samedi , 23 février 2019
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Qu’est-ce que l’exploration de données ? Comment l’analytique découvre-t-elle les idées ?

L’exploration de données est le processus de tri automatisé à travers d’énormes ensembles de données pour identifier les tendances et les modèles, et établir des relations.

Aujourd’hui, les organisations collectent des volumes toujours croissants d’informations provenant de toutes sortes de sources, notamment des sites Web, des applications d’entreprise, des médias sociaux, des appareils mobiles et, de plus en plus, de l’Internet des objets (IoT).

La grande question est : comment pouvez-vous tirer une réelle valeur d’affaires de cette information ? C’est là que l’exploration de données peut grandement contribuer. L’exploration de données est le processus de tri automatisé à travers d’énormes ensembles de données pour identifier les tendances et les modèles et établir des relations, résoudre des problèmes liés à l’entreprise ou générer de nouvelles opportunités grâce à l’analyse des données.

Il ne suffit pas de regarder les données pour voir ce qui s’est passé dans le passé pour pouvoir agir intelligemment dans le présent. Les outils et les techniques d’exploration de données vous permettent de prédire ce qui va se passer à l’avenir et d’agir en conséquence pour tirer parti des tendances à venir.

Le terme « data mining » est utilisé de manière assez large dans l’industrie informatique. Il s’appliquait souvent à diverses activités de traitement de données à grande échelle, telles que la collecte, l’extraction, l’entreposage et l’analyse de données. Il peut également englober des applications et des technologies d’aide à la décision telles que l’intelligence artificielle, l’apprentissage automatique et l’intelligence d’affaires.

L’exploration de données est utilisée dans de nombreux domaines d’activité et de recherche, notamment le développement de produits, les ventes et le marketing, la génétique et la cybernétique, pour n’en nommer que quelques-uns. Si elle est utilisée de la bonne manière, l’exploration de données combinée à l’analyse prédictive peut vous donner un gros avantage sur les concurrents qui n’utilisent pas ces outils.

Obtenir une valeur d’affaires à partir de l’exploration de données

La véritable valeur de l’exploration de données vient de la capacité de trouver des trésors cachés sous la forme de modèles et de relations dans les données, ce qui peut être utilisé pour faire des prédictions qui peuvent avoir un impact significatif sur les entreprises.

Par exemple, si une entreprise détermine qu’une campagne marketing particulière entraîne des ventes extrêmement élevées d’un modèle particulier d’un produit dans certaines parties du pays mais pas dans d’autres, elle peut recentrer sa future campagne pour obtenir le meilleur rendement possible.

Les avantages de la technologie peuvent varier selon le type d’entreprise et ses objectifs. Par exemple, les directeurs des ventes et du marketing dans le secteur de la vente au détail pourraient exploiter les informations sur les clients de différentes manières pour améliorer les taux de conversion que ceux dans les compagnies aériennes ou les services financiers.

Quel que soit le secteur d’activité, l’exploration de données appliquée aux modèles de vente et au comportement des clients dans le passé peut être utilisée pour créer des modèles qui prédisent les ventes et le comportement dans le futur.

Il existe également un potentiel d’exploration de données pour aider à éliminer les activités susceptibles de nuire aux entreprises. Par exemple, vous pouvez utiliser l’exploration de données pour améliorer la sécurité des produits ou détecter les activités frauduleuses dans les transactions d’assurance et de services financiers.

Les applications de l’exploration de données

L’exploration de données peut être appliquée à une variété d’applications dans pratiquement tous les secteurs d’activités.

  • Les détaillants peuvent déployer l’exploration de données pour mieux identifier les produits que les consommateurs sont susceptibles d’acheter en fonction de leurs habitudes d’achat passées ou les produits susceptibles de se vendre à certaines périodes de l’année. Cela peut aider les marchandiseurs à planifier les inventaires et l’aménagement des magasins.
  • Les banques et autres fournisseurs de services financiers peuvent extraire des données relatives aux comptes, aux transactions et aux préférences de leurs clients afin de mieux répondre à leurs besoins. Ils peuvent également rassembler puis analyser les données de leurs sites Web et des interactions avec les médias sociaux afin d’augmenter la fidélité des clients existants et d’en attirer de nouveaux.
  • Les entreprises manufacturières peuvent utiliser l’exploration de données pour rechercher des modèles dans le processus de production, afin qu’elles puissent identifier précisément les goulots d’étranglement et les méthodes défectueuses, et trouver des moyens d’accroître l’efficacité. Elles peuvent également appliquer les connaissances issues de l’exploration de données à la conception des produits et apporter des modifications en fonction des retours d’expérience clients.
  • Les établissements d’enseignement peuvent tirer parti de l’exploration de données, notamment en analysant des ensembles de données pour prévoir les futurs comportements d’apprentissage et la performance des élèves, puis en utilisant ces connaissances pour améliorer les méthodes d’enseignement ou les programmes d’études.
  • Les fournisseurs de soins de santé peuvent extraire et analyser des données pour déterminer les meilleurs moyens de dispenser des soins aux patients et de réduire les coûts. Avec l’aide de l’exploration de données, ils peuvent prévoir le nombre de patients dont ils auront besoin et le type de services dont ils auront besoin. Dans les sciences de la vie, l’exploitation minière peut être utilisée pour obtenir des informations à partir de données biologiques massives, afin de développer de nouveaux médicaments et d’autres traitements.
  • Dans plusieurs industries, y compris les soins de santé et la vente au détail, vous pouvez utiliser l’exploration de données pour détecter la fraude et d’autres abus, beaucoup plus rapidement qu’avec les méthodes traditionnelles d’identification de telles activités.

Les composants clés de l’exploration de données

Le processus d’exploration de données comprend plusieurs composants distincts qui répondent à différents besoins :

  • Pré-traitement: avant de pouvoir appliquer les algorithmes d’exploration de données, vous devez créer un ensemble de données cible. Une source commune de données est un magasin de données ou un entrepôt. Vous devez effectuer un prétraitement pour pouvoir analyser les ensembles de données.
  • Nettoyage et préparation des données: l’ensemble de données cible doit être nettoyé et autrement préparé, pour effacer les « bruits », l’adresse avec des valeurs manquantes, les filtres des valeurs extrêmes (pour la détection d’anomalies) afin de supprimer les erreurs ou faire une exploration plus poussée, de créer des règles de segmentation et d’exécuter d’autres fonctions liées à la préparation des données.
  • Apprentissage des règles d’association (également connu sous le nom d’analyse du panier du marché) : ces outils recherchent des relations entre les variables dans un ensemble de données, telles que déterminer quels produits dans un magasin sont souvent achetés ensemble.
  • Clustering : cette fonctionnalité de l’exploration de données est utilisée pour découvrir des groupes et des structures dans des ensembles de données qui sont en quelque sorte similaires les uns aux autres, sans utiliser de structures connues dans les données.
  • Classification: les outils qui effectuent la classification généralisent les structures connues à appliquer aux nouveaux points de données, par exemple lorsqu’une application de messagerie tente de classer un message comme courrier légitime ou spam.
  • Régression: cette technique d’exploration de données est utilisée pour prédire une gamme de valeurs numériques, telles que les ventes, les valeurs de logement, les températures ou les prix, lorsqu’on reçoit un ensemble de données particulier.
  • Récapitulation : cette technique fournit une représentation compacte d’un ensemble de données, y compris la visualisation et la génération de rapports.

Des dizaines de fournisseurs fournissent des outils logiciels d’exploration de données, certains offrent des logiciels propriétaires et d’autres fournissent des produits via des efforts open source.

Angoss, Clarabridge, IBM, Microsoft, Open Text, Oracle, RapidMiner, SAS Institute et SAP comptent parmi les principaux fournisseurs proposant des applications logicielles de l’exploration des données ou data mining.

Les entreprises qui fournissent des logiciels et des applications d’exploration de données open source sont Carrot2, Knime, Massive Online Analysis, ML-Flex, Orange, UIMA et Weka.

Les risques et les défis de l’exploration de données

L’exploration de données s’accompagne d’une part de risques et de défis. Comme pour toute technologie qui implique l’utilisation d’informations potentiellement sensibles ou personnellement identifiables, la sécurité et la confidentialité sont parmi les plus grandes préoccupations.

À un niveau fondamental, les données extraites doivent être complètes, précises et fiables ; après tout, vous les utilisez pour prendre des décisions commerciales importantes et souvent pour interagir avec le public, les autorités de réglementation, les investisseurs et les partenaires commerciaux. Les formes modernes de données requièrent également de nouveaux types de technologies, telles que le regroupement d’ensembles de données provenant de différents environnements informatiques distribués (l’intégration de Big Data) et de données plus complexes telles que les images et la vidéo, les données temporelles et spatiales.

Obtenir les bonnes données, puis les rassembler pour qu’elles puissent être extraites n’est pas la fin du défi dans l’informatique. Les systèmes de cloud, de stockage et de réseau doivent permettre une haute performance des outils d’exploration de données. Et les informations résultantes de l’exploration de données doivent être présentées clairement au large éventail d’utilisateurs susceptibles d’agir et de les interpréter. Vous aurez besoin de personnes ayant des compétences en science des données et dans des domaines connexes.

Du point de vue de la protection de la vie privée, l’idée d’extraire de l’information sur la façon dont les gens se comportent, sur ce qu’ils achètent, sur les sites Web qu’ils visitent, etc., peut susciter des inquiétudes. Cela n’affecte pas seulement votre mise en œuvre technologique mais aussi votre stratégie commerciale et votre profil de risque.

Au-delà de l’éthique du suivi des individus, il existe également des exigences légales sur la manière dont les données peuvent être collectées, identifiées et partagées. La loi américaine sur la portabilité et la responsabilité en matière d’assurance maladie (HIPAA) et la directive générale de l’Union européenne sur la protection des données (GDPR) sont parmi les plus connues.

Dans l’exploration de données, l’acte initial de préparation lui-même, tel que l’agrégation puis la rationalisation des données, peut révéler des informations ou des schémas susceptibles de compromettre la confidentialité des données. Ainsi, il est possible de se heurter par inadvertance à des préoccupations éthiques ou à des exigences légales.

L’exploration de données nécessite également la protection des données à chaque étape, pour s’assurer que les données ne sont pas volées, altérées ou consultées secrètement. Les outils de sécurité comprennent le chiffrement, les contrôles d’accès et les mécanismes de sécurité du réseau.

L’exploration de données est un facteur clé de différenciation

Malgré ces défis, l’exploration de données est devenue un élément essentiel des stratégies informatiques de nombreuses organisations qui cherchent à tirer profit de toutes les informations qu’elles collectent ou auxquelles elles peuvent accéder. Ce mouvement va sans doute s’accélérer avec les progrès continus en matière d’analyse prédictive, d’intelligence artificielle, d’apprentissage automatique et d’autres technologies connexes.

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