Le Data Mining ou forage de données consiste à analyser de vastes volumes de données pour découvrir des tendances et des corrélations. Découvrez tout ce que vous devez savoir à ce sujet : définition, fonctionnement, cas d’usage, métiers et formations…
Qu'est-ce que le Data Mining ?
Le data mining est un processus d’analyse massifs de données. Il permet de transformer ces big data en informations utilisables à la résolution de problème ou à la découverte de tendances. On retrouve principalement ce dispositif dans la Business Intelligence, utilisé par les Data Scientist et Data Analyst en entreprise.
Ce processus s’apparente au forage d’une montagne en quête de minerais rares. Dans ces deux situations, il est question d’explorer un vaste volume de matériaux pour trouver une valeur cachée. C’est la raison pour laquelle on parle de Data Mining, ou forage de données.
Le principe de data mining remonte à 1936, grâce aux travaux d’Alan Turing, pionnier de l’informatique moderne. Cependant, ce n’est qu’en 1980 que le data mining naît, les data scientist à l’époque utilisaient déjà des méthodes de forage pour trouver des informations provenant de grandes bases de données.
À quoi sert le Data Mining ?
Le Data Mining permet de répondre à des questions et de résoudre des problèmes qui prennent traditionnellement trop de temps et sont bien trop complexes. Pour y parvenir, on analyse les données en utilisant différentes techniques statistiques.
Ce processus permet d’identifier des tendances, des relations entre les données qui seraient passées inaperçues de prime abord. Les découvertes ainsi réalisées peuvent être utilisées pour prédire les événements les plus probables et agir en fonction.
Le Data Mining combine plusieurs branches de l’informatique et de l’analyse de données. L’une de ses caractéristiques principales est l’automatisation, par le biais du Machine Learning ou d’outils de bases de données, afin d’accélérer le processus analytique et de découvrir des informations pertinentes plus rapidement.
Quelles données traitent on avec le Data Mining ?
Chaque jour les entreprises amassent des volumes considérables de données provenant de différents types de sources. Face à cette augmentation excessive, les entreprises distinguent 3 types de données :
- Les métadonnées : ces données concernent le regroupement de données pures ne provenant pas de sources spécifiques.
- Les données opérationnelles : elles regroupent les ventes, l’état des stocks, les bons de commandes ou des dossiers de comptabilité.
- Les données non-opérationnelles : on reporte dans cette catégorie les données prévisionnelles, macro-économiques ou industrielles.
Les étapes et méthodes du Data Mining
Le processus de Data Mining se décompose en plusieurs étapes. Tout commence par la compréhension commerciale : avoir une connaissance approfondie du cadre du projet et définir les objectifs à atteindre.
Maintenant que les objectifs sont fixés, passons à la compréhension des données. Cette étape sert à déterminer les données que les experts devront analyser pour trouver les solutions recherchées.
Viens ensuite la préparation des données, il faut pour cela formater les données dans le format que l’on souhaite analyser. Il faudra ensuite corriger les problèmes de données manquantes ou les doublons.
Une fois les données complètes, les data scientist utilisent des algorithmes pour identifier des modèles de réponses. Cette étape s’appelle la modélisation.
Une fois les analyses terminées, les data analyst évaluent l’intérêt des réponses apportées. Cette étape peut être longue car les data analyst peuvent demander à utiliser différents algorithmes pour trouver le meilleur résultat.
L’étude désormais évaluée et répondant aux questions des décideurs, les data analyst déploient l’étude pour qu’elle soit compréhensible et accessible à tous.
Quels logiciels sont utilisés en Data Mining ?
Les entreprises souhaitant user du Data Mining doivent donner accès aux meilleurs outils à leurs experts.
En premier lieu, les entreprises peuvent se tourner vers les outils de Business Intelligence, les CRM ou les ERP. L’important est que ces outils soient compatibles pour permettre aux DA et DS d’extraire les données et les faire analyser.
Viens ensuite les outils d’open source (R et Python). Ces outils offrent aux développeurs une marge de manœuvres leurs permettant de créer des algorithmes et applications répondant spécifiquement aux besoins de l’entreprise.
Quels sont les cas d'usage du Data Mining ?
Le data mining est aujourd’hui utilisé dans toutes les industries pour le marketing, la recherche et le développement des produits.
Cette technique permet d’identifier des éléments de solutions qui n’apparaissent pas du premier coup. Les analyses du data mining peuvent être prédictives, ce qui signifie qu’elles peuvent annoncer des changements dans les attentes des clients ou la détection de problèmes à venir.
Lorsqu’il est employé efficacement, le forage des données peut fournir aux organisations un avantage considérable par rapport à leurs concurrents. Il permet en effet de mieux comprendre les clients, de développer des stratégies marketing efficaces, d’augmenter les revenus et de réduire les coûts.
Quels sont les avantages du Data Mining ?
Le Data Mining est un processus d’extraction de connaissances à partir des données. Et il offre d’innombrables avantages :
- Il peut être appliqué à de nombreux scénarios commerciaux différents.
- Il permet de gérer et d’organiser plus efficacement les informations d’une entreprise.
- Il aide à économiser les coûts et le temps dans les processus.
- Il aide à prévenir les situations défavorables futures sur la base d’une information utile.
- En affichant des informations clés, il contribue à la prise de décisions stratégiques.
- Il facilite l’identification des utilisateurs, de leurs goûts, préférences et comportements.
- Il aide à optimiser les produits ou services sur la base des informations des comportements des clients.
- Il donne la possibilité de développer des stratégies pour trouver et attirer de nouveaux clients.
- Il permet d’améliorer la gestion de la relation client sur la base d’une analyse prédictive.
Quels sont les métiers du forage de données et comment s'y former ?
Le processus de Data Mining peut être réparti entre plusieurs professionnels au sein d’une équipe. Le Data Engineer se charge de collecter et de préparer les données, tandis que le Data Scientist et le Data Analyst s’occupent de les analyser et de créer des rapports et des visualisations de données à partir des résultats.
À l’heure où les entreprises croulent sous les vastes volumes de données inexploitées, ces différents métiers sont très recherchés en entreprise. Les opportunités d’embauche sont nombreuses, et les salaires sont très attractifs.
Pour acquérir les compétences nécessaires, n’attendez plus et inscrivez-vous à l’une des formations en ligne proposées par DataScientest. En quelques semaines seulement, vous pouvez obtenir un diplôme de niveau 7 certifié par l’Université de la Sorbonne.
Le Data Mining a-t-il une perspective d'avenir ?
Le data mining comme l’ensemble de la data science a un avenir prometteur en entreprise comme dans la vie quotidienne. Étant donné la croissance constante des volumes de données, toutes les entreprises et secteurs d’activités se tourneront tôt ou tard vers l’analyse de la data via des outils ou des experts de ce domaine.
En 2020, les appareils connectés (IoT) étaient au nombre de 10 milliards. Les données générées par cette activité et stockées dans le cloud créent un besoin urgent d’outils d’analyse flexibles et évolutifs capables de gérer des masses d’informations provenant de différentes sources.
Majoritairement, le data mining servira au développement des branches commerciales des entreprises tel que : la vente, le marketing & webmarketing, les réseaux sociaux, le service commercial et la gestion de stockage.
