Le data mining n’est pas né lors de l’ère numérique. Ce concept existe depuis plus d’un siècle mais il est devenu réellement connu dans les années 1980. Depuis, un long chemin a été parcouru. Les entreprises utilisent désormais le data mining et le machine learning pour accomplir de nombreuses tâches, de l’amélioration du processus de vente à l’interprétation des données financières pour l’investissement.

Découvrez dans ce guide tout ce qu’il faut savoir sur le data mining, de sa définition à son utilité concrète dans l’entreprise en passant par sa mise en œuvre opérationnelle.

Qu’est-ce que le data mining ?

Définition

Le data mining désigne le processus d’analyse de volumes massifs de données et du Big Data sous différents angles afin d’identifier des relations entre les data et de les transformer en informations exploitables. Ce dispositif rentre dans le cadre de la Business Intelligence et a pour but d’aider les entreprises à résoudre des problèmes, à atténuer des risques et à identifier et saisir de nouvelles opportunités business.

En français, ce processus porte différents noms :

• Exploration de données
• Fouille de données
• Forage de données
• Ou encore extraction de connaissances à partir de données

Le data mining est un processus indissociable de l’analyse Big Data, de l’intelligence prédictive et de l’exploitation des données.

Origines du concept

Le data mining n’est pas un concept récent. Déjà au XVIIème siècle, les individus cherchaient des solutions pour analyser les données et identifier des caractéristiques communes.

L’une des premières traces du concept de data mining remonte à 1936. C’est cette année-là qu’Alan Turing, mathématicien et cryptologue britannique, a introduit l’idée d’une machine capable d’effectuer des calculs similaires à ceux des ordinateurs modernes. Les travaux de Turing font partie des fondements de la programmation et de l’informatique.

Mais c’est plus tard, dans les années 1980, que le data mining commence réellement d’exister et trouve même un nom. Son appellation vient du fait que les data scientists de l’époque comparent la recherche d’information précieuse dans une grande base de données et 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.

L’utilité de l’exploration de données aujourd’hui

Aujourd’hui, le data mining est utilisé dans de nombreux secteurs d’activité comme la recherche, le marketing, le développement de produits, la santé ou encore l’éducation.

Ce processus permet de résoudre rapidement des problèmes qui, jusqu’alors, demandaient énormément de temps pour être réglés manuellement.

L’utilisation de techniques statistiques diverses pour analyser les données permet aux utilisateurs d’identifier des modèles, des tendances et des corrélations qui n’apparaissaient pas clairement au départ. Grâce aux résultats des différentes analyses successives, ils peuvent prédire ce qui est susceptible de se produire et prendre des mesures pour influencer et maximiser les résultats commerciaux.

Lorsque le data mining est employé efficacement, il peut fournir aux organisations un avantage considérable par rapport à leurs concurrents. Il permet en effet de mieux comprendre les clients, de développer des stratégies marketing efficaces, d’augmenter les revenus et de réduire les coûts.

Concepts clés du data mining

Utiliser le data mining dans son entreprise implique de connaître de nombreux concepts, outils et techniques qui gravitent autour de cette notion. En voici les principaux :

• Le nettoyage et la préparation des données : c’est une étape au cours de laquelle les données sont transformées afin d’être analysées et traitées de manière opérationnelle. Supprimer des erreurs ou identifier une information manquante par exemple.
• L’intelligence artificielle (IA) : ce sont des systèmes qui effectuent des activités analytiques en imitant la réflexion humaine comme l’apprentissage, le raisonnement ou la résolution de problèmes.
• L’apprentissage de règles d’association : il s’agit d’outils recherchant des relations entre des variables d’un jeu de données. Il peut, entre autres, permettre à une entreprise d’identifier des produits qui sont généralement achetés ensemble par les clients.
• Le clustering : c’est un process de partitionnement d’un jeu de données en clusters (sous-groupes) pour aider les utilisateurs à comprendre le regroupement de données ou des faits auparavant inconnus.
• La classification : cette technique sert à catégoriser ou classer des informations issues d’un jeu de données dans le but d’établir des prédictions.
• L’analyse de données : c’est le fait d’évaluer des informations numériques et de les utiliser de manière utile.
• Le data warehousing : il s’agit littéralement d’un entreposage de données afin d’aider une organisation à prendre les meilleures décisions. C’est une composante essentielle du data mining à grande échelle.
• Le machine learning : c’est une technique de programmation informatique qui utilise des probabiltés statistiques afin de donner aux ordinateurs et IoT la capacité « d’apprendre ». Le machine learning et l’intelligence artificielle sont deux notions liées.
• La régression : c’est une méthode analytique utilisée pour prédire une plage de valeurs numériques (les ventes, les températures ou les cours des actions par exemple) à partir d’un jeu de données spécifique.

Les avantages du data mining

Les entreprises voient arriver des données dans de multiples formats à une vitesse et dans des volumes sans précédent. Être une entreprise data-driven (pilotée par la donnée) n’est plus une option.

Le succès de toute structure dépend désormais de sa rapidité à exploiter les insights issus du Big Data et à les intégrer dans le processus décisionnel et métier afin d’identifier et conduire des actions pertinentes au sein de l’organisation.

Le data mining aide les entreprises à optimiser leur avenir. Il leur permet de comprendre le passé et le présent et de faire des prédictions précises sur ce qui est susceptible d’arriver.

Le data mining peut être utilisé pour répondre à de nombreux objectifs business et commerciaux comme :

• Augmenter ses revenus
• Mieux comprendre les segments de clientèle et leurs préférences
• Acquérir de nouveaux clients
• Améliorer le cross-selling et la vente incitative
• Fidéliser les clients et augmenter le taux de rétention (fidélité)
• Augmenter le ROI des campagnes marketing
• Détecter une fraude
• Identifier les risques
• Suivre les performances opérationnelles

Par exemple, pour améliorer les performances des campagnes marketing, voici comment le data mining peut se révéler très utile. Il indique les prospects susceptibles de devenir des clients rentables en comparant leur profil aux profils des clients déjà acquis. Cette technique révèle également quels types d’individus pourraient être plus réceptifs à telle ou telle offre.

Ainsi, armé de pareilles connaissances, vous pouvez maximiser votre retour sur investissement (ROI) en faisant des offres spécifiques uniquement aux prospects qualifiés.

Grâce au data mining, les décisions sont basées sur une véritable Business Intelligence, plutôt que sur des intuitions ou instincts. Cela permet d’obtenir des résultats cohérents et de prendre ou conserver une avance sur votre concurrence.

Mise en œuvre du data mining

Phases préalables : définition des objectifs et préparation de la base de données

Tout projet de data mining commence par une préparation des données adéquate : définir un objectif business ou commercial clair, constituer les bases de données correspondantes et préparer ces dernières pour analyse.

Une mauvaise qualité des données entrainera des résultats peu fiables. C’est pourquoi les data miners doivent absolument garantir la qualité des datas qu’ils utiliseront plus tard lors de la phase d’analyse.

Méthodologie de data mining en six étapes

Les spécialistes du data mining obtiennent généralement des résultats fiables en suivant un processus structuré et réitérable en six étapes :

1. Compréhension commerciale : développer une compréhension approfondie des paramètres et du cadre du projet (incluant la situation commerciale actuelle) et définir les facteurs clés de réussite.
2. Compréhension des données : déterminer les informations qui seront nécessaires pour répondre à l’objectif défini, lister les ressources qui contiennent les données utiles et rassembler ces dernières.
3. Préparation des données : préparer les données dans le format approprié pour répondre à la finalité business et corriger les problèmes de qualité tels que les doublons ou les données manquantes.
4. Modélisation : utiliser des algorithmes pour identifier des modèles.
5. Évaluation : déterminer si et dans quelle mesure les résultats obtenus par un modèle aideront à atteindre l’objectif commercial final. Il y a souvent une phase itérative pour trouver le meilleur algorithme et donc le meilleur résultat.
6. Déploiement : mettre les résultats de l’analyse à la disposition des décideurs et utiliser les informations finales pour adapter la stratégie.

Instaurer une réelle collaboration entre les équipes

Tout au long de ce processus, les data miners, les membres du service commercial et les décideurs doivent entretenir une étroite collaboration afin d’interpréter les résultats et répondre à la question de départ.

Utilisation du data mining : exemples de cas concrets

Groupon aligne ses actions marketing sur les préférences clients

L’un des principaux défis de Groupon est le traitement du volume massifs de données utilisées pour le service d’achat. Chaque jour, l’entreprise traite plus d’un téraoctet de données brutes en temps réel et stocke ces informations dans différents systèmes de BDD.

Le data mining permet à Groupon d’aligner plus étroitement les activités et actions marketing sur les préférences de la clientèle. En analysant 1 téraoctet de données clients en temps réel, cette solution aide l’entreprise à identifier des tendances à mesure qu’elles émergent.

Air France KLM améliore l’expérience des voyageurs grâce à une vision à 360°

La compagnie aérienne utilise des techniques de data mining pour créer une vue client à 360 degrés. Pour cela, elle intègre des informations issues de multiples sources :

• recherches de voyage,
• réservations de vol,
• feedback sur le web,
• interactions sur les médias sociaux,
• centres d’appels
• salons

Air France KLM utilisent cette connaissance approfondie des clients pour créer des expériences de voyage personnalisées ce qui optimise la satisfaction de la clientèle.

Domino’s aide les clients à créer la pizza parfaite

La plus grande entreprise de pizzas au monde, Domino’s, comptabilise 85 000 sources de données structurées et non structurées. Elles sont issues des systèmes présents en point de vente et dans les chaînes d’approvisionnement et d’autres canaux comme les réseaux sociaux, les messages des clients ou Amazon Echo. Ce niveau de connaissance a amélioré les performances de la firme tout en permettant des expériences d’achat individualisées sur les points de contact.

L'avenir du data mining

L’avenir est prometteur pour ce domaine et la science de la donnée étant donné la croissance constante du volume des données. Et tout comme les techniques minières ont évolué et se sont perfectionnées grâce aux améliorations technologiques, les technologies d’extraction d’informations précieuses issues des données permettent d’améliorer la qualité du mining.

Auparavant, seules les organisations dotées de moyens colossaux comme la NASA pouvaient avoir accès à ces technologies analytiques. Les coûts du stockage et de l’analyse étaient tout simplement trop élevés pour être accessibles aux autres organisations.

Aujourd’hui, les technologies cloud, l’IA, le machine learning et le deep learning se démocratisent. De nombreuses entreprises mettent désormais ces systèmes ainsi que les IoT au service de leur business.

En 2020, les appareils connectés (IoT) étaient au nombre de 10 milliards. Les données générées par cette activité et stockées dans le cloud créent un besoin urgent d’outils d’analyse flexibles et évolutifs capables de gérer des masses d’informations provenant de jeux de données disparates.

Les solutions d’analyse cloud permettent aux organisations d’accéder à des données et à des ressources informatiques de manière plus pratique et plus rentable. Le cloud computing aide les structures à collecter rapidement des données provenant de différentes sources comme :

• Les ventes
• Le marketing
• Le web (site et réseaux sociaux par exemple)
• Les systèmes de production
• L’inventaire
• Le service commercial

Grâce à une solution cloud, elles peuvent ensuite compiler ces données, les préparer, les analyser et agir en conséquence pour obtenir de meilleurs résultats.

Logiciels et outils du data mining

Le data mining peut considérablement aider une organisation. Cependant, la mise en place d’une solution qui répond aux besoins de tous les collaborateurs peut s’avérer complexe. La diversité des outils, langages et les fonctionnalités utilisées par les services peut davantage compliquer le processus.

Fonctionnalités indispensables

Pour choisir une plateforme de data mining performante qui convient et s’adapte à l’ensemble de vos équipes et qui génère de la valeur, il faut que celle-ci puisse :

• Inclure les meilleurs pratiques du secteur ou type d’activité. Les organismes de santé, par exemple, ont des besoins différents de ceux des entreprises d'e-commerce.
• Gérer l’ensemble du cycle de vie du processus de data mining : de l’exploration à la production des données.
• S’aligner avec les applications d’entreprise comme les systèmes de BI, les CRM ou ERP ou tout autre outil avec lequel la plateforme devra interagir pour maximiser le ROI.
• Intégrer les principaux langages open source (R et Python par exemple) offrant aux développeurs et aux analystes une certaine flexibilité afin de créer des applications innovantes.
• Satisfaire aux exigences des informaticiens, des data scientists et des analystes tout en répondant aux besoins de reporting et d’utilisation opérationnelle des utilisateurs métier.

Talend et le data mining

La plateforme Talend Data Fabric offre une gamme complète de fonctionnalités de gestion et d’intégration de données pour aider les équipes de data mining à répondre rapidement aux besoins de leur entreprise.

Basée sur une architecture évolutive, notre solution complète votre système de data mining en permettant l’exploitation de plus d’informations en un temps réduit. Vous obtenez ainsi des informations stratégiques rapidement et pouvez détecter un avantage concurrentiel en très peu de temps.

Alors que les organisations continuent d’être inondées de quantités massives de données internes et externes, elles doivent être en mesure de transformer cette matière première en informations exploitables à une vitesse adaptée au rythme de l’entreprise.

Des organisations de tous les secteurs font confiance à Talend pour les aider à accélérer l’obtention d’information utile grâce au data mining. Notre plateforme moderne d’intégration permet aux utilisateurs de travailler plus intelligemment et plus efficacement.

Ils peuvent en effet développer et mettre en œuvre des tâches d’intégration de données dix fois plus rapidement qu’en utilisant le codage manuel et pour cinq fois moins cher qu’avec d’autres solutions.

Découvrez dès maintenant comment fonctionnent les outils Big Data de Talend et ce qu’ils peuvent apporter à votre organisation au quotidien.