Le data mining n’est pas née lors de l’ère numérique. Ce concept existe depuis plus d’un siècle mais il est devenu réellement connu dans les années 1980. Depuis, un long chemin a été parcouru. Les entreprises utilisent désormais le data mining et le machine learning pour accomplir de nombreuses tâches, de l’amélioration du processus de vente à l’interprétation des données financières pour l’investissement.

Découvrez dans ce guide tout ce qu’il faut savoir du data mining, de sa définition à son utilité concrète dans l’entreprise en passant par sa mise en œuvre opérationnelle.

Qu’est-ce que le data mining ?

Définition

Le data mining désigne le processus d’analyse de volumes massifs de données et du Big Data sous différents angles afin d’identifier des relations entre les data et de les transformer en informations exploitables. Ce dispositif rentre dans le cadre de la Business Intelligence et a pour but d’aider les entreprises à résoudre des problèmes, à atténuer des risques et à identifier et saisir de nouvelles opportunités business.

En français, ce processus porte différents noms :

  • Exploration de données,
  • Fouille de données,
  • Forage de données
  • Ou encore extraction de connaissances à partir de données

Le data mining est un processus indissociable de l’analyse Big Data, de l’intelligence prédictive et de l’exploitation des données.

Origines du concept

Le data mining n’est pas un concept récent. Déjà au XVIIème siècle, les individus cherchaient des solutions pour analyser la data et identifier des caractéristiques communes.

L’une des premières traces du concept de data mining remonte à 1936. C’est cette année-là qu’Alan Turing, mathématicien et cryptologue britannique, a introduit l’idée d’une machine capable d’effectuer des calculs similaires à ceux des ordinateurs modernes. Les travaux de Turing font partie des fondements de la programmation et de l’informatique.

Mais c’est plus tard, dans les années 1980, que le data mining commence réellement d’exister et trouve même un nom. Son appellation vient du fait que les data scientists de l’époque comparent la recherche d’information précieuse dans une grande base de données et l’exploitation d’une montagne de minerai. Les deux process nécessitent en effet de passer au crible d’énormes quantités de matériaux pour trouver un élément à forte valeur.

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L’utilité de l’exploration de données aujourd’hui

Aujourd’hui, le data mining est utilisé dans de nombreux secteurs d’activité comme la recherche, le marketing, le développement de produits, la santé ou encore l’éducation.

Ce processus permet de résoudre rapidement des problèmes qui, jusqu’alors, demandaient énormément de temps pour être résolues manuellement.

L’utilisation de techniques statistiques diverses pour analyser les datas permet aux utilisateurs d’identifier des modèles, des tendances et des corrélations qui n’apparaissaient pas clairement au départ. Grâce aux résultats des différentes analyses successives, ils peuvent prédire ce qui est susceptible de se produire et prendre des mesures pour influencer et maximiser les résultats commerciaux.

Lorsque le forage des datas est employé efficacement, il peut fournir aux organisations un avantage considérable par rapport à leurs concurrents. Il permet en effet de mieux comprendre les clients, de développer des stratégies marketing efficaces, d’augmenter les revenus et de réduire les coûts.

Concepts clés liés à l’exploration des données

Utiliser le data mining dans son entreprise implique de connaître de nombreux concepts, outils et techniques qui gravitent autour de cette notion. En voici les principaux :

  • Le nettoyage et la préparation de data : c’est une étape au cours de laquelle les datas sont transformées de manière à être analysées et traitées de manière opérationnelle. Supprimer des erreurs ou identifier une information manquante par exemple.
  • L’intelligence artificielle (IA) : ce sont des systèmes qui effectuent des activités analytiques en imitant la réflexion humaine comme l’apprentissage, le raisonnement ou la résolution de problèmes.
  • L’apprentissage de règles d’association : il s’agit d’outils recherchant des relations entre des variables d’un ensemble de données. Il peut, entre autres, permettre à une entreprise d’identifier des produits qui sont généralement achetés ensemble par les clients.
  • Le clustering : c’est un process de partitionnement d’un ensemble de data en clusters (sous-groupes) pour aider les utilisateurs à comprendre le regroupement de données ou des faits auparavant inconnus.
  • La classification : cette technique sert à catégoriser ou classer des informations issues d’ensemble de données dans le but d’établir des prédictions.
  • L’analyse de données : c’est le fait d’évaluer des informations numériques et de les utiliser de manière utile
  • Le data warehousing : il s’agit littéralement d’un entreposage de données afin d’aider une organisation à prendre les meilleures décisions. C’est une composante essentielle du data mining à grande échelle.
  • Le machine learning : c’est une technique de programmation informatique qui utilise des probabiltés statistiques afin de donner aux ordinateurs et IoT la capacité « d’apprendre ». Le machine learning et l’intelligence artificielle sont deux notions liées.
  • La régression : c’est une méthode analytique utilisée pour prédire une plage de valeurs numériques (les ventes, les températures ou les cours des actions par exemple) à partir d’un ensemble de données spécifique.

Les bénéfices à tirer de la fouille de données

Des données d’une multitude de formats différents affluent dans les entreprises et ce à des vitesses et des volumes sans précédent. Être une entreprise data-driven (pilotée par la donnée) n’est plus une option.

Le succès de toute structure dépend désormais de sa rapidité à découvrir et exploiter le Big Data et à intégrer les données dans le processus décisionnel et métier afin d’identifier et conduire des actions pertinentes au sein de l’organisation.

Le data mining permet aux entreprises de comprendre le passé et le présent en faisant des prédictions précises sur ce qui est susceptibles d’arriver à partir des données afin d’optimiser leur avenir.

Ce processus de fouille peut être utilisé pour répondre à de nombreux objectifs business et commerciaux comme :

  • Augmenter ses revenus
  • Mieux comprendre les segments de clientèle et leurs préférences
  • Acquérir de nouveaux clients
  • Améliorer le cross-selling et la vente incitative
  • Fidéliser les clients et augmenter le taux de rétention (fidélité)
  • Augmenter le ROI des campagnes marketing
  • Détecter une fraude
  • Identifier les risques
  • Suivre les performances opérationnelles

Par exemple, pour améliorer les performances des campagnes marketing, voici comment l’exploration de données peut se révéler très utile. Elle peut vous indiquer quels prospects sont susceptibles de devenir des clients rentables en fonction de leur profil et des profils des clients déjà acquis. Cette technique vous révèle également quels types d’individus sont les plus susceptibles d’être réceptifs à telle ou telle offre.

Ainsi, avec de pareilles connaissances, vous pouvez maximiser votre retour sur investissement (ROI) en faisant des offres spécifiques uniquement aux prospects qualifiés.

Grâce à l’application de techniques d’exploration de vos datas, les décisions sont basées sur une véritable Business Intelligence, plutôt que sur des intuitions ou instincts. Cela permet d’obtenir des résultats cohérents et de prendre ou conserver une avance sur votre concurrence.

Comment mettre en œuvre le data mining ?

Phases préalables : définition des objectifs et préparation de la base

Le succès de ce tout projet d’exploration dépend de la qualité de la préparation de données. En effet, pour qu’il soit viable, un projet de data mining doit commencer par la définition d’un objectif business ou commercial clair. Il faut ensuite constituer des bases de données et les préparer pour l’analyse.

Une mauvaise qualité des données entrainera des résultats peu fiables et médiocres. C’est pourquoi les data miners doivent absolument garantir la qualité des datas qu’ils utiliseront plus tard lors de la phase d’analyse.

Méthodologie de mining en 6 étapes

Les spécialistes de l’exploration de data obtiennent généralement des résultats fiables rapidement en suivant une méthodologie structurée. Voici les 6 principales étapes de ce processus :

  1. Compréhension commerciale : développer une compréhension approfondie des paramètres et du cadre du projet (incluant la situation commerciale actuelle) et définir les facteurs clés de réussite
  2. Compréhension des données : déterminer les informations qui seront nécessaires pour répondre à l’objectif défini, lister les ressources qui contiennent les données utiles et rassembler ces dernières.
  3. Préparation des données : préparer les data dans le format approprié pour répondre à la finalité, s’assurer de leur qualité et corriger les problèmes de duplication ou de manque.
  4. Modélisation : utiliser des algorithmes pour identifier des modèles (patterns).
  5. Évaluation : déterminer si et dans quelle mesure les résultats obtenus par un pattern aideront à atteindre l’objectif commercial final. Il y a souvent une phase itérative pour trouver le meilleur algorithme et donc le meilleur résultat.
  6. Déploiement : mettre les résultats de l’analyse entre les mains des décideurs et utiliser les informations finales pour adapter la stratégie

Instaurer une réelle collaboration entre les équipes

Tout au long de ce processus, il faut instaurer une collaboration étroite entre les experts de l’exploration, les membres du service commercial et les décideurs. C’est cette collaboration qui va permettre de comprendre l’importance des résultats et de les utiliser pour répondre à la question de départ.

Utilisation du data mining : exemples de cas concrets

Groupon aligne ses actions marketing sur les préférences clients

L’un des principaux défis de Groupon est le traitement du volume massifs de données utilisées pour le service d’achat. Chaque jour, l’entreprise traite plus d’un téraoctet de données brutes en temps réel et stocke ces informations dans différents systèmes de BDD.

Le data mining permet à Groupon d’aligner plus étroitement les activités et actions marketing sur les préférences de la clientèle. En analysant 1 téraoctet de données clients en temps réel, cette solution aide l’entreprise à identifier des tendances à mesure qu’elles émergent.

Air France KLM améliore l’expérience des voyageurs grâce à une vision à 360°

La compagnie aérienne utilise des techniques d’exploration de données pour créer une vue client à 360 degrés. Pour cela, elle intègre des informations issues de multiples sources :

  • recherches de voyage,
  • réservations de vol,
  • feedback sur le web,
  • interactions sur les médias sociaux,
  • centres d’appels
  • salons

Air France KLM utilisent cette connaissance approfondie des clients pour créer des expériences de voyage personnalisées ce qui optimise la satisfaction de la clientèle.

Domino’s aide les clients à créer la pizza parfaite

La plus grande entreprise de pizzas au monde, Domino’s, comptabilise 85 000 sources de données structurées et non structurés. Elles sont issues des systèmes présents en point de vente et dans les chaînes d’approvisionnement et d’autres canaux comme les réseaux sociaux, les messages des clients ou Amazon Echo. Ce niveau de connaissance a amélioré les performances de la firme tout en permettant des expériences d’achat individualisées sur les points de contact.

Quel avenir pour l’exploration de data ?

L’avenir est prometteur pour ce domaine et la science de la donnée étant donné la croissance constante de la masse de data. Et tout comme les techniques minières ont évolué et se sont perfectionnées grâce aux améliorations technologiques, les technologies d’extraction d’informations précieuses issues des données permettent d’améliorer la qualité du mining.

Auparavant, seules les organisations dotées de moyens colossaux comme la NASA pouvaient avoir accès à ces technologies analytiques. Les coûts du stockage et de l’analyse était tout simplement trop élevés pour être accessibles aux autres organisations.

Aujourd’hui, les technologies cloud, l’IA, le machine learning et le deep learning se démocratisent. De nombreuses entreprises mettent désormais ces systèmes ainsi que les IoT au service de leur business.

En 2020 on dénombre 10 milliards d’IoT. Les données générées par cette activité et stockées dans le cloud créent un besoin urgent d’outils d’analyse flexibles et évolutifs capables de gérer des masses d’informations provenant d’ensembles de données disparates.

Les solutions d’analyse cloud permettent aux organisations d’accéder à des données et à des ressources informatiques de manière plus pratique et plus rentable. Le cloud computing aide les structures à collecter rapidement des data provenant de différentes sources comme :

  • Les ventes
  • Le marketing
  • Le web (site et réseaux sociaux par exemple)
  • Les systèmes de production
  • L’inventaire
  • Le service commercial

Grâce à une solution cloud, elles peuvent ensuite compilez ces data, les préparer, les analyser et agir en conséquence pour obtenir de meilleurs résultats.

Logiciels et outils d’exploration de données

Le data mining peut considérablement aider une organisation. Cependant, la mise en place d’une solution qui répond aux besoins de tous les collaborateurs peut s’avérer complexe. La diversité des outils, langages et les fonctionnalités utilisées par les services peut davantage compliquer le processus.

Fonctionnalités indispensables

Pour choisir une plateforme de mining performante qui convient et s’adapte à l’ensemble de vos équipes et qui génère de la valeur, il faut que celle-ci puisse :

  • Incorporer les meilleurs pratiques du secteur ou type d’activité. Les organismes de santé, par exemple, ont des besoins différents de ceux des entreprises e-commerce.
  • Gérer l’ensemble du cycle de vie du mining : de l’exploration des data à la production.
  • S’aligner avec les applications d’entreprise comme les systèmes de BI, les CRM ou ERP ou tout autre outil avec lequel la plateforme devra interagir pour maximiser le ROI.
  • Intégrer les principaux langages open source (R et Python par exemple) offrant aux développeurs et aux analystes une certaine flexibilité afin de créer des applications innovantes
  • Répondre aux besoins des informaticiens, des data scientists et des analystes tout en répondant aux besoins de reporting et d’utilisation opérationnelle des utilisateurs métier

L’exploration de datas avec Talend

La plateforme Talend Data Fabric offre une gamme complète de fonctionnalités relatives au data management et à l’intégration de données pour aider les équipes de mining à répondre rapidement aux besoins de leur entreprise.

Basée sur une architecture évolutive notre solution complète votre système d’exploration de données en permettant l’exploitation de plus d’informations en un temps réduit. Vous obtenez ainsi des informations stratégiques rapidement et pouvez détecter un avantage concurrentiel en très peu de temps.

Alors que les organisations continuent d’être inondées de quantités massives de données internes et externes, elles doivent être en mesure de transformer cette matière première en informations exploitables à une vitesse adaptée au rythme de l’entreprise.

Des organisations de tous les secteurs font confiance à Talend pour les aider à accélérer l’obtention d’information utile grâce au forage de data. Notre plateforme moderne d’intégration permet aux utilisateurs de travailler plus intelligemment et plus efficacement.

Ils peuvent en effet développer et mettre en œuvre des tâches d’intégration de données dix fois plus rapidement qu’en utilisant le codage manuel. Notre solution permet également d’optimiser les coûts : elle représente 20% du coût des autres solutions.

Découvrez dès maintenant comment fonctionnent les outils Big Data de Talend et ce qu’ils peuvent apporter à votre organisation au quotidien.