Qu’est-ce que le data mining?

Le data mining n’est pas une nouvelle invention arrivée avec l’ère numérique. Le concept existe depuis plus d’un siècle, mais il a fait l’objet d’une plus grande attention du public dans les années 1930. L’un des premiers cas de data mining s’est produit en 1936, lorsqu’Alan Turing a présenté l’idée d’une machine universelle capable d’effectuer des calculs similaires à ceux des ordinateurs modernes.

Nous avons parcouru un long chemin depuis lors. Les entreprises exploitent désormais l’exploration de données et l’apprentissage automatique pour tout améliorer, de leurs processus de vente à l’interprétation des données financières à des fins d’investissement. Par conséquent, les data scientists sont devenus essentiels aux organisations du monde entier, car les entreprises cherchent à atteindre des objectifs plus importants que jamais avec la science des données.

L’exploration de données est le processus d’analyse de volumes massifs de données pour découvrir des informations commerciales qui aident les entreprises à résoudre des problèmes, à atténuer les risques et à saisir de nouvelles opportunités. Cette branche de la science des données tire son nom des similitudes entre la recherche d’informations précieuses dans une grande base de données et l’extraction de minerai dans une montagne. Les deux processus nécessitent de passer au crible d’énormes quantités de matériaux pour trouver une valeur cachée.

L’exploration de données peut répondre à des questions commerciales qui, traditionnellement, prenaient trop de temps pour être résolues manuellement. En utilisant une gamme de techniques statistiques pour analyser les données de différentes manières, les utilisateurs peuvent identifier des modèles, des tendances et des relations qu’ils pourraient autrement manquer. Ils peuvent appliquer ces résultats pour prédire ce qui est susceptible de se produire à l’avenir et prendre des mesures pour influencer les résultats de l’entreprise.

Le data mining est utilisé dans de nombreux domaines de l’entreprise et de la recherche, notamment les ventes et le marketing, le développement de produits, les soins de santé et l’éducation. Lorsqu’elle est utilisée correctement, l’exploration de données peut fournir un avantage profond sur les concurrents en vous permettant d’en savoir plus sur les clients, de développer des stratégies de marketing efficaces, d’augmenter les revenus et de réduire les coûts.

Concepts clés de l’exploration de données

Pour obtenir les meilleurs résultats de l’exploration de données, il faut disposer d’un éventail d’outils et de techniques. Voici quelques-unes des fonctions les plus couramment utilisées :

• Nettoyage et préparation des données – Une étape au cours de laquelle les données sont transformées en une forme adaptée à une analyse et un traitement ultérieurs, comme l’identification et la suppression des erreurs et des données manquantes.

• Intelligence artificielle (IA) – Ces systèmes effectuent des activités analytiques associées à l’intelligence humaine, telles que la planification, l’apprentissage, le raisonnement et la résolution de problèmes.

• Apprentissage de règles d’association – Ces outils, également connus sous le nom d’analyse de panier de consommation, recherchent des relations entre les variables d’un ensemble de données, comme la détermination des produits qui sont généralement achetés ensemble.

• Clustering – Un processus de partitionnement d’un ensemble de données en un ensemble de sous-classes significatives, appelées clusters, pour aider les utilisateurs à comprendre le regroupement ou la structure naturelle des données.

• Classification – Cette technique affecte les éléments d’un ensemble de données à des catégories ou classes cibles dans le but de prédire avec précision la classe cible pour chaque cas dans les données.

• Analyse de données – Le processus d’évaluation des informations numériques en informations commerciales utiles.

• Entreposage de données – Une grande collection de données commerciales utilisée pour aider une organisation à prendre des décisions. C’est le composant fondamental de la plupart des efforts d’exploration de données à grande échelle.

• Apprentissage machine – Technique de programmation informatique qui utilise des probabilités statistiques pour donner aux ordinateurs la capacité d' »apprendre » sans être explicitement programmés.

• Régression – Une technique utilisée pour prédire une gamme de valeurs numériques, telles que les ventes, les températures ou les prix des actions, sur la base d’un ensemble de données particulier.

Avantages du Data Mining

Les données affluent dans les entreprises sous une multitude de formats à des vitesses et des volumes sans précédent. Être une entreprise axée sur les données n’est plus une option ; le succès de l’entreprise dépend de la rapidité avec laquelle vous pouvez découvrir des informations à partir des big data et les intégrer dans les décisions et les processus commerciaux, en menant de meilleures actions à travers votre entreprise. Cependant, avec tant de données à gérer, cela peut sembler une tâche insurmontable.

L’exploration de données donne aux entreprises les moyens d’optimiser l’avenir en comprenant le passé et le présent, et en faisant des prédictions précises sur ce qui est susceptible de se produire ensuite.

Par exemple, l’exploration de données peut vous dire quels prospects sont susceptibles de devenir des clients rentables en fonction des profils de clients passés, et lesquels sont les plus susceptibles de répondre à une offre spécifique. Grâce à ces connaissances, vous pouvez augmenter votre retour sur investissement (ROI) en adressant votre offre uniquement aux prospects susceptibles de répondre et de devenir des clients précieux.

Vous pouvez utiliser l’exploration de données pour résoudre presque tous les problèmes commerciaux qui impliquent des données, notamment :

• Augmenter les revenus.
• Comprendre les segments et les préférences des clients.
• Acquérir de nouveaux clients.
• Améliorer les ventes croisées et les ventes incitatives.
• Retenir les clients et accroître leur fidélité.
• Augmenter le retour sur investissement des campagnes marketing.
• Détecter la fraude.
• Identifier les risques de crédit.
• Surveiller les performances opérationnelles.

Par l’application de techniques d’exploration de données, les décisions peuvent être fondées sur une véritable intelligence économique – plutôt que sur l’instinct ou les réactions instinctives – et donner des résultats cohérents qui permettent aux entreprises de garder une longueur d’avance sur la concurrence.

A mesure que les technologies de traitement des données à grande échelle, telles que l’apprentissage automatique et l’intelligence artificielle, deviennent plus facilement accessibles, les entreprises sont désormais en mesure de fouiller dans des téraoctets de données en quelques minutes ou quelques heures, plutôt qu’en plusieurs jours ou semaines, ce qui les aide à innover et à se développer plus rapidement.

Comment fonctionne l’exploration de données

Un projet typique d’exploration de données commence par poser la bonne question commerciale, par collecter les bonnes données pour y répondre et par préparer les données pour l’analyse. Le succès des phases ultérieures dépend de ce qui se passe dans les phases précédentes. Une mauvaise qualité des données entraînera des résultats médiocres, c’est pourquoi les mineurs de données doivent s’assurer de la qualité des données qu’ils utilisent en entrée de l’analyse.

Les praticiens du data mining obtiennent généralement des résultats fiables et opportuns en suivant un processus structuré et reproductible qui implique ces six étapes :

1. Compréhension de l’entreprise – Développer une compréhension approfondie des paramètres du projet, y compris la situation commerciale actuelle, l’objectif commercial principal du projet et les critères de réussite.
2. Compréhension des données – Déterminer les données qui seront nécessaires pour résoudre le problème et les rassembler à partir de toutes les sources disponibles.
3. Préparation des données – Préparer les données dans le format approprié pour répondre à la question commerciale, en corrigeant tout problème de qualité des données, comme les données manquantes ou en double.
4. Modélisation – Utiliser des algorithmes pour identifier des modèles dans les données.
5. Évaluation – Déterminer si et dans quelle mesure les résultats fournis par un modèle donné aideront à atteindre l’objectif commercial. Il y a souvent une phase itérative pour trouver le meilleur algorithme afin d’obtenir le meilleur résultat.
6. Déploiement – Mettre les résultats du projet à la disposition des décideurs.

Tout au long de ce processus, une collaboration étroite entre les experts du domaine et les mineurs de données est essentielle pour comprendre la signification des résultats du data mining pour la question commerciale explorée.

Cas d’utilisation de l’exploration de données et exemples

Des organisations de tous les secteurs obtiennent des résultats transformateurs grâce à l’exploration de données :

• Groupon aligne ses activités de marketing – L’un des principaux défis de Groupon est le traitement du volume massif de données qu’elle utilise pour fournir son service d’achat. Chaque jour, l’entreprise traite plus d’un téraoctet de données brutes en temps réel et stocke ces informations dans divers systèmes de base de données. L’exploration de données permet à Groupon d’aligner plus étroitement les activités de marketing sur les préférences des clients, en analysant 1 téraoctet de données clients en temps réel et en aidant l’entreprise à identifier les tendances au fur et à mesure qu’elles émergent.

• Air France KLM répond aux préférences des clients en matière de voyage – La compagnie aérienne utilise des techniques d’exploration de données pour créer une vue client à 360 degrés en intégrant les données provenant des recherches de voyages, des réservations et des opérations de vol avec les interactions sur le web, les médias sociaux, les centres d’appels et les salons d’aéroport. Ils utilisent cette connaissance approfondie du client pour créer des expériences de voyage personnalisées.

• Bayer aide les agriculteurs avec une production alimentaire durable – Les mauvaises herbes qui endommagent les cultures ont été un problème pour les agriculteurs depuis le début de l’agriculture. Une bonne solution consiste à appliquer un herbicide à spectre étroit qui tue efficacement l’espèce exacte de mauvaise herbe dans le champ tout en ayant le moins d’effets secondaires indésirables possible. Mais pour ce faire, les agriculteurs doivent d’abord identifier avec précision les mauvaises herbes dans leurs champs. Grâce à Talend Real-time Big Data, Bayer Digital Farming a développé WEEDSCOUT, une nouvelle application que les agriculteurs peuvent télécharger gratuitement. L’application utilise l’apprentissage automatique et l’intelligence artificielle pour faire correspondre les photos des mauvaises herbes dans une base de données Bayer avec les photos de mauvaises herbes envoyées par les agriculteurs. Elle donne à l’agriculteur la possibilité de prédire plus précisément l’impact de ses actions telles que, le choix de la variété de semences, le taux d’application des produits phytosanitaires ou le moment de la récolte.

• Domino’s aide les clients à construire la pizza parfaite – La plus grande entreprise de pizza au monde collecte 85 000 sources de données structurées et non structurées, y compris les systèmes de points de vente et 26 centres de la chaîne d’approvisionnement, et par le biais de tous ses canaux, y compris les messages texte, les médias sociaux et Amazon Echo. Ce niveau de connaissance a amélioré les performances de l’entreprise tout en permettant des expériences d’achat personnalisées à travers les points de contact.

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Ce ne sont là que quelques exemples de la façon dont les capacités d’exploration des données peuvent aider les organisations axées sur les données à accroître leur efficacité, à rationaliser leurs opérations, à réduire leurs coûts et à améliorer leur rentabilité.

L’avenir du data mining

L’avenir est radieux pour le data mining et la science des données car la quantité de données ne fera qu’augmenter. D’ici 2020, notre univers numérique de données accumulées passera de 4,4 zettaoctets à 44 zettaoctets. Nous créerons également 1,7 mégaoctet de nouvelles informations chaque seconde pour chaque être humain sur la planète.

Tout comme les techniques d’extraction ont évolué et se sont améliorées en raison des améliorations technologiques, les technologies permettant d’extraire des informations précieuses des données ont également évolué. Il fut un temps où seules des organisations comme la NASA pouvaient utiliser leurs superordinateurs pour analyser les données – le coût du stockage et du calcul des données était tout simplement trop élevé. Maintenant, les entreprises font toutes sortes de choses intéressantes avec l’apprentissage automatique, l’intelligence artificielle et l’apprentissage profond avec des lacs de données basés sur le cloud.

Par exemple, l’Internet des objets et les technologies vestimentaires ont transformé les personnes et les appareils en machines génératrices de données qui peuvent produire des informations illimitées sur les personnes et les organisations – si les entreprises peuvent collecter, stocker et analyser les données assez rapidement.

Il y aura environ >20 milliards d’appareils connectés sur l’Internet des objets (IoT) d’ici 2020. Les données générées par cette activité seront disponibles sur le cloud, ce qui crée un besoin urgent d’outils d’analyse flexibles et évolutifs capables de traiter des masses d’informations provenant d’ensembles de données disparates.

Les solutions d’analyse basées sur le cloud rendent plus pratique et plus rentable l’accès des organisations à des données massives et à des ressources informatiques. Le cloud computing aide les entreprises à rassembler rapidement des données provenant des ventes, du marketing, du web, des systèmes de production et d’inventaire, et d’autres sources ; à les compiler et à les préparer ; à les analyser ; et à agir en fonction de ces données pour améliorer les résultats.

Les outils d’exploration de données open source offrent également aux utilisateurs de nouveaux niveaux de puissance et d’agilité, en répondant aux demandes d’analyse d’une manière dont de nombreuses solutions traditionnelles ne peuvent pas le faire et en offrant de vastes communautés d’analystes et de développeurs où les utilisateurs peuvent partager et collaborer sur des projets. En outre, les technologies avancées telles que l’apprentissage automatique et l’IA sont désormais à la portée d’à peu près n’importe quelle organisation disposant des bonnes personnes, des bonnes données et des bons outils.

Les logiciels et outils d’exploration de données

Il ne fait aucun doute que l’exploration de données a le pouvoir de transformer les entreprises ; cependant, la mise en œuvre d’une solution qui répond aux besoins de toutes les parties prenantes peut souvent bloquer le choix de la plateforme. Le large éventail d’options disponibles pour les analystes, y compris les langages open source tels que R et Python et avec des outils familiers comme Excel, combiné à la diversité et à la complexité des outils et des algorithmes, peut compliquer davantage le processus.

Les entreprises qui tirent le plus de valeur de l’exploration de données choisissent généralement une plateforme qui :

• Incorpore les meilleures pratiques pour leur industrie ou leur type de projet. Les organismes de santé, par exemple, ont des besoins différents de ceux des entreprises de commerce électronique.

• Gère l’ensemble du cycle de vie du data mining, de l’exploration des données à la production.

• S’aligne sur les applications d’entreprise, notamment les systèmes de BI, CRM, ERP, financiers et autres logiciels d’entreprise avec lesquels elle doit interopérer pour un retour sur investissement maximal.

• S’intègre aux principaux langages open source, offrant aux développeurs et aux scientifiques des données la flexibilité et les outils de collaboration nécessaires pour créer des applications innovantes.

• Répond aux besoins de l’informatique, des data scientists et des analystes, tout en répondant aux besoins de reporting et de visualisation des utilisateurs métiers<

La plateforme Talend Big Data Platform fournit une suite complète de fonctionnalités de gestion et d’intégration de données pour aider les équipes de data mining à répondre plus rapidement aux besoins de leur entreprise.

Basée sur une architecture ouverte et évolutive et dotée d’outils pour les bases de données relationnelles, les fichiers plats, les apps cloud et les plateformes, cette solution complète votre plateforme d’exploration de données en mettant davantage de données à profit en moins de temps – ce qui se traduit par un délai de compréhension plus rapide et un avantage concurrentiel.

Démarrer avec le Data Mining

Alors que les entreprises continuent d’être inondées par des quantités massives de données internes et externes, elles doivent pouvoir distiller cette matière première jusqu’à obtenir des insights exploitables à la vitesse requise par leur activité.

Les entreprises de tous les secteurs d’activité font confiance à Talend pour les aider à accélérer les insights issus du data mining. Notre plateforme moderne d’intégration de données donne aux utilisateurs les moyens de travailler plus intelligemment et plus rapidement au sein des équipes, leur permettant de développer et de déployer des travaux d’intégration de données de bout en bout dix fois plus rapidement que le codage manuel, pour un coût 1/5e de celui des autres solutions.

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