Tout savoir sur le data mining, ses avantages et sa mise en œuvre

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Le data mining est une composante fondamentale des technologies big data et des techniques d’analyse de données volumineuses. Né depuis plus d’un siècle, ce concept est désormais utilisé par les entreprises pour accomplir plusieurs tâches. Découvrez dans le présent guide toutes les informations nécessaires sur le data mining, de sa définition à sa mise en œuvre opérationnelle en passant par son utilité concrète au sein de l’entreprise.

Qu’est-ce que le data mining ?

L’expression data mining peut être traduite en français par fouilles de données, explorations de données, forage de données ou extraction de connaissances à partir de données. Elle désigne le processus d’analyse de gros volumes de données et du Big Data sous divers angles. L’objectif est d’établir des relations entre les données et de transformer celles-ci en informations exploitables.

À quoi sert le data mining ?

De nos jours, on utilise le data mining dans plusieurs secteurs d’activité tels que le marketing, l’éducation, la santé, le développement de produits ou la recherche. Ce dispositif permet de résoudre en peu de temps des problèmes qui, jusque-là, requéraient énormément de temps pour être solutionnés manuellement.

Grâce à l’usage de techniques statistiques distinctes pour l’analyse des datas, les utilisateurs peuvent détecter des modèles, des tendances et des corrélations qui ne se révélaient pas clairement au début. Les résultats des diverses analyses successives leur permettent de prédire ce qui peut se passer et de prendre des dispositions afin d’influencer et de maximiser les résultats commerciaux.

Lorsque le data mining est employé de manière efficace, il est susceptible de procurer aux organisations un atout non négligeable relativement à leurs concurrents. En effet, il aide à mieux comprendre les clients, à mettre en place des stratégies marketing efficaces, à réduire les coûts et à augmenter les revenus.

Quels sont les bénéfices à tirer du data mining ?

Le data mining aide les entreprises à comprendre le passé et le présent. Il leur permet en effet de prédire avec précision ce qui est susceptible de se produire à partir des données pour optimiser leur avenir. On peut l’utiliser pour répondre à plusieurs objectifs commerciaux et business tels que l’acquisition de nouveaux clients, l’augmentation des revenus et celle du ROI (Retour sur Investissement) des campagnes marketing.

Ce processus de fouille peut aussi servir à identifier les risques, reconnaître une fraude, fidéliser les clients et accroitre la fidélité ou le taux de rétention. De plus, le data mining peut être employé pour le suivi des performances opérationnelles, une meilleure compréhension des segments de clientèle et de leurs préférences, l’amélioration du cross-selling et de la vente incitative.

Comment mettre en œuvre le data mining ?

La mise en œuvre du data mining se déroule en plusieurs étapes.

Phases préalables : définir les objectifs et préparer la base

Le succès du projet d’exploration est tributaire de la qualité de la préparation des données. En effet, pour qu’un projet de data mining soit viable, il faut qu’il commence par la définition d’un objectif commercial ou business clair. Ensuite, vous devez constituer des bases de données puis les préparer pour l’analyse.

Méthodologie de mining

Le processus de data mining suit 6 étapes principales.

Compréhension commerciale

Cette phase consiste à comprendre de manière approfondie les paramètres et le cadre du projet puis à définir les facteurs principaux de réussite.

Compréhension des données

Il s’agit de cibler les informations nécessaires qui permettront de répondre à l’objectif défini. Ensuite, il faut dresser la liste des ressources qui comportent les données utiles et regrouper ces dernières.

Préparation des données

Il faut préparer les datas dans le format adéquat afin de répondre à la finalité puis vérifier leur qualité et corriger les problèmes de manque ou de duplication.

Modélisation

C’est l’usage d’algorithmes pour l’identification de modèles (patterns).

Évaluation

Ici, vous déterminez si les résultats obtenus par un pattern permettront d’atteindre l’objectif commercial final et dans quelle mesure cela est possible. Généralement, il y a une phase itérative pour dénicher le meilleur algorithme et par conséquent le meilleur résultat.

Déploiement

data miningLe déploiement consiste à remettre les résultats de l’analyse aux décideurs et à se servir des informations finales pour adapter la stratégie.

Instaurer une réelle collaboration entre les équipes

Durant le processus de data mining, vous devez établir une collaboration étroite entre les décideurs, les membres du service commercial et les experts de l’exploration. Cette coopération permettra de comprendre l’importance des résultats et de les employer pour répondre à la question initiale.

Conclusion

En somme, voici tout ce que vous devez savoir sur l’utilité, les avantages et la mise en œuvre du data mining.