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Le data mining est une technique qui s’appuie sur des algorithmes et des principes d’analyse statistique (souvent associés au machine learning et à l’analyse de données) pour analyser de grands jeux de données afin d’y découvrir des tendances, des anomalies et d’autres informations. Avec des outils de collecte et de stockage des données largement répandus, même les petites entreprises peuvent collecter et analyser de gros volumes de données, qu’elles soient liées aux préférences de leurs clients, à l’activité des utilisateurs, à la gestion des stocks ou à toute autre fonction stratégique.
Les entreprises utilisent le data mining pour formuler de précieuses prédictions, identifier des goulots d’étranglement dans leurs systèmes et repérer les problèmes potentiels avant qu’ils n’aient un impact. L’accès à des informations issues du data mining se démocratise grâce à de nouvelles fonctionnalités d’IA qui permettent à différentes parties prenantes de rechercher des tendances et de tester des hypothèses dans les données, sans avoir à faire appel à un analyste ou à un data engineer.
Dans cet article, nous aborderons les bases du data mining et nous vous expliquerons comment utiliser cette technologie pour en tirer des avantages stratégiques.
Omniprésente, la collecte de données suit tous les aspects de notre journée, des produits que nous achetons à notre rythme cardiaque. Les entreprises collectent encore plus de données sur leurs opérations, dont elles peuvent tirer profit en utilisant des techniques de data mining. En effet, le data mining identifie des associations entre des points de données et/ou des données historiques pour générer des informations ou prévoir l’avenir.
Prenons un exemple : les données de ventes générées par une chaîne de produits de grande consommation montrent une augmentation des ventes de crème glacée pendant l’été et de la demande de médicaments contre le rhume pendant l’hiver. Ces données n’ont rien de surprenant, pourtant, les techniques de data mining aident les entreprises à identifier des tendances inattendues qui se cachent dans les données. Par exemple, le data mining peut montrer qu’une augmentation de la demande de certains aliments ou compléments vitaminés est corrélée à une augmentation des ventes de couches neuf mois plus tard, ce qui suggère que ces produits sont populaires auprès des femmes enceintes.
Compte tenu de la quantité de données traitées par les entreprises, ce type d’informations est impossible à détecter sans l’aide d’outils de machine learning et d’analyses statistiques. Les outils de data mining peuvent regrouper des points de données connexes et classer des données de manière inattendue, ce qui permet aux entreprises de réagir rapidement en cas de changements imprévus, ainsi que de prévoir les besoins futurs.
Le data mining et l’analyse de données aident les entreprises à comprendre leurs performances opérationnelles, les choix de leurs clients et les tendances historiques, de façon à prendre des décisions plus éclairées. Voici quatre avantages majeurs du data mining :
Plutôt que de fonder leurs décisions sur des hypothèses ou les meilleures pratiques du secteur, les entreprises peuvent s’appuyer sur des données grâce au data mining, qui les aide à comprendre les avantages et les inconvénients de chaque choix et réduit ainsi les suppositions lors de la prise de décision.
En analysant des données historiques et en temps réel, les outils de data mining peuvent identifier des tendances ou d’autres variables susceptibles de trahir un comportement malveillant ou à risque. Par exemple, les banques peuvent examiner les tendances liées à l’utilisation de DAB pour détecter les activités corrélées au clonage de cartes ou à d’autres escroqueries. Elles peuvent ainsi geler les transactions suspectes et les signaler pour enquête.
À l’échelle d’une entreprise, l’analyse des données d’utilisation des services, des comportements liés aux flux d’achat et des temps de réponse aux demandes d’assistance peut mettre en évidence des goulots d’étranglement opérationnels et des systèmes sursollicités. Les entreprises peuvent s’en servir pour améliorer l’allocation de leurs ressources, accélérer leur délai moyen de réparation (MTTR) et réduire la latence de leurs systèmes.
Le potentiel du data mining est particulièrement remarquable pour la prévision, car il extrapole des tendances à partir de données historiques afin de prédire des comportements futurs. Cette capacité peut s’avérer utile pour la logistique et la planification (en aidant les entreprises à gérer leurs stocks pour garantir la disponibilité de leurs produits), mais aussi pour la gestion des ressources (en prédisant la puissance de calcul nécessaire pour une opération ou un lancement de produit).
Malgré son énorme potentiel, le data mining soulève également des défis uniques qui peuvent nuire à son efficacité. Voici quelques-unes des plus grandes difficultés potentielles :
Pour présenter un intérêt, le data mining nécessite une grande quantité de données. Leur stockage et leur traitement à grande échelle peuvent alors représenter une charge. Chaque étape du processus de data mining, de l’ingestion au stockage et au traitement, nécessite des ressources de calcul et beaucoup d’investissements que certaines entreprises ne peuvent pas justifier.
Même si un processus de data mining permet de découvrir une tendance ou de formuler une prédiction, rien ne garantit que cette prédiction se vérifiera ou que cette tendance offrira une valeur ajoutée quelconque. En outre, l’imprévisibilité des marchés et des préférences des consommateurs peut également limiter l’utilité des informations issues du data mining.
Les techniques de data mining sont généralement assez complexes et exigent des tests itératifs, une évaluation et une amélioration continue pour s’adapter sans cesse aux changements. Elles peuvent donc s’avérer coûteuses et gourmandes en main-d’œuvre, et détourner des ressources d’autres opérations stratégiques importantes.
Pour avoir de la valeur, le data mining a besoin de données précises et utilisables à disposition. Les pipelines de données inefficaces, les biais dans les jeux de données, l’inclusion accidentelle de données sensibles et d’autres problèmes peuvent soulever des risques ou nuire à la qualité des analyses.
Le data mining ne se résume pas à un algorithme ou à un logiciel autonome. C’est plutôt un processus d’exploration stratégique en plusieurs étapes. Voici son fonctionnement :
Avant de collecter et de traiter des données, les entreprises doivent définir des objectifs précis. Dans la mesure où la collecte et le stockage de données exigent beaucoup de calculs, il est important de choisir les sources de données les plus appropriées et les plus complètes et de déterminer si les données disponibles sont suffisantes pour en extraire des informations significatives. Le choix d’objectifs réalistes aide également les analystes à choisir le meilleur modèle de data mining.
Pour optimiser le processus de collecte, il faut définir des paramètres de collecte efficaces à appliquer aux sources de données que vous avez identifiées. En effet, la collecte d’une trop grande quantité de données peut se révéler fastidieuse et peser sur les ressources de stockage et de traitement, tandis qu’une trop petite quantité de données risque de limiter l’utilité du jeu de données. Il est également important d’identifier tout risque potentiel au sein des sources de données avant d’anonymiser et de sécuriser toutes les données sensibles.
Le nettoyage des données est une étape stratégique de leur traitement. Il consiste à éliminer les anomalies et le bruit et tient compte des valeurs manquantes. La standardisation des formats de données est également importante, en particulier lors de la collecte de données provenant de nombreuses sources différentes.
Avant de pouvoir exploiter des modèles pour reconnaître des tendances utiles, vous devrez peut-être d’abord les entraîner et les affiner. L’entraînement implique de pondérer différentes variables, par exemple, en attribuant plus d’importance aux données récemment recueillies par rapport aux données beaucoup plus anciennes, ou en ajustant la taille du jeu de données et le nombre de dimensions analysées.
Un modèle entraîné pour analyser un vaste jeu de données brutes est capable d’identifier l’ensemble des schémas, relations ou tendances statistiquement significatifs au sein des données. Les détails de cette étape dépendent de vos objectifs. Un modèle prédictif peut analyser des tendances historiques pour prévoir une évolution des comportements des utilisateurs, tandis qu’un modèle d’analyse de texte peut suivre les opinions des consommateurs en analysant des avis clients.
Même si un modèle de data mining atteint l’objectif visé, il gagnera probablement à être affiné, en particulier si de nouvelles sources de données sont mises à disposition ou si une méthode de calcul plus efficace est développée pour analyser les données.
Il existe de nombreuses techniques différentes de data mining, chacune adaptée à un ensemble particulier d’objectifs ou à un type de données. Voici quelques-unes des approches les plus populaires :
Une analyse de régression examine la relation entre un point de données particulier, appelé variable dépendante, et une ou plusieurs variables indépendantes. Parmi les exemples courants, citons l’analyse de l’élasticité des prix, qui mesure l’impact potentiel des variations du prix d’un produit sur la demande.
À l’aide de données historiques, des algorithmes prédictifs créent un modèle mathématique qui prévoit les comportements futurs possibles. Les entreprises du secteur de l’industrie déploient ce modèle pour évaluer l’utilisation des machines et identifier les composants susceptibles de présenter une défaillance, afin de les réparer ou de les remplacer de manière proactive.
La classification des données sert à regrouper des données qui partagent une caractéristique prédéfinie, par exemple pour classer comme suspects ou non certains types de comportements des utilisateurs (comme des e-mails). L’affinage de ces classifications permet aux entreprises de les déployer afin de détecter les spams ou les activités malveillantes sur le réseau. La classification est souvent une forme de machine learning supervisé, ce qui signifie que l’algorithme a été entraîné sur des données déjà étiquetées en fonction de ces caractéristiques prédéfinies.
Les algorithmes de clustering créent des groupes de données en fonction de leurs caractéristiques communes plutôt que de classifications prédéfinies. Les entreprises s’appuient sur cette méthode pour découvrir de nouveaux groupes ou schémas comportementaux, par exemple pour identifier un segment de clients qui préfèrent des produits similaires. Le clustering est généralement une forme de ML non supervisé, ce qui signifie qu’il peut être déployé pour analyser des données non étiquetées.
Un arbre de décision est une structure visuelle qui décompose un jeu de données en fonction de différentes décisions qui entraînent d’autres décisions jusqu’à aboutir sur un résultat possible ou une probabilité. Certains algorithmes de diagnostic médical utilisent cette méthode, en triant les patients en fonction de leur âge, de leur pression artérielle et de la présence de certains symptômes, afin de déterminer la probabilité d’un problème médical ou d’une affection spécifique.
La détection des anomalies identifie et surveille les activités autour des données qui diffèrent du comportement de référence attendu, par exemple lorsqu’une requête d’une base de données commence soudainement à utiliser beaucoup plus de puissance du CPU pour s’exécuter. L’utilisation de ces informations peut aider les entreprises à identifier et à corriger les goulots d’étranglement et les inefficacités avant qu’ils n’impactent les performances.
Les équipes de tous les secteurs s’appuient sur des informations extraites de données pour améliorer leur prise de décision et gagner en productivité. Voici quelques exemples d’utilisation du data mining pour les opérations en entreprise :
Grâce au clustering, les équipes marketing peuvent segmenter plus efficacement leur marché adressable, en regroupant les consommateurs en fonction de leurs préférences communes. Ces équipes peuvent ainsi répondre directement aux besoins et attentes de chaque segment, améliorer les retours et identifier de nouvelles opportunités.
Les équipes de sécurité peuvent classer différents types d’activités des utilisateurs, en définissant un comportement de référence attendu et en signalant les fraudes potentielles qui s’écartent de cette norme, comme des dépenses par carte de crédit à l’étranger ou trop élevées. Elles peuvent également analyser l’historique des incidents de sécurité avec la détection des anomalies pour rechercher des tendances dans les données qui présagent une activité malveillante.
Des modèles de prévision peuvent aider les équipes logistiques à améliorer l’efficacité de leur supply chain en prédisant l’évolution de la demande, afin d’assurer une disponibilité constante des produits. Ces modèles peuvent également exploiter des jeux de données complexes sur la supply chain pour y repérer des schémas passés jusque-là inaperçus, tels que l’effet des conditions météorologiques sur le prix de certaines matières premières.
Dans le secteur de la santé, les analystes s’appuient sur le clustering des données pour identifier de nouveaux facteurs de risque, notamment ceux qui pourraient échapper aux diagnostics médicaux conventionnels. Grâce aux liens établis entre les caractéristiques d’un patient (telles que sa localisation, sa profession ou d’autres facteurs) et des problèmes médicaux spécifiques, le data mining peut améliorer les résultats des soins et aider les professionnels de la santé à fournir des soins plus spécialisés.
Le data mining joue désormais un rôle essentiel dans de nombreuses entreprises, auxquelles il permet d’identifier de nouvelles opportunités, de créer de meilleurs produits et d’améliorer leur efficacité opérationnelle. La diversité des modèles de data mining permet aux entreprises d’extraire des informations utiles à partir de nombreux types de données différents et d’identifier des tendances clés parmi des variables apparemment sans rapport. Bien que le data mining puisse exiger beaucoup de ressources de calcul et d’investissements, la plupart des entreprises estiment que ces coûts sont largement compensés par les nombreux avantages analytiques qu’il offre.
Les fonctions du data mining sont diverses et variées : prévision des changements futurs dans un jeu de données, suivi des performances d’un système à l’aide de KPI, identification des relations entre différentes variables, optimisation de la prise de décision grâce à des prédictions concernant le résultat de différents choix, etc. Les fonctions qu’une entreprise choisit d’utiliser dépendent de ses objectifs et des types de données disponibles.
Le data mining commence par la collecte et le prétraitement des données. La plupart des entreprises utilisent l’un des nombreux outils open source disponibles, tels qu’Apache Spark, qui les aident à recueillir et à traiter de grandes quantités de données. Des plateformes d’analyse comme Snowflake offrent l’observabilité, la gestion et la visualisation nécessaires pour vos données, ce qui contribue à réduire les coûts de stockage et de traitement des données tout en fournissant des intégrations utiles basées sur le ML et l’IA.
Les entreprises peuvent utiliser le data mining pour évaluer les performances de leurs systèmes internes, afin d’identifier de nouvelles opportunités d’optimisation. Elles peuvent également exploiter le data mining pour améliorer leur stratégie de mise sur le marché, analyser le comportement de leurs clients et leurs performances marketing, par exemple, pour trouver le message le plus percutant et tester de nouvelles approches marketing et de vente.
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