Qu’est-ce que le data mining?

Le data mining (ou encore exploration de données) regroupe toute une famille d’outils qui facilite l’exploration et qui permet d’analyser des données d’une base décisionnelle tel que Data Warehouse ou DataMart. Différentes techniques efficaces sont mises en place lors de son utilisation. Elles permettent une identification d’informations significatives à partir d’une grande quantité de donnée. Elle requiert ainsi une dépendance de la nature des données et un besoin de l’organisation. Ces données doivent être classées et nécessitent une segmentation. Ainsi, le data mining permet le traitement d’une masse volumineuse de données. Ce sont des algorithmes de hautes sophistications qui permettent de déterminer des corrélations et des liens entre toutes ces informations. Le data mining est défini comme un outil de prospection permettant de trouver des liens significatives et des corrélations informelles entre les données. Cela permet ainsi une meilleure compréhension des liens et des corrélations entre différents phénomènes d’apparences distincts et permet ainsi  une anticipation de tendances qui ne sont encore pas assez discernables. 

Le data mining, outil d’exploration décisionnelle, présente plusieurs techniques d’utilisation. L’utilisation de ses techniques diffère en fonction de la nature des données mais également en fonction du type étude entrepris. Nous retrouvons ainsi plusieurs méthodes : des méthodes qui utilisent des techniques de classification et de segmentation, des méthodes qui utilisent des arbres de décision (similaires aux méthodes de classification), des méthodes qui exploitent les capacités d’apprentissage des réseaux de neurones, des méthodes qui reposent sur les principes et le règles d’analogies. Le processus du data mining comporte différentes étapes : la première étant la définition du problème puis la collecte des données, le choix du modèle d’analyse, l’étude des résultats et enfin, la formation et la diffusion.

Le data mining représente un domaine parmi les plus prometteurs de ces prochaines années. Avec  2,5 trillions d’octets en volume quotidien de données générées, l’enjeu majeur est l’automatisation de la découverte des données qui regorgent parfois de pépites d’informations. Ainsi, le « machine learning » (intelligence artificielle) permet l’analyse et la mise en place des méthodes d’automatisation. En ce qui concerne le marketing, pour les entreprises, il peut s’agir de la compréhension du comportement des consommateurs. Cela va permettre une collecte de données et d’informations sur de potentiels clients afin de les croiser et d’en dégager des apprentissages. L’entreprise va ainsi pouvoir élaborer une stratégie commerciale en fonction des habitudes de consommation des clients. De plus, grâce à la segmentation des clients, les données collectées des clients vont pouvoir être regroupés en clusters. Ces clusters comportent ainsi des groupes qui identifient les segments du marché et les affinités des clients, ce qui va permettre l’optimisation de la communication des cibles marketing. Enfin, les analyses des différentes données et les résultats des analyses vont permettre d’anticiper et de prévoir les tendances à venir. Grâce au data mining, des patterns peuvent être déterminés et cela peut permettre la prédiction de comportement futurs. Ainsi, le data mining permet le ciblage de client, leur fidélisation, l’amélioration de la relation client,  l’augmentation des ventes additionnelles ainsi que la mise en évidence des leviers de satisfaction ou insatisfaction client.

Cependant, le data mining peut rencontrer quelques difficultés. La principale étant la compréhension des données. Le fait de travailler sur des données dans tes tables et tableaux qui peuvent avoir de nombreuses colonnes et lignes peut rendre la compréhension des données difficile. Il faut que ces tableaux soient clairs et lisibles. De plus, l’utilisation des statistiques et logiciels, l’analyse des données et les algorithmes représentent un travail compliqué et minutieux. Pour les dépasser, il faudra alors revenir aux concepts du data mining et essentiellement à la compréhension des données.

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