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Qu'est-ce que le Data Mining ?

Data Mining - Qu'est-ce que le forage de données ?

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La Data Mining existe depuis plus d'un siècle, mais il a véritablement connu son apogée au cours des années 1980. Ce concept désigne l'analyse de grands volumes de données ou d'informations pour découvrir des corrélations ou des tendances. Combiné au machine learning, il permet aux entreprises d'accomplir de multiples tâches indispensables à l'évolution de leurs activités. Découvrez l'essentiel à savoir sur la Data Mining, de sa définition à son mode de fonctionnement en passant par des exemples concrets d'utilisation.

Data Mining : définition

Le Data Mining signifie littéralement « exploration de données » en français. Il est également couramment désigné par les termes « fouille de données » et « forage de données ». Cette technique d'analyse de données est apparue en 1662. Un démographe anglais s'en est en effet servi pour analyser des données recueillies sur la mortalité dans la ville de Londres. En utilisant cette méthode, il recherchait en effet des moyens pour anticiper les apparitions de la peste bubonique.

De nos jours, le Data Mining s'est adapté au contexte du Big Data. Le concept rassemble ainsi différentes méthodes et techniques qui facilitent l'analyse et l'exploitation de données en grande quantité. Ces informations sont généralement contenues dans des bases de données décisionnelles (Data Warehouse). Les différents logiciels de fouille de données servent à extraire des informations significatives à partir d'un vaste volume de données non organisées. En réalité, le Data Mining ne consiste donc pas à stocker la data collectée via une base de données. Il s'agit en effet d'exploiter les données ou informations collectées afin d'en tirer des enseignements et de les traiter grâce aux techniques statistiques.

Les instruments de prospection du Data Mining permettent aux Data Scientists d'obtenir de multiples corrélations informelles entre les données brutes. Cela favorise la compréhension des liens qui existent entre des phénomènes distincts afin d'établir des tendances. L'automatisation est l'un des caractères phares du Data Mining ou forage de données. Ce concept exploite notamment le Machine Learning et certains outils de base de données pour optimiser le déploiement du processus analytique. Il peut ainsi découvrir des informations pertinentes très rapidement.

Data Mining forage données
Comment fonctionne le Data Mining ?

Le mode de fonctionnement du Data Mining

Pour comprendre le fonctionnement du Data Mining, il est important d'aborder son principe de fonctionnement et d'évoquer ensuite ses différentes étapes.

Le principe de fonctionnement du Data Mining

La Data Mining ou forage de données est un outil d'analyse statistique spécialement dédié au traitement de données massives. Les supports informatiques utilisés par les entreprises possèdent de grands espaces de stockage. Cela permet de trier et de classer un nombre impressionnant de renseignements ou de données à l'intérieur de la Data Warehouse. Concrètement, les données collectées dans le cadre du déploiement du Data Mining peuvent se rapporter aux :

  • caractéristiques des produits ou services commercialisés par une entreprise,
  • comportements des clients ou des prospects,
  • données de gestion de la production…

Pour explorer correctement l'ensemble de ces informations, la Data Mining emploie plusieurs techniques suivant différents critères. Ces derniers concernent notamment le volume des données, le type des données et la nature de l'analyse à réaliser. Les techniques et méthodes de Data Mining exploitent, quant à elles, une multitude d'éléments à savoir :

  • les algorithmes génériques,
  • les règles d'analogie et d'association,
  • les études d'évolution de la population,
  • les méthodes de segmentation ou de classification.

Toutefois, la mise en œuvre d'une exploration de données suit des étapes précises.

Les étapes du Data Mining

Dans le cadre d'un projet de data management, le travail du Data Scientist implique cinq différentes étapes.

La définition de l'objectif du forage de données

Cette étape préalable relève de l'autorité des décisionnaires stratégiques de l'entreprise. À titre illustratif, le chef du service marketing peut envisager une fouille de données dans l'optique d'accroître le taux de fidélisation des clients de l'e-boutique.

La collecte des données ou des informations

La collecte de données est en réalité le véritable point de départ du Data Mining. Dans le contexte d'une stratégie digitale, les informations peuvent être collectées à partir d'une avalanche de points de contact. Le Data Scientist peut ainsi s'appuyer sur le parcours utilisateur du site web de l'entreprise pour réunir des données. De même, les interactions des abonnés sur les réseaux sociaux sont également des sources de collecte fiables.

La préparation des données

La préparation des données consiste à organiser et conserver les informations recueillies. Pour y parvenir, le Data Scientist en charge du Data Mining utilise un outil de type Data Warehouse. Lors de cette phase de l'exploration des données, la qualité de la data est améliorée grâce aux correctifs apportés par les ingénieurs. Concrètement, cela consiste à rechercher les doublons et supprimer toutes les données non représentatives.

La modélisation des données

En Data Mining, la modélisation des données se fait par le biais d'un outil d'intelligence artificielle. La machine d'IA procède à l'analyse systématique des informations mises à sa disposition. Le croisement des données permet ensuite de mettre les « patterns » en valeur.

Le déploiement d'actions stratégiques

En fonction des résultats du Data Mining, les décisionnaires de l'entreprise adoptent des actions stratégiques. La mise en œuvre de ces décisions revient aux équipes opérationnelles.

fonctionnement Data Mining
À quoi sert le Data Mining ?

Quelle est l'utilité du Data Mining ?

Le Data Mining ou forage de données revêt une grande utilité pour les entreprises, qu'elles soient petites, moyennes ou grandes. Concrètement, ce procédé qui mixte informatique et analyse de données permet de résoudre des problèmes et d'obtenir rapidement des réponses à des situations complexes. De plus, le Data Mining séduit de par son extrême efficacité, étant donné que les méthodes traditionnelles sont assez fastidieuses. La réussite du Data Mining passe essentiellement par l'analyse des données qui repose sur l'utilisation de techniques statistiques. Ce concept facilite l'identification des tendances ou des relations entre les données. À noter que cette action est difficilement réalisable avec les méthodes manuelles ou classiques.

Les découvertes réalisées au terme de la mise en œuvre du Data Mining favorisent la prédiction des évènements les plus probables. Sur cette base, les entreprises peuvent élaborer des stratégies concrètes en vue de tirer profit des données analysées. À titre d'exemple, voici un aperçu des bénéfices concrets que le Data Mining apporte aux entreprises qui l'exploitent :

  • la gestion efficace des données de l'entreprise,
  • le développement de stratégies efficaces pour trouver de nouveaux clients et les fidéliser,
  • la prévention des évènements futurs défavorables en fonction d'une donnée utile,
  • l'optimisation des offres de produits ou services de l'entreprise en tenant compte des données collectées sur les comportements des clients,
  • l'amélioration de la gestion de la relation client grâce aux analyses prédictives.

De plus, le Data Mining permet d'identifier facilement des utilisateurs, de connaître leurs goûts, préférences et comportements.

Les méthodes utilisées en Data Mining

En tant que processus d'extraction de connaissances via des volumes massifs de données, la Data Mining se base sur plusieurs techniques.

La recherche de motifs ou de patterns

C'est l'une des techniques les plus utilisées dans le forage des données. Elle consiste à apprendre et à détecter des patterns ou motifs à l'intérieur des jeux de données. En d'autres termes, la recherche de patterns vise à reconnaître une aberration qui se produit à des intervalles réguliers. Il peut s'agir également de trouver un flux ou reflux d'une variable spécifique dans le temps.

L'analyse en cluster (clustering)

La technique du clustering consiste à rassembler une série de vecteurs en fonction de certains critères spécifiques, dont le plus important est la distance. En d'autres termes, le Data Scientist doit réunir des blocs de données en prenant en compte leurs similitudes. L'objectif de l'analyse en cluster est ainsi l'agencement des vecteurs d'entrée de façon à ce qu'ils soient davantage proches de ceux qui possèdent les mêmes caractéristiques.

L'association

Cette technique est également connue sous l'appellation d'analyse d'affinités ou de séquences. Ici, il s'agit pour le Data Scientist ou le Data Analyst de mettre en évidence la façon dont un évènement en entraîne un autre. La finalité de cette méthode de Data Mining est la déduction des tendances de comportements.

La régression

La régression est une méthode couramment utilisée en forage de données. Elle permet d'identifier la probabilité d'une variable spécifique en fonction de la présence d'autres types de variables. De façon concrète, la régression permet de savoir la relation qui existe entre deux ou plusieurs variables dans un vaste volume de données.

La méthode prédictive

La prédiction est une méthode fondamentale du Data Mining. Cette technique d'exploration de données est précieuse, car elle permet de projeter toutes les formes de données qui pourraient apparaître à l'avenir. Dans la plupart des cas, pour réussir sa prédiction, le Data Scientist doit rechercher et comprendre les tendances historiques. La méthode prédictive emploie généralement une variété de modèles de prédiction, dont les arbres à décision. Ce modèle prédictif est très utilisé dans le secteur de l'intelligence artificielle.

méthodes Data Mining
Les uses cases du Data Mining

Quelques uses cases du Data Mining

Les applications du Data Mining sont multiples et variées. Le Data Mining est notamment utilisé dans l'industrie, le marketing ou encore le domaine de l'assurance. Voici quelques exemples concrets de l'utilisation de ce concept dans des secteurs d'activités précis.

La gestion de la relation client

L'exploration de données est utile pour créer un buying persona adapté à un public cible. La fouille de données permet d'analyser les comportements des consommateurs afin de leur proposer des offres de produits ou services adaptées à leurs habitudes. Le Data Mining optimise la stratégie marketing des entreprises. Ces dernières peuvent également améliorer leur réputation en exploitant les résultats d'une exploration de données sur les clients.

Le Data Mining et la criminologie

Les criminologues se servent du Data Mining pour collecter et analyser des données liées aux infractions criminelles. Cela permet de modéliser les profils et les habitudes des criminels. Sur cette base, il est facile d'identifier les auteurs des crimes (vol, viol, meurtre, agression…). De même, aux États-Unis, le Data Mining est un outil puissant au service de la « justice préventive ». L'exploration de données est en effet utilisée pour estimer le taux de récidives. C'est en fonction de ces informations que le temps d'incarcération et la caution sont calculés.

Dans le secteur bancaire

La Data Mining est fréquemment utilisé par les institutions bancaires. Grâce à ce concept, les banques ont en effet une meilleure compréhension des risques du marché. L'exploration de données permet également d'anticiper les fraudes bancaires et optimiser le rendement des investissements marketing.

La gestion des ressources humaines des entreprises

Dans le domaine des RH, les outils du Data Mining servent à recruter les profils d'employés les plus intéressants et méritants pour l'entreprise. Par exemple en Irlande, les services RH réalisent une collecte de données sur internet afin de détecter les meilleurs talents. Ces informations permettent d'avoir une idée claire sur le niveau de productivité et de satisfaction des candidats à un emploi.

Dans le domaine du sport

Le Data Mining contribue à l'amélioration des performances des joueurs de NBA (National Basketball Association). Les équipes utilisent en effet des systèmes de suivi vidéo automatique pour enregistrer les mouvements des joueurs et les éléments des matchs. Les analystes professionnels des équipes (Data Scientist, Data Analyst) collectent et analysent ensuite un volume impressionnant de données. Ces informations concernent entre autres :

  • le déroulement des matchs,
  • les forces et faiblesses des équipes,
  • les scores des matchs antérieurs,
  • les mouvements effectués par chaque joueur…

Grâce aux techniques de Data Mining, ces données permettent d'apprécier les performances des joueurs et de faire des pronostics pour les prochains matchs.

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Comment se former au Data Mining ?

Tout savoir sur la formation en Data Mining

De nos jours, les entreprises recherchent des professionnels qualifiés (Data Engineer, Data Scientist, Data Analyst) pour comprendre des tendances et adopter de meilleures politiques de gestion. Le Data Engineer s'occupe essentiellement de la collecte et de la préparation des données. Le Data Scientist et le Data Analyst ont, quant à eux, pour rôle d'analyser et de produire des rapports et des visualisations de données en fonction des résultats. Pour devenir un professionnel du Data Mining et travailler pour de grandes entreprises ou startups, il est conseillé de suivre une formation en Data. La formation en Data Mining proposée par Jedha permet d'acquérir les aptitudes nécessaires pour collecter, nettoyer, stocker et analyser des données volumineuses.

Le programme d'apprentissage est conçu et enseigné par des experts de la Data. Le cursus est très pratique et les apprenants peuvent choisir entre une formation à temps plein ou à temps partiel. La formation en Data Mining de Jedha est adaptée aussi bien aux étudiants qu'aux professionnels en activité ou en phase de reconversion. À la fin du cursus, un certificat reconnu par l'État français est délivré aux apprenants.

Julie Gastine
Écrit par
Julie Gastine
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Community Manager
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