Tout savoir sur le Data mining

Le Data mining englobe plusieurs instruments facilitant l’analyse et l’exploitation de données clients en grande quantité, contenues dans des bases de données décisionnelles de type Data Warehouse. Ces outils permettent d’extraire des informations significatives à partir de données massives. Car il ne suffit pas de stocker la data collectée dans une base de données, mais plutôt de l’exploiter. Le Data mining consiste justement à tirer les enseignements contenus dans cette masse de données afin de les traiter à travers des outils statistiques. Les outils de prospection du Data mining permettent de trouver des corrélations informelles entre les données afin de mieux comprendre les liens entre des phénomènes distincts et d’anticiper des tendances.

Le Data mining est un instrument d’analyse statistique particulièrement adapté au traitement de grands volumes de données. En effet, les supports informatiques ont désormais de grandes capacités de stockage et permettent donc de trier et d’ordonner un maximum de renseignements au sein du Data Warehouse. Plus concrètement, les données collectées peuvent concerner les caractéristiques des produits ou services, les comportements des clients ou encore la gestion de la production.

Il existe plusieurs techniques en Data mining utilisées en fonction du volume, de la nature des données et du type d’analyse à entreprendre. Ces techniques utilisent des méthodes de classification ou de segmentation, des algorithmes génériques, des études d’évolution de populations, des règles d’analogies et d’associations, etc. Par ailleurs, ce processus permet de rendre les données intelligibles en utilisant des algorithmes issus de diverses disciplines à savoir l’intelligence artificielle, l’informatique et les statistiques. Le Data mining permet en ce sens d’identifier les corrélations entre les ensembles de données et d’extraire les connaissances utiles pour l’entreprise.

Consacré à l’origine aux structures qui manipulent de grandes masses de données, le Data mining concerne désormais tous les domaines d’activités à condition d’avoir un nombre suffisant de données à exploiter. En effet, l’exploitation des données met en avant plusieurs paramètres à savoir :

• L’association à travers l’identification de schémas selon lesquels des données sont reliées à d’autres ;
• La classification et la recherche de nouveaux schémas ;
• Les cheminements de schémas à travers lesquels un événement conduit à un autre ;
• L’analyse de données pour la formulation d’hypothèses sur les retombées d’un schéma.

Les sites e-commerce sont des exemples concrets de l’exploitation des données. Ils font appel au Data mining dans le but de déterminer les comportements des consommateurs et en dégager les tendances pour ensuite ajuster les stratégies à adopter. Netflix, par exemple, dispose d’un grand nombre de données relatives aux utilisateurs que le service de streaming traite et interprète pour déterminer les préférences des spectateurs à travers des techniques de Data mining.

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