Data Mining : Définition simple et exemples concrets

Qu’est-ce que le Data Mining ?

Temps de lecture : 4 minutes


Les entreprises évoluent désormais avec tout type de données. Selon le type d’entreprise, certaines sont submergées d’informations et se retrouvent avec une quantité de données important. Dans l’air du numérique, il est dans l’intérêt des entreprises de savoir exploiter correctement les informations mises à leur disposition. Le Data Mining est une notion importante dans la gestion de ses données. Focus sur une partie essentielle de la Big Data avec des informations utiles.





Définition du Data Mining


Le terme de Data Mining est récent mais son concept existe depuis très longtemps. Il fait partie des dix technologies émergentes qui devait changer le monde au 21ème siècle.

Les entreprises n’ont jamais eu accès à autant de données et se doivent d’utiliser au moins celles-ci afin d’améliorer leur chiffre d’affaires ou réduire leurs coûts. Grâce au Data Mining, il sera possible d’établir de meilleures stratégies et comprendre de manière plus poussé le comportement de sa clientèle.

On pourrait traduire ce terme en français par “Exploration de données”, “Fouilles de données” ou encore “Exploration de données”.

Le Data Mining peut aussi s’appeler “Knowledge Discovery in Date” qui se traduirait en français “La découverte de savoir dans les données”.

Pour faire simple, cette analyse est utilisée pour créer et segmenter des données depuis un ensemble de données très important. Les données voulues et recherchées seront alors plus claires et exploitables.



A quoi ça sert le Data Mining ?


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 important pour les entreprises possédant un data warehouse ou un stock de données conséquent.

Cette technologie permet d’exploiter de larges volumes de données et les rendre intelligibles. 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

Nous allons voir de manière plus poussée les différentes possibilités qui s’offrent à l’usage de cette méthode.



Comment fonctionne le Data Mining ?


Le Data Mining s’effectue grâce à des logiciels spécialisés et des algorithmes 

complexes comme l’intelligence artificielle ou le Machine Learning. Afin de mener au mieux un projet, il faut étudier une problématique bien définie.

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
  • Fournir l’accès aux données aux spécialistes
  • Analyser les données grâce aux logiciels spécifiques
  • Présentation des données dans un format simplifié (tableau, graphique…)

Habituellement, ce sont les entreprises traitant un nombre de données important qui utilisent ce genre de pratique. L’objectif est de mettre en évidence, parmi toutes les données possédées, les données noyées dans la masse.

Il y a plusieurs analyses possibles comme par exemple la data visualisation ou des méthodes de reporting. Les entreprises préféreront se tourner vers des spécialistes, analyses data ou autres experts.

Axysweb, expert dans le domaine de gestion de données, peut vous aider et vous accompagner dans votre projet de Data Mining. N'hésitez pas à nous contacter ici.



Quels sont les avantages du Data Mining ?


Le entreprises déploient des méthodes de Data Mining pour plusieurs raisons. Toutes ces raisons auront pour but d’améliorer la rentabilité de la société.

Les données utilisables pourront permettre plusieurs avantages :

 

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.

 

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. 

Vous pensez qu’il s’agit d’un risque ? Plus avec le Data Mining.

 

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.

 

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 Arby’s, une chaîne de restauration rapide aux Etats-Unis, au Canada mais aussi en Turquie. 

La société utilise la méthode d’exploration de données afin de déterminer les meilleures cibles pour leurs publicités. La compagnie voit alors quelles publicités sont les plus efficaces

Cette méthode améliore significativement les résultats et baisse considérablement les coûts et le budget de leur communication. Cela leur permet de s’assurer que chaque publicité utilise le canal approprié pour augmenter le nombre de prospects.


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