Data mining (exploration des données)

Qu’est-ce que l’exploration de données ?

L’exploration de données est l’analyse d’énormes volumes de données pour trouver des modèles cachés, des anomalies ou des corrélations, en prédisant les tendances et opportunités futures. Elle a pour but de transformer des données brutes en informations exploitables et peut être effectuée via un logiciel paramétré par un professionnel ou être complètement automatisée à l’aide de l’intelligence artificielle.

Le data mining diffère de l’analyse de données traditionnelle, car il permet de révéler des modèles cachés dans les données, plutôt que de répondre nécessairement à des questions fixes. Par exemple :

• avec l’analyse de données traditionnelle : Quelles ont été mes ventes le mois dernier ?
• avec le data mining : Quels produits les clients achètent-ils le plus souvent lorsqu’ils achètent tel autre produit ?

Quels sont les bénéfices du data mining ?

L’exploration de données permet de relever de nombreux défis :

• Comprendre les modèles de données pour améliorer les processus opérationnels et réduire les coûts
• Optimiser les prix dans des domaines aussi divers que la distribution et l’assurance
• Soutenir une meilleure prise de décision, soit par des humains, soit par des algorithmes d’IA
• Prédire le comportement des clients et du marché, permettant d’optimiser les activités et décisions futures
• Offrir les bons produits/services à des segments clients grâce à la personnalisation et aux recommandations
• Prévoir les besoins de la chaîne d’approvisionnement (comme la quantité d’un produit à commander/fabriquer), en évitant les ruptures de stock ou les surabondances
• Prévoir les défaillances des équipements de fabrication, permettant une maintenance préventive
• Réduire les risques en identifiant les risques de fraude/conformité, notamment dans les services financiers
• Offrir un meilleur service client grâce à une compréhension plus complète de l’ensemble du parcours client
• Organiser l’affichage des produits dans les magasins de détail, en comprenant quels produits sont souvent achetés ensemble

Pourquoi l’exploration des données est-elle essentielle ?

Bien que l’exploration de données ne soit pas nouvelle, quatre facteurs clés la rendent désormais vitale :

• Les entreprises ont désormais accès à d’énormes volumes de données, provenant d’un nombre croissant de sources internes et externes. Trouver de la valeur à partir de cette masse d’informations est difficile en raison du bruit et de la complexité de toutes les données disponibles pour une organisation. Le data mining permet de prendre des décisions éclairées basées sur les données.
• La concurrence s’intensifie sur différents marchés et l’exploitation des données pour prendre de meilleures décisions est un avantage concurrentiel déterminant.
• Les progrès de la puissance de traitement informatique facilitent et accélèrent l’extraction de données de manière rapide et efficace
• L’intelligence artificielle permet aux organisations de déployer l’exploration de données via des modèles qui prédisent des événements et des scénarios futurs, offrant une agilité et une prévoyance inégalées.

Quel est le processus d’exploration de données ?

Types d’exploration de données

L’exploration de données est organisée en deux types principaux :

• Exploration de données prédictive : analyse pour prédire les événements/résultats futurs
• Exploration de données descriptive : analyse pour démontrer les modèles existants dans les données historiques.

Les grandes étapes de l’exploration de données

Le processus d’exploration des données est essentiellement composé de trois étapes :

• Pré-traitement : les données sont collectées et nettoyées pour s’assurer que les normes de qualité sont respectées.
• Exploration de données : l’étape proprement dite d’analyse des données, qui utilise des techniques telles que :
  • La détection d’anomalie, c’est-à -dire identifier les erreurs dans les données à vérifier et corriger.
  • L’apprentissage des règles d’association (modélisation des dépendances) pour rechercher des relations entre les variables.
  • Le regroupement des données pour découvrir de nouvelles similitudes.
  • La classification pour attribuer des structures et des catégories aux nouvelles données.
  • La régression pour trouver des relations au sein d’ensembles de données en identifiant et en analysant la relation entre les variables.
  • La récapitulation pour fournir une représentation plus compacte de l’ensemble de données, y compris la visualisation et la génération de rapports.
• Validation des résultats : il s’agit de vérifier que les résultats de l’exploration des données, notamment ceux fournis par les algorithmes d’IA, sont exacts et applicables à plus grande échelle.

Quels sont les défis d’un data mining (exploration des données) efficace ?

Les organisations qui cherchent à déployer efficacement l’exploration de données doivent surmonter cinq obstacles clés :

1. Assurer la confidentialité et l’éthique : les consommateurs et les régulateurs s’attachent de plus en plus à garantir la confidentialité des informations personnelles. Toutes les données extraites doivent être conformes aux réglementations telles que la RGPD et la CCPA. Elles doivent également être utilisées de manière éthique, en traitant les consommateurs et les citoyens équitablement et avec respect.
2. Développer les bonnes compétences : l’exploration de données est une discipline complexe et nécessite des data scientist qualifiés pour exécuter le processus. Ces compétences sont souvent rares, ce qui fait grimper les coûts.
3. Utiliser l’intelligence artificielle : confier les décisions d’exploration de données à des algorithmes d’intelligence artificielle peut entraîner des conséquences imprévues en raison d’une mauvaise formation et d’un manque de surveillance, créant des risques juridiques et de réputation.
4. Faire face à la complexité : avec de multiples sources de données, l’ensemble du processus d’exploration de données est extrêmement complexe. Il n’y a aucune garantie que les résultats seront exacts, en raison de la mauvaise qualité des données ou de problèmes avec les informations sous-jacentes.
5. Adopter la bonne technologie : la collecte, le stockage et l’analyse des données nécessitent une infrastructure technologique complète, des outils aux installations de stockage. Cela peut être coûteux à mettre en place et à entretenir.