Le Data Mining, Qu’est-ce que c’est ?
Le “Data mining” qu’on appelle aussi l’exploration de données ou Knowledge Discovery in Data, est un terme souvent lié au deep learning, un autre terme apparu dans les années 1940. À cette époque, on théorise l’idée d’un neurone artificiel, une abstraction mathématique très simplifiée d’un neurone du cerveau humain. C’est à partir de ces neurones artificiels que tout va se jouer. Ils deviendront réseaux de neurones, puis réseaux de neurones convulsifs involutif et réseaux de neurones profonds. En 2012, apparaissent les algorithmes de deep learning, l’apprentissage profond, qui a inondé nos vies le plus souvent sans qu’on s’en rende compte.
Le data mining est une immense collecte automatique de données qui vont nous permettre de découvrir des tendances et des modèles. Il sert à décrire, à estimer, à prévoir, à classer, à associer. C’est donc sans surprise qu’Alan Turing, le mathématicien britannique à l’origine de la célèbre machine qui a permis de déchiffrer les messages cryptés allemands lors de la Seconde Guerre mondiale, est souvent cité comme un des pères du data mining. C’est à lui qu’on doit cette idée d’une machine capable d’innombrables calculs pour amasser des données. Mais si le travail de Turing remonte aux années 1930, c’est dans les années 1980 qu’on a commencé à utiliser le terme data mining.
Les principaux défis liés aux Data mining
Big data : les données sont produites à un rythme rapide, ce qui ouvre de plus en plus d’opportunités pour le data mining. Néanmoins, il est essentiel d’utiliser des outils de data mining modernes afin d’en extraire du sens, étant donné le volume considérable, la vitesse élevée et la diversité des structures de données, ainsi que la quantité croissante de données non structurées. Ce flot d’informations est difficile à gérer, stocker et utiliser par de nombreux systèmes existants.
Qualité et disponibilité des données : Les données sont souvent incomplètes, incorrectes, trompeuses, frauduleuses, endommagées ou tout simplement inutiles en raison de la quantité abondante de nouvelles données. Ces outils peuvent faciliter le tri, mais il est essentiel que les utilisateurs soient constamment vigilants quant à la provenance des données, à leur crédibilité et à leur fiabilité. Il est également crucial de prendre en compte les préoccupations en matière de confidentialité, que ce soit pour l’acquisition des données ou pour leur gestion et leur traitement une fois qu’elles sont en votre possession.
Compétences des utilisateurs : les outils de data mining et d’analyse sont spécialement conçus pour assister les utilisateurs et les décideurs dans la compréhension et l’analyse de la quantité de données. Même si ces outils sont extrêmement techniques, ils sont maintenant accompagnés d’une expérience utilisateur remarquable, ce qui permet à presque n’importe qui de les utiliser. Toutefois, pour en tirer pleinement parti, l’utilisateur doit comprendre les données disponibles et le contexte métier des informations recherchées. Il doit également savoir, au moins de manière générale, comment les outils fonctionnent et ce qu’ils peuvent faire. C’est à la portée des responsables et cadres moyens, mais cela reste un processus de formation. Les utilisateurs doivent faire l’effort de développer ce nouvel ensemble de compétences.
Les avantages de l’exploration des données
L’exploration ou la fouille des données aide les entreprises à optimiser leur avenir. Il leur permet de comprendre le passé et le présent et de faire des prédictions précises sur ce qui est susceptible d’arriver. Cela peut être utilisé pour répondre à de nombreux objectifs business et commerciaux comme :
L’augmentation des revenus et du chiffre d’affaires, meilleure compréhension des segments de clientèle et leurs préférences, acquisition de nouveaux clients, fidélisation des clients et développement du e taux de rétention (fidélité) En plus de la possibilité de détecter une fraude plus rapidement et identifier les risques tout en suivant les performances opérationnelles Par exemple, pour améliorer les performances des campagnes marketing, voici comment le data mining peut se révéler très utile. Il indique les prospects susceptibles de devenir des clients rentables en comparant leur profil aux profils des clients déjà acquis. Cette technique révèle également quels types d’individus pourraient être plus réceptifs à telle ou telle offre.
Ainsi, armé de pareilles connaissances, vous pouvez maximiser votre retour sur investissement (ROI) en faisant des offres spécifiques uniquement aux prospects qualifiés.
Grâce au data mining, les décisions sont basées sur une véritable Business Intelligence, plutôt que sur des intuitions ou instincts. Cela permet d’obtenir des résultats cohérents et de prendre ou conserver une avance sur votre concurrence.
