Le Data Mining ou l’exploration de données en français est en plein essor depuis quelques années. Cela consiste en l’extraction et l’analyse de données afin de les transformer en informations utiles.
Cet outil, issu de la data science, permet de trouver des structures originales et des schémas de corrélations entre les données, offrant ainsi une meilleure compréhension des liens entre certains phénomènes afin d’anticiper des tendances.
Le Data Mining repose sur l’utilisation d’algorithmes complexes dans des domaines divers comme l’intelligence artificielle, l’informatique ou encore les statistiques. Le Data Mining est une suite d’algorithmes d’apprentissage pour exploiter des données « en profondeur » (deep learning ou les signaux faibles) et trouver divers patterns. Ces algorithmes peuvent être appliqués à divers domaines, comme par exemple la gestion de la relation client. Cela se traduit en solution Big Data, et donc une possibilité d’une augmentation du chiffre d’affaire et une diminution des coûts de l’entreprise.
Aux origines du Data Mining
Le Data Miner existe depuis 1960, contrairement au terme (inventé en 1990), puisque les entreprises utilisent depuis déjà assez longtemps diverses technologies pour récolter et analyser des données en masse. Cependant, il a subi ces dernières années un essor étonnant, principalement parce que la concurrence et la volatilité du consommateur a fortement augmentée. Il y a quelques années, les entreprises visaient principalement un marketing de masse mais avec la concurrence, c’est le marketing personnalisé qui l’emporte. Or l’essor des technologies en Data Science permet aux data miner d’anticiper de mieux en mieux les envies du client,ou les pannes de machine si nous parlons de maintenance préventive ou prédictive. Le Machine Learning, c’est à dire l’apprentissage statistique, n’aurait pas gagné tant en popularité sans le passage des Datawarehouses vers les Data Lakes, ayant des architectures différentes et bien plus efficaces. Ces énormes entrepôts servent de base de données utilisée pour collecter, trier et stocker toutes les données de plateforme Big Data.
Quelles sont les technologies utilisées ?
L’exploration des données découle du Machine Learning qui consiste en l’auto apprentissage des erreurs et expériences d’un ordinateur. De nombreuses techniques permettent maintenant d’affiner les recherches et besoins des entreprises pour leur offrir un maximum d’avantages. Globalement, on distingue cinq types de Mining : l’association, la classification et l’analyse de séquence (tous les trois dans la recherche de patterns) ainsi que le clustering (trouver des groupes de faits inconnus) et la prédiction (l’analyse prédictive). Il existe beaucoup de techniques de DataMining, en voici quelques-unes :
La recherche de données incomplètes, qui consiste en la visualisation de modèle de données multidimensionnelles afin de comparer un ensemble de données complet avec un non complet pour rechercher les attributs manquants.
L’analyse de texte, très utilisé en plateforme Big Data avec du Deep Learning, cela permet de rechercher de manière automatique des motifs dans des textes. Cette technique est utilisée depuis plusieurs années dans les universités notamment pour repérer toute trace de plagiat.
La génétique algorithmique, basé sur la sélection naturelle, les mutations et la recombinaison génétique.
Les arbres décisionnels, qui se compose de structures représentant un ensemble complexe de décisions pour une classification des données.
Utilisation et métiers
Le Machine Learning possède des avantages considérables dans des domaines très variés. A la base, comme la plupart des inventions, le data mining était un outil utilisé par les entreprises pour maximiser les profits en ciblant ses clients et en analysant tout le fonctionnement de l’entreprise. Mais il s’est rapidement vu être un formidable outils dans d’autres sphères que le marketing.
Les détaillants sont une cible importante, juste après les banques et assurances, du Big Data. Ainsi, les cartes de fidélité constituent un véritable registre de vos achats et habitudes alimentaires dans votre magasin préféré. De cette manière, en prenant l’exemple de Target (une chaîne de supermarchés très répandue en Amérique du Nord, semblable à Walmart), il a été possible à l’entreprise grâce à une intelligence artificielle et l’analyse massive de données de prévoir quelle famille aurait une naissance proche. Avant même que les parents aient prévenu l’entourage, Target savait qu’un nouvel enfant était en approche et a donc proposé des promotions pour les couches et biberons à ces familles.
Une autre application du Big Data se trouve dans l’objectif de la baisse du taux de criminalité. Plusieurs villes américaines sont maintenant équipées d’un logiciel de traitement de données permettant de prévoir les risques, les heures et lieux de crimes. Cela permet aux forces de l’ordre de savoir où et dans quelle mesure déployer des unités.
En plus de ces nouveaux avantages, le data mining permet également la création de nombreux emplois. En effet, son essor nécessite l’apport de statisticiens, d’informaticiens ainsi que d’ingénieurs en tous genres.
Pour l’instant, le Data Mining reste encore très cloîtré dans des domaines économiques comme la publicité ou le marketing mais plus tard on pourrait espérer des découvertes extraordinaires en chimie nucléaire, en recherche médicale et bien plus. Malgré ces possibles avantages, il ne faut pas oublier, comme pour l’internet des objets, que ces nouvelles technologies se basent sur la récolte de données de masse. Ainsi, on pourrait se tourner vers un monde où la vie privée ne serait vraiment qu’une utopie très lointaine. Qui sait qui aura accès à vos données, par exemple vos rendez-vous chez le médecin ou vos conversations téléphoniques ? Ce qui est sûr c’est que toutes ces données ne pourront jamais être complètement à l’abri d’un hacker, d’une entreprise ou d’un gouvernement un peu trop curieux ! Mais, le progrès ne s’arrêtera pas, c’est certain.
