviser les données en segments d’utilisateurs précis, afin de les analyser en détail. Les analystes peuvent également commencer par le type de données qu’ils souhaitent utiliser puis créer une warehouse à partir de ces données.
Tout comme le Data Mining, le terme de Data Warehousing est relativement nouveau, tandis que le concept en lui-même existe depuis des années. Le Data Warehousing représente une vision idéale d’un répertoire central de données maintenu en permanence. Cette centralisation est nécessaire pour maximiser l’accès des utilisateurs et l’analyse.
Grâce aux grandes avancées technologiques, cette vision utopique est devenue une réalité pour beaucoup d’entreprises. De même, les avancées dans le domaine des logiciels analytiques permettent aux utilisateurs d’accéder librement aux données. C’est sur ces logiciels analytiques que repose le Data Mining.
Les méthodes de Data Mining
- Association – chercher des patterns au sein desquelles un événement est lié à un autre événement.
- Analyse de séquence – chercher des patterns au sein desquelles un événement mène à un autre événement plus tardif.
- Classification – chercher de nouvelles patterns, quitte à changer la façon dont les données sont organisées.
- Clustering – trouver et documenter visuellement des groupes de faits précédemment inconnus.
- Prédiction – découvrir des patterns de données pouvant mener à des prédictions raisonnables sur le futur. Ce type de data mining est aussi connu sous le nom d’analyse prédictive.
À quoi sert le Data Mining dans le marketing ?
Le Data Mining est actuellement principalement utilisé par les entreprises focalisées sur les consommateurs, dans les secteurs du retail, de la finance, de la communication, ou du data mining marketing. Les techniques de Data Mining sont également utilisées dans différents secteurs de recherche, tels que les mathématiques, la cybernétique ou la génétique. Le Web Mining, utilisé dans le domaine de la gestion de relation client, vise à identifier des patterns de comportement des utilisateurs au sein des vastes quantités de données rassemblées par un site web.
Grâce au Data Mining, les entreprises peuvent déterminer les relations entre les facteurs internes tels que les prix, le positionnement d’un produit, les compétences des employés et les facteurs externes comme les indicateurs économiques, la concurrence, ou les informations démographiques sur les consommateurs.
Elles peuvent ensuite déterminer l’impact de ces relations sur les ventes, la satisfaction des consommateurs, et les bénéfices de l’entreprise. Enfin, ces relations peuvent être converties en informations pour obtenir des détails sur les données transactionnelles.
Avec le Data Mining, un retailer peut utiliser les enregistrements des achats de clients en point de vente pour envoyer des promotions ciblées basées sur l’historique d’achat d’un individu. En minant les données démographiques sur les commentaires des cartes de garantie, le vendeur peut développer des produits et des promotions pour attirer certains segments de consommateurs.
