En quoi consiste le Data Mining ?
En français, le Data Mining peut être désigné par les termes : « exploration de données », « forage de données », « fouille de données » ou « extraction de connaissances à partir de données ». C’est une pratique au croisement entre l’informatique et les statistiques qui fait référence au processus permettant d’analyser d’importants volumes de données sous différents angles. On l’utilise afin d’identifier des relations entre les données pour parvenir à transformer ces data en informations exploitables.
Le fonctionnement du Data Mining
Traitement des données
Cet outil d’analyse statistique (analyse de données) est parfaitement adapté au traitement d’une grande quantité de données, surtout à l’ère du Big Data. Le Data Mining utilise des supports informatiques dont la capacité de stockage est importante. Ainsi, il est possible de trier et de mettre en ordre les informations. De façon concrète, les données recueillies peuvent être relatives aux caractéristiques des produits ou services, à la gestion de la production ou encore aux comportements des clients.
Les techniques utilisées
Dans le domaine du Data Mining, de nombreuses techniques peuvent être utilisées selon le volume des données, leur nature et le type d’analyse à réaliser. Celles-ci se servent de méthodes supervisées comme la classification ou la régression et de méthodes non supervisées comme la segmentation ou la réduction de dimension.
L’utilisation des algorithmes
Par ailleurs, le Data Mining permet d’avoir des données intelligibles par l’utilisation d’algorithmes provenant de diverses disciplines, dont l’informatique, l’intelligence artificielle et les statistiques. Le processus assure, en ce sens, l’identification des corrélations entre les ensembles de données et l’extraction des connaissances utiles à l’entreprise.
A quoi sert le Data Mining ?
Le recours au Data Mining par les entreprises aide à résoudre des problèmes, à réduire des risques et à découvrir d’intéressantes opportunités de business. On peut s’en servir, par exemple, pour déterminer les comportements des consommateurs et en dégager des tendances afin d’ajuster les stratégies à mettre en place. Les plateformes de streaming qui traitent et interprètent un grand nombre de données des utilisateurs afin de connaître les préférences de chacun font appel au Data Mining.
Exemples d’application du Data Mining
Le scoring
Les logiciels de Data Mining sont employés dans plusieurs domaines. C’est le cas du scoring qui consiste en marketing à attribuer une note à un client ou à un prospect. Cela permet de déterminer le profil client idéal. Les opérations marketing seront ainsi mieux ciblées.
Prévenir les risques de crimes
À partir du Data Mining, on peut aussi prévenir de potentiels crimes. De nombreuses expériences ont même été menées dans ce domaine. Aux États unis par exemple, le Data Mining a permis d’identifier les associations criminelles et de connaître des plages horaires où les crimes pouvaient se produire.
La détection des fraudes
Le Data Mining est également une solution efficace pour détecter les fraudes. Il utilise la classification sur les données, un mécanisme assurant l’identification des données qui sortent de l’ordinaire, dont l’empreinte diffère des comportements normaux. Le Data Mining décèle les cas suspects à surveiller.
Crédit image : Andrii Bezvershenko – Dribble