Les données sont essentielles dans le monde moderne. Désormais, tout est basé sur les données, et chaque secteur a besoin de données pour innover et se développer.
Les entreprises utilisent des tonnes de données pour comprendre les tendances du secteur, les clients et leurs performances, ce qui les aide à améliorer leurs processus et à obtenir de meilleurs résultats.
Cependant, il est ardu d’extraire des charges d’informations à partir d’un volume inimaginable de données non structurées et structurées et de les mettre en œuvre pour la croissance de l’organisation.
C’est là que l’exploration de données entre en jeu, permettant aux organisations d’extraire des informations précieuses. À leur tour, ces informations sont cruciales pour l’informatique décisionnelle et pour détecter les modèles, prédire les résultats possibles, contrer les problèmes et identifier de nouvelles opportunités.
Pour rendre tout cela possible, il existe de nombreuses techniques d’exploration de données disponibles pour extraire des informations, dont certaines sont plus importantes que d’autres.
Dans cet article, j’aborderai ce qu’est l’exploration de données, comment cela se fait et les principales techniques d’exploration de données que vous pouvez mettre en œuvre dans votre entreprise.
Table des matières
Qu’est-ce que l’exploration de données ?
L’exploration de données est une technique dans laquelle les ordinateurs extraient et organisent une quantité massive de données et identifient des modèles et des relations que les organisations peuvent utiliser pour l’informatique décisionnelle.
Il est également connu sous le nom de découverte de connaissances dans les données car il aide à découvrir toutes les relations entre les données et les informations précieuses à partir d’un pool de données non structurées et structurées. Cette technique utilise des algorithmes pour extraire toutes les informations et modèles sous-jacents qui peuvent aider à résoudre les problèmes commerciaux.
L’exploration de données est un élément crucial de l’analyse des données, mais elle repose sur un entreposage efficace, un traitement informatique approprié et une collecte de données précise. Il existe de nombreuses techniques d’exploration de données disponibles dans l’industrie, mais leur analyse se résume à deux aspects principaux :
- Utilisation de l’exploration de données pour décrire l’ensemble de données analysé
- Utilisation de techniques associées à des algorithmes d’apprentissage automatique pour prédire les résultats
Les organisations, qu’elles soient petites, moyennes ou grandes, bénéficient de l’exploration de données car elle leur permet de disposer de données précieuses. Ils peuvent ensuite traiter et analyser ces données pour faire des observations significatives, prédire les résultats futurs, améliorer la prise de décision et identifier de nouvelles opportunités, le comportement des utilisateurs, la fraude et les problèmes de sécurité.
Évolution de l’exploration de données
L’exploration de données peut sembler être une nouvelle technologie, mais vous serez surpris d’apprendre qu’il s’agit d’une technologie vieille d’une génération dont les racines remontent aux années 1760. L’idée de l’exploration de données a été mise en œuvre pour la première fois par le théorème de Bayer, mais elle n’a pas pu être utilisée en raison d’un manque d’outils.
Il est devenu plus puissant et efficace avec l’avènement des technologies modernes et des ordinateurs puissants, car les scientifiques des données ont pu les utiliser sur des données sans cesse croissantes.
C’est au cours de la période des années 1990 et 2000 que le data mining a commencé à prendre de l’ampleur dans les entreprises, et cette popularité a également facilité la découverte de nouvelles techniques de minage.
Cependant, l’article de Moneyball sur une équipe de baseball professionnelle utilisant l’analyse de données pour créer sa liste d’équipe a mis l’exploration de données sous les feux de la rampe dans l’industrie.
Initialement, l’exploration de données consistait à extraire des informations à partir de données tabulaires. Mais avec la demande croissante pour plus d’informations et l’évolution de la technologie, l’exploration de texte, l’exploration d’images et l’exploration de graphiques sont également devenues une partie du système d’exploration de données.
De nos jours, l’exploration de données est appliquée dans de nombreux domaines. Dans les organisations, il joue un rôle essentiel dans la prise de décision et l’analyse du marché.
Avantages de l’exploration de données
L’adoption généralisée de l’exploration de données est principalement attribuée à sa variété d’avantages pour les personnes et les organisations. Certains d’entre eux sont:
Amélioration du marketing et des ventes
L’exploration de données a contribué à stimuler le marketing et les ventes des entreprises. Il permet aux organisations de comprendre les exigences des clients, de prévoir le comportement des clients et de créer un modèle qui les aide à vendre des produits rentables. Il est également utile pour trouver de nouveaux prospects et améliorer le tableau des ventes.
Obtenir des informations financières précises et à jour
Les instituts financiers et bancaires exploitent l’exploration de données pour extraire des informations critiques précises et à jour. Qu’il s’agisse de rapports de solvabilité ou d’informations sur les prêts, cette technologie a aidé les banques à rationaliser efficacement leurs activités.
Meilleur service client
La mise en œuvre de l’exploration de données dans les entreprises peut améliorer considérablement le service client. Les entreprises peuvent utiliser cette technologie pour découvrir les problèmes majeurs de leur service client, les résoudre et continuer à fournir des solutions rapides aux clients.
Rentable
L’exploration de données aide les organisations à rationaliser leurs opérations commerciales tout en économisant de l’argent dans de nombreux domaines. En permettant l’efficacité opérationnelle, les entreprises peuvent créer des solutions rentables pour identifier les besoins des clients et les tendances à venir sur le marché. Cela les aide à se développer davantage tout en maîtrisant les coûts.
Gestion des risques
L’exploration de données peut contribuer à une gestion efficace des risques, permettant aux entreprises d’éviter de nombreux problèmes. De l’identification des fraudes et des failles dans les systèmes à la détection des menaces en ligne, l’exploration de données peut aider les entreprises à améliorer leurs efforts en matière de cybersécurité.
Fidélité accrue à la marque
En obtenant des informations grâce à l’exploration de données, les organisations peuvent cibler efficacement leur clientèle et créer de meilleures relations avec la clientèle. Les équipes marketing modernes utilisent différentes techniques pour obtenir des informations précieuses sur les besoins de leurs clients, augmentant ainsi la fidélité à la marque.
Meilleure prise de décision
De nos jours, des équipes de différentes organisations utilisent les informations issues de l’exploration de données pour prendre des décisions finales concernant leurs futurs déménagements. En obtenant un aperçu de la tendance du marché et des pensées des consommateurs, ils peuvent décider de ce qu’il faut faire et de ce qu’il faut éviter.
Prédire les tendances futures
Grâce aux techniques d’exploration de données, les entreprises peuvent acquérir des informations utiles. Cela aide les analystes commerciaux à comprendre les tendances futures et la direction que prend le marché. Sur cette base, ils peuvent apporter des modifications aux stratégies commerciales existantes.
Applications de l’exploration de données
L’exploration de données est utilisée dans différentes industries et est devenue un outil vital pour les entreprises modernes. Voici quelques-uns des domaines où il est appliqué :
Commercialisation
L’un des principaux domaines où l’exploration de données est utilisée est le marketing. Les entreprises ont beaucoup profité de cette technique en l’appliquant à leurs efforts de marketing. L’exploration de données les aide à mieux comprendre le marché, les clients, les tendances et les concurrents.
En utilisant les informations extraites, les entreprises peuvent non seulement cibler efficacement les bons clients, mais aussi comprendre leurs demandes, prédire l’avenir, prendre de meilleures décisions et garder une longueur d’avance sur leurs concurrents.
Soins de santé
L’exploration de données a révolutionné le secteur de la santé en permettant aux professionnels de la santé d’obtenir des informations cruciales difficiles à trouver. En utilisant différentes techniques d’exploration de données, les sociétés pharmaceutiques peuvent comprendre les exigences des médicaments et également trouver de meilleurs médicaments.
Bancaire
L’exploration de données est largement utilisée dans le secteur bancaire pour comprendre le comportement des clients, créer des modèles de risque financier, détecter les fraudes, recueillir des informations de crédit, etc. Les services financiers l’utilisent pour analyser le risque de marché et identifier les clients potentiels des cartes de crédit.
Détail
En obtenant les informations nécessaires sur les marchés et le comportement d’achat des clients, les entreprises de vente au détail peuvent tirer parti de l’exploration de données. Par exemple, l’analyse des tendances du marché aide les magasins de mode à stocker facilement les vêtements demandés par les consommateurs.
Fabrication
Le secteur manufacturier profite de l’exploration de données depuis son arrivée car il l’a aidé à détecter les problèmes, à améliorer la disponibilité et à assurer la sécurité opérationnelle. Cela les aide également à modifier leur vitesse de fabrication en fonction de la demande du marché.
Divertissement
Les services de streaming de divertissement sont des utilisateurs actifs d’outils d’exploration de données pour comprendre les préférences et les choix des téléspectateurs. Ils peuvent extraire les données des utilisateurs et fournir de meilleurs services en conséquence.
Différentes techniques d’exploration de données
Le data mining a beaucoup évolué avec le temps, donnant naissance à de nombreuses techniques :
#1. Classification
La classification est une technique d’exploration de données populaire utilisée par les spécialistes des données pour analyser les attributs de la variété de données utilisées. Lorsque les attributs des données sont identifiés, ces données sont classées en classes prédéfinies.
Il s’agit d’une forme de regroupement où des points de données similaires sont extraits et utilisés pour l’analyse afin de faire des comparaisons. C’est une méthode fondamentale que les agences de marketing utilisent souvent pour identifier un public cible et analyser son comportement.
#2. Modélisation prédictive
Il s’agit d’une technique puissante dans le monde de l’exploration de données qui utilise des ensembles de données historiques et actuelles pour créer un modèle graphique pour les actions ou les résultats futurs.
De nombreuses organisations du secteur des produits et de la fabrication mettent en œuvre ce modèle pour avoir un aperçu des tendances futures et de la direction que prend le marché. Cette technique fonctionne mieux lorsqu’elle est associée à de grands ensembles de données, car elle contribue à augmenter la précision.
#3. Analyse des valeurs aberrantes
L’analyse des valeurs aberrantes est une autre technique d’exploration de données efficace largement utilisée par les organisations financières pour détecter les anomalies dans un ensemble de données. C’est l’un des principaux composants responsables de la maintenance des bases de données sécurisées.
Contrairement à d’autres techniques, il sélectionne des points de données uniques qui sont différents des autres et aide les data scientists à trouver la raison des erreurs. Les secteurs bancaires l’utilisent souvent pour identifier l’utilisation anormale des cartes de crédit au cours d’une journée et se protéger contre les transactions frauduleuses.
#4. Visualisation de données
Presque toutes les organisations, qu’elles appartiennent au secteur du marketing, de la banque, de la santé ou du divertissement, utilisent la visualisation de données. C’est une technique courante qui traduit des données données sous une forme graphique comme des tableaux, des diagrammes ou des graphiques afin que tout le monde puisse les comprendre facilement.
Les scientifiques des données utilisent principalement cette technique pour présenter leurs résultats sous une forme facile à interpréter aux dirigeants de l’entreprise afin qu’ils puissent prendre des décisions éclairées. De nos jours, cette technique a évolué à un tel niveau que tous les résultats sont souvent représentés à travers des modèles 3D et la réalité augmentée.
#5. Régression
Une autre technique d’exploration de données populaire à l’ère moderne d’aujourd’hui est la régression, et elle est principalement utilisée pour mettre en évidence la relation entre les variables dans un grand ensemble de données.
Il s’agit d’une technique de boîte blanche avantageuse qui est utilisée pour identifier la fonction principale derrière la relation entre les variables. Les entreprises de commerce électronique utilisent souvent cette technique pour prédire le groupe d’âge de différents clients en fonction de leur historique d’achat.
#6. Association
Il existe de nombreuses techniques d’exploration de données, mais seules quelques techniques, comme l’association, sont largement utilisées dans tous les secteurs. Il aide les data scientists à trouver des relations uniques entre les variables d’un ensemble de données.
Il présente de nombreuses similitudes avec les techniques d’apprentissage automatique, car il indique des données spécifiques par un événement basé sur les données. De nombreuses organisations, en particulier les marques de distribution, utilisent cette technique pour des études de marché et pour analyser les habitudes d’achat improvisées de clients spécifiques.
Comment effectuer l’exploration de données
L’exploration de données est un processus interactif qui comprend plusieurs étapes :
#1. Définir l’objectif
Pour démarrer le processus d’exploration de données, les scientifiques des données, les analystes et les parties prenantes de l’entreprise passent du temps à comprendre l’objectif principal de l’organisation en matière d’exploration de données. En fonction des objectifs et des exigences uniques, ils choisissent la manière appropriée d’effectuer l’exploration de données.
#2. Collecte des données requises
Une fois l’objectif défini, il est temps pour les scientifiques des données de collecter les ensembles de données nécessaires et pertinents pour leur objectif. Les données pertinentes sont collectées à partir de diverses sources, puis stockées dans un entrepôt de données.
#3. Préparation des données
À ce stade, les données stockées sont soumises à un nettoyage et à une organisation pour les débarrasser de tout bruit indésirable. C’est une étape chronophage qui comporte trois phases :
- Les données pertinentes sont extraites et transformées.
- Les données sont nettoyées en supprimant les doublons, en mettant à jour les valeurs manquantes, en nettoyant les valeurs aberrantes, en vérifiant la vraisemblance, etc.
- Les données nettoyées sont chargées dans la base de données centrale
#4. Modélisme
À cette étape, les data scientists sélectionnent le modèle approprié en fonction du type d’analyse de données. L’équipe de scientifiques des données analysera les relations entre les données, telles que la corrélation, les tendances et les modèles séquentiels, puis décidera du modèle en conséquence.
Cette phase peut également impliquer des algorithmes d’apprentissage en profondeur, des modèles prédictifs et des modèles de classification en fonction du type de données alimentées. Les points d’apprentissage dans l’ensemble de données peuvent être soumis à une comparaison si l’ensemble de données n’est pas étiqueté.
#5. Évaluation du changement
C’est une phase cruciale du processus où le résultat du modèle est évalué et interprété une fois les données agrégées. Le résultat peut également être présenté au décideur pour le processus d’évaluation. Au cours de cette étape, assurez-vous que le résultat du modèle coïncide avec l’objectif défini.
#6. Mise en œuvre
C’est la phase finale, où l’entreprise validera et comprendra si l’information est utile ou non à l’organisation. Si l’équipe trouve l’information percutante, elle l’utilisera pour atteindre ses objectifs et concevoir une nouvelle stratégie.
Les informations sont présentées sous forme de feuilles de calcul et de graphiques, qui sont stockées et utilisées pour identifier de nouveaux problèmes.
Défis de la mise en œuvre de l’exploration de données
Comme toute autre technologie, l’exploration de données s’accompagne également de certains défis dans sa mise en œuvre, tels que :
- Complexité des données : l’exploration de données peut être en mesure de simplifier un grand ensemble de données, mais il faut beaucoup de temps et d’argent pour les traiter. Il est assez difficile d’extraire des informations à partir de photos, de musique, de vidéos et de textes en langage naturel structurés et non structurés.
- Données incomplètes : tous les ensembles de données pendant l’extraction ne seront pas précis. Vous pouvez trouver des données incomplètes, ce qui peut provoquer du bruit et une défaillance du système.
- Risques pour la vie privée : les risques pour la vie privée sont un défi majeur dans l’exploration de données. Il existe de nombreux cas où les entreprises recueillent les informations personnelles des clients pour analyser les tendances d’achat, ce qui peut porter atteinte à leur vie privée et entraîner des problèmes de conformité.
- Coût d’exploitation élevé : l’exploration de données implique des coûts d’exploitation élevés pour l’achat et la maintenance des serveurs, des logiciels et du matériel. De plus, vous devrez également maintenir une grande quantité de données, ce qui entraîne des investissements importants.
- Problèmes de performances : les performances d’un système d’exploration de données peuvent facilement être affectées lorsqu’une mauvaise méthode ou technique est utilisée. L’incohérence du flux de données ou du volume de la base de données contribue également aux problèmes de performances.
Logiciels et outils d’exploration de données utiles
L’exploration de données est une technologie en constante évolution. Par conséquent, de nombreuses organisations de logiciels créent des logiciels et des outils avancés d’exploration de données pour aider les entreprises à effectuer efficacement l’exploration de données.
Le nombre de fonctionnalités peut varier en conséquence, mais les principales fonctionnalités communes à la plupart d’entre elles sont les algorithmes intégrés, la préparation des données, les modèles prédictifs, la plate-forme basée sur l’interface graphique et les modèles de déploiement.
Certains des logiciels d’exploration de données les plus populaires et largement utilisés sont Orange Data Mining, R Software Environment, Anaconda, SAS Data Mining, Rattle, Rapid Miner, DataMelt et Apache Mahout. En plus d’eux, vous pouvez utiliser l’exploration de données Elki, Weka et sci-kit-learn, car ce sont des technologies open source gratuites.
Conclusion
L’exploration de données a facilité les choses pour les entreprises et les a aidées à se développer de manière significative. Ils peuvent utiliser différentes techniques d’exploration de données pour recueillir des informations et examiner des informations qui étaient auparavant difficiles à obtenir.
J’espère que cet article vous aidera à comprendre l’exploration de données et les différentes techniques d’exploration de données afin que vous puissiez les mettre en œuvre pour acquérir les connaissances requises et développer davantage votre entreprise.
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