INTRODUCTION
Le Data mining est la pratique qui consistante à rechercher automatiquement de grandes quantités de données afin de découvrir les tendances et les modèles qui vont au-delà de la simple analyse. Il est souvent couplé au Deep Learning et au machine learning. Le Data Mining utilise les algorithmes mathématiques sophistiqués pour segmenter les données et évaluer la probabilité d’événements futurs. Le Data Mining est également connue sous le nom de découverte de connaissances dans les données.
Les propriétés clés du Data Mining sont les suivantes :
- La découverte automatique des motifs
- La prévision des résultats probables
- La création d’informations exploitables
- La mise d’un accent sur les grands ensembles de données et les grandes bases de données
- LES FACTEURS MONTRANT L’IMPORTANCE DU DATA MINING
Le Data Mining peut répondre à des questions qui ne peuvent être résolues par de simples techniques d’interrogation et de rapport.
Le Data Mining s’applique à la suite de la collecte de données, généralement auprès de ses clients et consommateurs. L’analyse des données est très importante pour les entreprises possédant un data warehouse ou un stock conséquent de données.
Il est basée sur une technologie qui permet d’exploiter de larges volumes de données et les rendre intelligible. La méthode d’exploration de données aura pour priorité d’extraire un maximum de connaissances utiles pour une entreprise. A la fin de cette procédure, différentes options vous seront disponibles afin de les exploiter. Il sera plus facile de générer des KPI. Cela dépendra de la stratégie mise en place par l’entreprise.
Le Data Mining se base sur 5 principaux éléments :
- La solution ETL (extraction, transformation et chargement de données)
- Le stockage et la gestion de données dans un système de base de données multidimensionel
- La fourniture de l’accès aux données aux spécialistes
- L’analyse des données grâce aux logiciels spécifiques
- La présentation des données dans un format simplifié (tableau, graphique…)
- QUI A BESOIN DU DATA MINING ?
Habituellement, ce sont les entreprises traitant un nombre important de données qui utilisent ce genre de pratique. L’objectif est de mettre en évidence, parmi toutes les données possédées, les données noyées dans la masse.
- APPLICATION DU DATA MINING EN ENTREPRISE
Il y a plusieurs analyses possibles comme par exemple, la data visualisation ou les méthodes de reporting. Les entreprises préféreront se tourner vers des spécialistes, Data analyst ou autres experts.
Ainsi, nous avons comme application :
- Les informations sur les clients
Cette méthode d’exploration de données va permettre aux entreprises de créer des personas et de personnaliser l’expérience du client au maximum.
Nombreuses seront les possibilités d’adaptations et de décisions à la suite des différentes données collectées. L’exploitation de ces données permettra de connaître réellement ses clients et ses habitudes.
Nous pouvons prendre l’exemple de Disney qui, en 2017, a investi plus d’un milliard de dollars afin de créer “Magic Bands”. Les bracelets collectent des données importantes qui seront ensuite gérées et traitées. Cette technologie a pour but de suivre tout au long les clients afin de connaître leur parcours et améliorer leur expérience.
- Les prévisions
Le Data Mining permet d’anticiper des tendances peu discernables. L’entreprise n’a jamais eu accès à autant de données relatives à ses clients et prospects.
En connaissant de manière plus approfondie les habitudes de ses clients et ses prospects, les entreprises sont en mesure d’établir des stratégies plus poussées.
Un exemple de prévision récent : Netflix, à la suite d’exploration de données, peut savoir ce que les utilisateurs regardent le plus et les séries susceptibles de leur plaire. Grâce aux données à sa disposition, la compagnie a tout fait pour acquérir les droits de la série House of Cards dont on connait tous le succès aujourd’hui.
Starbucks utilise également la méthode d’exploration de données afin de savoir où ouvrir un nouveau salon. Il est fréquent de voir un second salon de la chaîne ouvrir proche d’un salon déjà présent. Celui-ci n’a pour autant aucune influence sur le premier.
- La prise de décision automatisée
Les données collectées sont traitées et exploitées dans le but d’automatiser certaines prises de décisions.
Grâce aux algorithmes complexes présents dans cette méthode, les entreprises peuvent se servir des résultats pour beaucoup de situations différentes.
Prenons l’exemple des banques : elles peuvent détecter les fraudes et sécuriser des informations personnelles de ses clients.
Cette analyse se doit d’être permanente pour que ce genre de situation soit traité le plus rapidement possible. Les décisions de routine ou critiques sont alors gérées automatiquement.
- La réduction des coûts
Comme dit précédemment, la méthode d’exploration de données permet de prendre des décisions de manière souvent automatisée.
Par conséquent, cette utilisation est plus pratique et efficace que s’il s’agissait de le faire de manière manuelle. L’entreprise baisse alors ses coûts de manière considérable.
Les entreprises peuvent planifier à l’avance certaines décisions et économiser beaucoup d’argent. Prenons l’exemple du groupe MTN, Une multinationale sud-africaine qui est dans le secteur de la télécommunication.
La société utilise la méthode d’exploration de données afin de déterminer les meilleures cibles à qui adresser leurs publicités et les offres tarifaires. La compagnie voit alors quelles sont les publicités les plus efficaces.
CONCLUSION :
Nous pouvons dire que globalement, tout le monde est capable de faire du data mining dans sa propre entreprise mais la partie cruciale du data mining reste l’analyse. La partie analytique des données exige une connaissance du business, une expérience pratique et de terrain ; en d’autres termes, faire du data mining requiert l’implication d’une personne (vraisemblablement interne à l’entreprise) qui puisse jeter un regard critique sur ces données et les interpréter.
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