Data Mining
Data Mining : Définition
Le terme “data mining” peut se traduire en français par “exploration de données”. Il s’agit d’un processus d’analyse de volumes massifs de données sous différents angles, afin de les transformer en informations exploitables. Le data mining s’appuie sur des algorithmes complexes et sophistiqués. En quoi est-il utile ? Et quelles compétences sont utiles pour le maîtriser ? On vous explique !
Qu’est-ce que le data mining ?
Le data mining s’inscrit pleinement dans ce que l’on appelle la “business intelligence”. Il s’agit d’un outil efficace lorsque les entreprises sont face à une importante quantité de données : il va permettre d’analyser ces données sous différents angles, de les catégoriser, et de résumer les relations identifiées. Le but du data mining est d’aider les entreprises à résoudre des problèmes, à atténuer des risques et à identifier et saisir de nouvelles opportunités de développement à travers différentes méthodes, mais suivant un modèle.
Pour autant, le data mining n’a rien de nouveau ! Il est utilisé depuis plusieurs décennies par les entreprises. Son nom a été trouvé dans les années 80. Le data mining s’appelle ainsi, car les data scientists de l’époque comparaient la recherche d’information précieuse dans une grande base de données avec l’exploitation d’une montagne de minerai. Les deux processus nécessitent en effet de passer au crible d’énormes quantités de matériaux pour trouver un élément à forte valeur.
Pourquoi utiliser le data mining
Si le data mining est si plébiscité par les start-up actuellement, c’est parce qu’il permet de résoudre rapidement des problèmes qui, jusqu’alors, demandaient énormément de temps pour être résolus manuellement. Le data mining permet de découvrir des informations cachées dans de très gros volumes de données et cela a un impact très positif pour les entreprises.
Cela leur permet notamment d’identifier des modèles, des tendances et des corrélations qui n’apparaissaient pas clairement au départ. Grâce aux résultats des différentes analyses successives, les sociétés peuvent ainsi prédire de façon scientifique ce qui est susceptible de se produire. Finalement, elles sont donc capables de prendre des mesures pour influencer et maximiser les résultats commerciaux le tout avec une qualité certaine.
Ainsi, grâce à l’exploration des données, la prise de décisions est basée sur une véritable Business Intelligence, plutôt que sur des intuitions.
Les domaines où le data mining est utile
Le data mining est utile pour toutes les entreprises brassant un nombre important de données. Il est actuellement principalement utilisé par les entreprises focalisées sur les consommateurs, dans les secteurs du retail, de la finance, de la communication ou du marketing. Il n’y a pas de lieu de prédilection, tous les utilisateurs génèrent de la donnée qui est une véritable source d’informations si la gestion de celles-ci est correctement effectuée.
L’exploration de données est particulièrement intéressante dans ce dernier secteur : les données traitées peuvent par exemple permettre d’envoyer des promotions ciblées basées sur l’historique d’achat d’un individu. Les enseignes peuvent développer des produits et des promotions pour attirer certains segments de consommateurs. Il s’agit d’une véritable traduction qui est d’une grande utilité pour les clients qui ont véritablement besoin de cette fouille technique.
Les techniques de data mining sont également utilisées dans différents secteurs de recherche, tels que les mathématiques, la cybernétique ou la génétique.
Que ce soit au sein de son entreprise ou pour des clients les techniques liées à cette pratique vous permettent de prendre la meilleure décision en fonction de nombreuses variables impactant chaque projet.
Comment apprendre le data mining
Généralement, dans les entreprises, la mission de data mining est répartie entre plusieurs professionnels. Par exemple, le Data Engineer se charge de collecter et de préparer les données alors que le Data Scientist et le Data Analyst s’occupent de les analyser et de créer des rapports et des visualisations de données.
Ces différents profils sont assez recherchés par les entreprises, qui apprécient des candidats à l’esprit scientifique, disposant de bac+3 à bac+5.
En effet, maîtriser le data mining implique de connaître de nombreux concepts, outils et techniques comme l’intelligence artificielle, le clustering, l’analyse de données ou encore le machine learning.
Rejoindre une école d’informatique spécialisée vous permet d’appréhender l’univers des big data et du web d’une façon professionnelle. Il n’existe pas un type de méthode, mais bien plusieurs. Un apprentissage des technologies ainsi que de l’utilisation des logiciels pour une meilleure analyse des statistiques vous permettra une meilleure classification de vos ressources.
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