Qu’est-ce que le datamining ?

Avec le développement de l’informatique, d’internet et du numérique au sens large, les données numériques sont maintenant partout. Le traitement des données est une tâche hautement importante, car il garantit le développement des  services numériques et celui des entreprises/organisations. À cet effet, plusieurs outils ont été mis au point en vue de traiter les informations de manière efficiente. Le datamining est le processus d’analyse et d’extractions des données significatives à partir d’une grande quantité de données. Quels sont ses domaines d’application et quelles sont ses limites ? On en parle ci-dessous.

Tout savoir sur la datamining

Le datamining (ou data mining), que l’on traduit parfois en français par extraction de connaissances à partir de données est l’action d’extraire des informations importantes à partir d’un grand volume de données (brutes) de manière automatique ou semi-automatique. Encore appelé exploration/prospection de données, cet instrument d’analyse et de prospection est en effet un condensé d’outils d’analyse. Le data mining met à contribution l’intelligence artificielle (IA), la statistique et divers algorithmes pour fournir les informations nécessaires au développement d’une entreprise ou organisation ou à une tâche bien précise.

Pour ce faire, il utilise des procédés automatiques ou semi-automatiques pour obtenir les résultats escomptés. Le datamining est très avantageux pour les entreprises ou organismes. Il leur permet en effet d’élaborer des stratégies de développement efficaces en leur offrant une vue globale sur leurs forces (opportunités) et faiblesses. Ainsi, les utilisateurs de cet instrument d’analyse/prospection sont capables de connaître les comportements et besoins de leurs clients ou d’un groupe cible donné. Ceci a pour avantage l’anticipation et la prise de bonnes décisions.

Méthode d’usage du data mining

Le data mining répond à certaines exigences d’usage ou d’emploi. Ainsi, pour en tirer profit, une méthodologie d’usage déclinée en cinq étapes est requise :

• Définition du problème : il s’agit là de définir clairement la raison de l’analyse, ses objectifs et les résultats attendus.
• Collecte de données : c’est une étape cruciale qui doit se faire minutieusement. L’analyse se faisant sur les données collectées, ces dernières doivent être utilisables, c’est-à-dire de qualité.
• Construction d’un modèle d’analyse : il s’agit de trouver un modèle d’analyse en testant plusieurs critères.
• Étude des résultats.
• Formalisation et diffusion des résultats.

Ces étapes constituent un guide d’usage pour mener à bien les analyses effectuées avec le datamining.

Atouts du data mining

Le datamining comporte offre avantages lorsqu’il est bien utilisé. Si vous êtes un chef d’entreprise/organisation, vous devez connaître au mieux vos données, le fonctionnement de votre entreprise/organisation afin de tirer profit du datamining. Il permet de découvrir des informations significatives dissimulées dans vos données qui ne seraient pas perceptibles à partir d’une simple analyse.

Il permet aussi d’améliorer la gestion de la relation client dont l’identification des besoins de la clientèle. Il sert à optimiser la performance des sites web (e-commerce), d’anticiper les maintenances, d’identifier les fraudes, de prendre des décisions utiles et efficaces.

Domaines d’application du datamining

Le datamining est d’une grande utilité, car il est utilisé dans plusieurs secteurs d’activités aujourd’hui. Cet outil a considérablement boosté le rendement de plusieurs entreprises à travers le monde. Le data mining sert dans les secteurs d’activité ci-après :

• Les banques ;
• Les sociétés de communication ;
• Les structures de finance ;
• Les sociétés d’assurance ;
• Les commerces ;
• Les sites de marketing ;
• Les sociétés GSM (téléphonie) ;
• Les call centers (centres d’appels) ;
• La santé ;
• L’éducation (ex: la data pédagogie);
• La recherche scientifique ;
• Les services de sécurité publique (police, militaire) ;
• Les gouvernements ;
• Internet (réseaux sociaux, moteurs de recherche).

Comme vous pouvez le constater, les utilisateurs du data mining sont diversifiés. L’information est le nerf de la guerre, car celui qui a la bonne information au bon moment a le pouvoir. Le data mining permet d’avoir ce pouvoir.

Les problématiques liées au datamining

Malgré tous les avantages du datamining, il présente quelques limites. Le datamining est adapté au traitement des grands volumes d’informations. Ce qui fait qu’il requiert un grand temps de travail. Il présente aussi quelques problèmes d’éthique en raison de son caractère automatique. Une mauvaise manipulation des données personnelles avec la datamining peut porter atteinte à la vie privée.

Comment fonctionne le datamining ?

Le datamining est un processus qui peut vous sembler long et complexe. Maintenant, il est important de prendre le temps pour avoir des données fiables et significatives. Nous vous conseillons donc de prendre le temps à chaque étape. Mais quelles sont-elles ?

Pour faire simple, le datamining se déroule en 5 étapes, à savoir :

1. L’identification du problème
2. La collecte des données
3. L’analyse les données
4. L’étude des résultats obtenus
5. La diffusion des informations

Il n’est pas toujours évident de formuler la question correspondant au problème et pourtant, c’est indispensable pour la suite. Vous pouvez tout simplement vous demander quel est l’intérêt de collecter un type de données en particulier. Dans la phase de la collecte de données, vous devrez être vigilant pour extraire toutes les données non concluantes ou encore celles dont vous n’êtes pas certain, pour ne pas fausser les résultats.

Pour l’analyse des résultats, il est parfois nécessaire de s’y prendre de plusieurs manières, afin de vous assurer de la concordance des données obtenues. Pour cela, vous pourrez utiliser différentes méthodes, comme la classification, la segmentation, les arbres décisionnels, ou encore des algorithmes particuliers. À vous de trouver l’outil adapté à vos besoins, pour explorer facilement vos fichiers clients par exemple.

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