DATA MINING : QU‘EST-CE-QUE L’EXPLORATION DES DONNÉES ?

Le data mining, appelé également exploration ou fouille de données en français, est le fait d’analyser des données sous le prisme de différentes perspectives afin de transformer ces données en informations utiles, en établissant des relations entre ces dernières ou bien en repérant des patterns. Ces données ainsi transformées servent ensuite aux entreprises à améliorer leur fonctionnement, de manière à réduire les coûts ou bien augmenter leur chiffre d’affaires. Ces informations issues du data mining servent également aux services marketing et relation client, qui sont ainsi à même de comprendre leur clientèle pour établir de meilleures stratégies de fidélisation.

Comment fonctionne le data mining ?

Le data mining, également appelé Knowledge Discovery in Data, peut être défini comme étant le fruit des Big Data Analytics, des analyses prédictives et de l’exploitation des données. Il s’agit donc d’une composante essentielle des sciences d’analyse de données volumineuses.

Les logiciels de data mining sont des outils analytiques couramment employés par les data scientists pour analyser les données en leur possession. Ils permettent d’analyser de grands volumes de données à la lumière de différents angles, de manière à les catégoriser, puis résumer les relations identifiées. Le data mining peut donc également être défini comme un procédé permettant de détecter des corrélations ou des patterns parmi plusieurs bases de données relationnelles. Pour ce faire, le data mining s’appuie sur des algorithmes sophistiqués qui permettent d’évaluer de futures probabilités en segmentant les données.

Bien que le terme de data mining soit employé depuis peu, la technologie qu’il désigne n’est pas si récente. En effet, les entreprises utilisent depuis des années de puissants ordinateurs afin d’analyser de larges volumes de données issus la plupart du temps des habitudes des consommateurs. Cette analyse permettant aux sociétés d’établir des rapports de recherches sur les différents marchés, de manière à augmenter leur compétitivité. Avec l’essor du Big Data, le data mining, qui permet d’analyser de vastes ensembles de données, est plus que jamais d’actualité.

Les données, éléments fondamentaux du data mining

On entend par données des nombres ou bien des textes pouvant être traités par un ordinateur. De nos jours, les entreprises cumulent quotidiennement d’impressionnantes quantités de données, sous différentes formes. Parmi ces dernières, il est possible de distinguer trois catégories de données :

Les données transactionnelles ou opérationnelles, lesquelles proviennent de ventes, d’inventaires, de tickets de caisse, de comptabilité, etc ;
Les données non opérationnelles, issues de données prévisionnelles, de données macro-économiques ou de ventes industrielles ;
Les métadonnées, qui sont des données concernant les données elles-mêmes.

Les informations issues de l’analyse de données

Le data mining permet d’analyser les données sous différents angles, de manière à en extraire des relations, associations et patterns permettant d’obtenir de précieuses informations. Par exemple, le data mining permet d’analyser des données en provenance des transactions d’un point de vente, de manière à distinguer quels produits se vendent le mieux et à quel moment de la journée.

Le data mining ou quand les données se transforment en savoir

Les informations issues de l’analyse de données sont converties en savoir par le data mining, qui distingue dans de vastes ensembles de données des tendances futures ou patterns historiques. Il est ainsi possible de savoir quel sera probablement la réaction type d’un acheteur face à tel ou tel produit en promotion, ou bien quels produits doivent faire l’objet d’une promotion pour se vendre à tel moment de l’année. Ce savoir provient directement de l’analyse des données générées par le point de vente, sous le prisme du data mining.

Les cinq variété du data mining

Il est possible de dénombrer cinq méthodes de data mining :

L’association, qui consiste à détecter de nouveaux patterns au sein desquels un événement est lié à un autre ;
L’analyse de séquences, qui consiste à rechercher des patterns au sein desquels un événement en amène un autre ;
La classification, qui est le fait de détecter de nouveaux patterns en changeant si besoin l’organisation même des données ;
Le clustering, à savoir trouver et documenter de manière visuelle des groupes de faits jusqu’ici inconnus ;
La prédiction, permettant de découvrir des patterns de données menant à de possibles prédictions sur le futur. C’est ce qu’on appelle également l’analyse prédictive.

A quoi sert le data mining ?

Les logiciels de data mining sont principalement utilisés par les entreprises focalisées sur le comportement des consommateurs, à savoir dans les secteurs du retail, de la communication, du marketing et de la finance. Ces techniques sont également employées dans différents secteurs de la recherche, comme la cybernétique, la génétique, les mathématiques, etc.

Avec l’apport du data mining, les entreprises sont en capacité de déterminer des relations entre des facteurs internes (exemple : le positionnement d’un produit, les prix, les compétences des salariés, etc) et des facteurs externes tels que la concurrence, les indicateurs économiques, les informations sur les consommateurs et autres données démographiques.

Concrètement, le data mining permet à un retailer d’utiliser les données issues des achats de clients en point de vente pour savoir quelles promotions sont susceptibles d’intéresser les consommateurs, en se basant sur l’historique d’achat de chaque client.

Les professionnels du recrutement se servent également des outils de data mining pour identifier les employés dont les profils sont les plus pertinents pour leur entreprise. Les données récoltées en ligne permettent notamment de déterminer le niveau de production et de satisfaction d’un candidat afin de recruter celui qui se révèlera le plus en phase avec le poste proposé.