Apparu à la fin des années 90, le terme ​Big Data​ a été créé en réponse à la croissance exponentielle des volumes de données de notre société. Un nom de plus en plus populaire, à tel point qu’il a tendance aujourd’hui à être confondu avec d’autres concepts, notamment celui du data mining.​

Fouille, forage ou encore exploration de données… Toutes ces expressions désignent un seul et même dispositif : celui permettant d’analyser une multitude d’informations pour en tirer des conclusions utiles aux entreprises. Alors, Big Data vs data mining, comment les différencier ?

6 différences clés entre Big Data et Data Mining

Vous avez du mal à dissocier ces deux notions ? Toutes deux liées à la ​Business Intelligence,​ elles présentent néanmoins des différences significatives. Voici les six points sur lesquels Big Data et Data Mining se distinguent :

  • Définition : le data mining s’apparente à un processus d’extraction d’informations, tandis que le Big Data constitue un environnement de données.
  • Vision : alors que le Big Data expose une vue d’ensemble des données, l’analyse du data mining se concentre sur une partie plus réduite.
  • Nature : les données extraites par forage sont transformées et classées, afin d’être utilisées par les décideurs d’entreprises. Dans le cadre du Big Data, on parle plutôt de données brutes, complexes et non structurées.
  • Volume : comme son nom l’indique, le Big Data est constitué d’un nombre gigantesque de données. L’exploration de données se focalise, elle, sur une quantité plus limitée d’informations.
  • Focus : contrairement au Big Data, le data mining ne cherche pas à identifier la source des données. Son but ? Déterminer les relations qui existent entre celles-ci.
  • Résultat : la technologie data mining a pour mission de répondre de façon simplifiée et immédiate à une problématique définie. Le Big data, quant à lui, génère des tableaux de bord et des prédictions chiffrées établis selon les immenses volumes de données dont il dispose.

Exploration de données et Big Data : deux concepts complémentaires

S’ils représentent deux idées bien distinctes, le Big Data et le data mining restent sans aucun doute étroitement liés. Leur point commun ? Ils partagent un seul et même objectif : mettre la donnée au service des organisations, afin de faciliter la prise de décision.

Sont-ils vraiment indissociables ? Se passer du Big data est possible, dans la mesure où l’exploration des données peut fonctionner avec une quantité restreinte d’informations : il suffit de sélectionner les bonnes données pour obtenir un résultat pertinent. Cependant, le Big Data semble bel et bien dépendant du data mining. Imaginons l’espace d’un instant le Big Data sans le forage de données à disposition. Les utilisateurs se retrouveraient face à une masse impressionnante d’informations, sans pouvoir les traiter : des données inexploitables, qui n’ont pas de valeur pour l’entreprise.

Allier le Big Data et le data mining, c’est donc mettre toutes les chances de son côté pour réussir à :

  • mieux comprendre les besoins et motivations de sa clientèle ;
  • augmenter son taux de conversion ;
  • optimiser les procédures ;
  • maximiser son retour sur investissement (ROI) lors de campagnes marketing.

Une combinaison gagnante, qui permet aux entreprises d’améliorer leurs performances et donc, leur rentabilité !