En 2001, le MIT présentait déjà le datamining comme l’une des technologies émergentes qui seront les plus présentes pendant ce siècle. Avec le succès de la numérisation et le développement d’Internet, son utilité est effectivement reconnue. Dans cet article, découvrez réellement ce que c’est que le datamining, son utilité, ses variétés ainsi que les modalités de sa mise en œuvre.
Le datamining : qu’est-ce-que c’est ?
En français, on parle de « fouilles de données » ou d’ «exploration de données ». Le datamining est un processus par lequel les données sont analysées aux fins d’obtenir des informations utiles, tout en établissant des liens entre ces données. C’est l’extraction des informations pertinentes à l’issue du traitement de données importantes. Le datamining utilise divers algorithmes qui s’imbriquent parfaitement pour fournir des structures pertinentes dans le but de recueillir des informations utiles pour la prise de décision.
Ces informations peuvent être recueillies par les entreprises pour les aider à résoudre des problèmes d’ordre organisationnel et de marketing. Elles servent à mieux cerner les besoins de la clientèle pour améliorer les stratégies marketing. Techniquement, l’analyse de donnée est le procédé qui permet d’établir des relations entre différentes bases de données relationnelles (SGBDR). Il est utilisé assez souvent par les entreprises commerciales, les structures financières, le secteur du retail et même de la communication.
Le monde des affaires est en constante évolution, et avec l’essor du big data et de l’analytique, il est plus important que jamais de garder une longueur d’avance. La science des données et l’apprentissage automatique sont des outils essentiels pour comprendre et exploiter la puissance du big data. La visualisation devient également de plus en plus importante, car les entreprises cherchent à obtenir des informations à partir d’ensembles de données toujours plus grands.
L’utilité du datamining pour le business
Le datamining est un outil de business ayant pour finalité l’analyse des données récoltées. Il permet à l’entreprise une multitude d’actions allant de l’optimisation des sites web à la maintenance préventive. Le traitement des données aide également à détecter les fraudes et à faire une analyse prédictive des achats. Il aide à empêcher la régression linéaire de l’entreprise grâce à la collecte des données en temps réel. Il prédit le comportement de la clientèle et donne une longueur d’avance à l’entreprise.
Le datamining permet donc une analyse directionnelle et opérationnelle de l’entreprise en réduisant ses coûts et en gonflant son chiffre d’affaires. Les sociétés commerciales s’en servent pour cibler les besoins des clients et prédire les achats qu’ils pourraient faire. C’est grâce à ce système analytique que ces sociétés peuvent offrir à des personnes ciblées des cartes de fidélités ou autres promotions concrètes.
Les différentes variétés de data-mining
Les volumes de données augmentent à un rythme alarmant, et les entreprises doivent trouver des moyens de collecter, d’analyser et d’agir sur ces données afin de rester compétitives. C’est là que l’apprentissage automatique entre en jeu, car il peut aider les entreprises à collecter des données provenant de diverses sources et à les utiliser pour améliorer leurs opérations commerciales.
En utilisant des techniques d’exploration de données, les entreprises peuvent également obtenir des informations sur le comportement et les préférences des clients, ce qui peut les aider à concevoir de meilleurs produits et services. Enfin, un entrepôt de données peut être utilisé pour stocker toutes ces informations afin qu’elles puissent être consultées et analysées chaque fois que nécessaire.
Le datamining se décline en plusieurs variétés.
La classification par le datamining
Elle permet de trouver de nouvelles correspondances entre les données à traiter en vue de les ordonner selon les critères imposés. Par exemple, si nous adoptons le profil du consommateur « branché » qui aime surfer sur Internet et acheter des produits en ligne, ces informations sont utilisées par les entreprises pour proposer des offres personnalisées.
Datamining : la prédiction
C’est une analyse préventive qui a pour finalité de faire des prévisions. Elle anticipe les résultats de l’entreprise sur l’avenir. Une liste de clients peut être établie grâce à leur profil, leurs préférences et une date de naissance. Le système prédit les achats effectués pour chaque client jusqu’à son décès en fonction du type d’achat, du montant dépensé et de la fréquence.
Data-mining : le clustering
Il aide à faire la répartition des données en les regroupant par ordre de similitude. Il regroupe notamment les données similaires relatives à un même groupe et qui présentent des proportions plus ou moins homogènes.
L’estimation grace à la donnée dans les entrepôts de données
Ici, la variable cible est numérique. C’est une valeur qui existe même si elle n’est pas encore connue. L’estimation ne doit pas être confondue avec la prévision. En effet, la prévision d’une valeur signifie que celle-ci est inconnue car elle n’est pas encore déterminée.
Le machine learning pour faire des associations
Ici, il s’agit de chercher des correspondances là où une situation en entraine une autre. La recherche des règles d’association favorise la montée du chiffre des ventes en découvrant les relations entre les produits. Il suffit de faire une bonne analyse des achats qui intéressent habituellement les clients et de les jouxter. Vous pouvez constater que les clients préfèrent certains produits à d’autres. Dans ces cas, vous pouvez optimiser vos ventes en procédant à un positionnement stratégique de ces produits spécifiques. Cette méthode poussera le client à faire plus d’achat.
Le minage de données pour avoir des descriptions
Elle permet de déceler les tendances cachées dans les données. Cette description des tendances peut servir aux fins d’expliquer ou de vérifier des informations.
Comment mettre en œuvre le datamining ?
Le datamining est mis en route par l’utilisation de logiciels qui se basent sur les requêtes provenant des utilisateurs. Ceci dans le but d’analyser les données de transactions qui sont stockées.Le forage de données implique une transformation des données suivie de leur stockage. Ces données sont par la suite analysées dans un logiciel d’application et présentées sous une forme assimilable. Les entreprises vont collecter les données puis les transférer dans les Data Warehouses. Ces derniers sont des bases de données conçues pour l’analyse des données et les activités de type business intelligence. Ensuite, ces entreprises vont stocker ces données sur leurs propres serveurs pour que les informaticiens puissent y accéder aux fins de déceler la meilleure manière de les organiser pour les besoins de l’entreprise.
Le datamining ou l’exploration des données est un processus qui permet d’analyser les données dans le but de parvenir à un résultat spécifique. Il en existe différentes variétés. Sa mise en œuvre nécessite l’utilisation de certains logiciels spécifiques.
