On entend par data mining la procédure qui consiste à analyser par différentes étapes d’immenses volumes de données. Le but est de trouver les caractéristiques qui les relient afin de pouvoir les modifier et les exploiter. Il constitue ainsi le principal élément des techniques d’analyse de Big Data.

Voici tout ce qu’il faut savoir à propos du data mining : sa définition, son fonctionnement, ses propriétés et ses intérêts d’usage.

Définition du data mining

De manière générale, le data mining englobe l’analyse des données et leurs différents niveaux de transformation pour pouvoir les exploiter. Il fait démontrer les points qui relient les données entre elles et révèle des modèles ou des patrons de conception pour cela.

Elles servent ensuite aux entreprises pour :

- réduire au minimum les coûts d’analyse des données,

- faire des économies,

- augmenter leurs CA.

Ces données s’utilisent aussi pour élaborer des stratégies marketing pertinentes. Il s’agit ainsi d’un dispositif très utile dans le Business Intelligence, car d’une aide capitale aux entreprises dans la résolution de leurs soucis sur les traitements de données. Le data mining leur évite de perdre des données et leur permet de créer de nouvelles opportunités d’affaires.

Fonctionnement du data mining

Actuellement, les techniques informatiques ont tellement évolué qu’elles ont permis de distinguer les outils analytiques de ceux transactionnels. Le data mining arrive cependant à mettre en évidence les relations qui existent entre les d’eux. En effet, les outils de data mining sont des logiciels d’analyse des relations et des patrons de conception des données des transactions conservées, en se basant sur les requêtes des internautes. Il en existe de divers types sur le marché, pour ne citer que les :

- logiciels de statistiques,

- logiciels de machine learning,

- logiciels fonctionnant sur la technique de l’IA,

- logiciels de réseaux neuronaux.

3 principaux types de corrélations sont également mis en évidence, à savoir : classes, clusters, patterns séquentiels.

Classes

Les données conservées servent à classifier les données en groupes bien distincts. C’est le cas par exemple pour une chaîne d’hôtels qui utilise les informations des clients comme leurs périodes de visite et leurs types de chambres préférées. Ces informations lui servent à accroître son taux d’occupation et ses CA.

Clusters

Les données rassemblées sont groupées suivant les besoins des clients. On donne comme exemple l’exploitation des données pour dénicher les préférences des clients ou d’autres segments importants du marché.

Patterns séquentiels

Les informations sont exploitées pour trouver les patrons de conception des comportements et démontrer les nouvelles modes. Un magasin de vêtements de mode peut par exemple connaître d’avance ses chances d’écouler des sacs à main en se référant au nombre d’achats de robes et de chaussures.

Les 3 caractéristiques majeures du data mining

Le data mining est défini par 3 principales caractéristiques. Il permet de créer des données exploitables, prévoir d’éventuels résultats et découvrir automatiquement des patrons de conception.

1. Créer des informations exploitables

Avec le data mining, une entreprise peut produire d’immenses volumes d’informations exploitables. C’est ce qui arrive à un spécialiste en aménagement urbain par exemple qui peut se servir d’un modèle de data mining pour calculer sa rémunération. Il se base pour cela sur des données démographiques. C’est également le cas des entreprises spécialisées dans la location de voiture qui utilisent la prospection de données pour trouver des segments de clients. Cela leur permet d’élaborer des promotions pour les attirer.

2. Prévoir d’éventuels résultats

Divers types de fouilles de données se basent sur des analyses prédictives. Pour cause, cette procédure permet d’obtenir des prédictions de résultats en se référant sur les études réalisées et d’autres critères sur la population.

Quelques-uns de ce type de data mining peuvent ainsi créer des règles qui, à leur tour, fournissent des résultats plausibles. L’une de ces règles peut par exemple stipuler qu’un étudiant qui a obtenu son diplôme national de licence dans une ville bien précise a de grandes chances de percevoir un salaire plus élevé que dans d’autres villes.

3. Découvrir automatiquement des patrons de conception

Les fouilles de données se basent généralement sur le développement de patterns qui se servent d’algorithmes de data mining pour traiter une immense quantité d’informations. La découverte automatique se base effectivement sur l’exécution des modèles de forage de données.

On peut en effet utiliser les modèles de fouilles de données pour exploiter tout type d’informations, même les plus confidentielles. Cependant, quelques-uns d’entre eux peuvent être étendus à de nouvelles données. On appelle ce processus le scoring.

Les avantages de l’extraction de connaissances à partir de données pour les entreprises

Le data mining est expressément dédié aux entreprises qui ont d’immenses volumes d’informations à traiter. Actuellement, il concerne désormais les entreprises spécialisées dans les finances, la communication, le data mining marketing, etc. Seulement, il faut que celles-ci aient une quantité de données suffisante à exploiter pour le faire.

Quant aux technique d’exploration de données, on les utilise aussi dans divers domaines de recherche comme la médecine, la biologie, le physique… On s’en sert également pour gérer la relation client afin de trouver des patrons de conception dans les comportements de prospects.

Le data mining promeut en effet certains critères comme :

- l’association par la reconnaissance de schémas suivant lesquelles les informations se relient entre elle,

- la recherche et le classement des nouveaux schémas,

- l’analyse des informations pour émettre des probabilités sur les résultats des schémas. Les sites de commerce en ligne sont des exemples concrets de fouilles d’immenses volumes de données. En effet, l’exploration de données est la méthode idéale pour connaître les comportements de chacun des clients et en déduire des nouvelles tendances. Cela permet d’élaborer les stratégies marketing qui s’y adaptent. Pour le comprendre, il suffit de voir le cas de Netflix qui dispose d’un grand volume de données de ses utilisateurs. En s’aidant de son service streaming, il peut analyser et traiter ces données pour connaître les goûts de ses abonnés, ce grâce à outils de data mining.