Data mining : qu’est-ce que c’est ?

Impossible de passer à côté du sujet en 2023 : nous produisons de plus en plus de données. Il devient donc de plus en plus difficile de faire le tri entre celles qui sont pertinentes ou non pour notre activité. Et c’est précisément là qu’intervient le data mining (ou exploration de données pour les francophones).  

En résumé, il s’agit d’une technique qui consiste à faire le tri parmi des volumes gigantesques de données, afin de leur donner du sens.  

Vous n’êtes pas plus avancé avec cette définition ? Pas de panique ! Dans cet article, on explore le sujet du data mining et les solutions qu’il apporte aux entreprises dans leur prise de décision. En plus de décortiquer les différentes approches d’exploration qui existent, étape par étape, on s’intéressera à ses avantages (et limites). Pour finir, nous verrons quels sont les métiers qui s’appuient sur le data mining et comment en faire partie ! 

Qu’est-ce que le data mining  ? 

L’exploration de données (ou data mining) est le processus qui consiste à faire le tri dans de grands ensembles de données. Son principal objectif est donc d’identifier des modèles et de créer des liens entre différentes informations dans le but d’aider une entreprise à prendre de meilleures décisions. Cette dernière peut ainsi mieux prédire le futur de son secteur, comprendre plus précisément les attentes de ses clients et ainsi adopter une stratégie plus adaptée. 

À ce titre, le data mining est un élément clé de l’analyse de données et une discipline centrale de la science des données. Il utilise en effet des techniques d’analyse poussées pour “miner” des informations utiles dans des volumes gigantesques de données.  

A un niveau plus microscopique, le data mining est également considéré comme une étape à part entière de ce que l’on appelle le KDD. Il s’agit du processus de découverte de connaissances dans les bases de données (ou Knowledge Discovery in Database).  

Quelles sont les différentes étapes de l’exploration de données ? 

Passons maintenant à la pratique du data mining. Voici les différentes étapes par lesquelles il est possible d’explorer le Big Data dans une optique de découverte de connaissances :  

1. Nettoyer les données. C’est la première étape qui consiste à faire le ménage dans ses données, pour s’assurer qu’il n’y ait aucune erreur ou irrégularité qui puisse fausser les résultats ;
2. Intégrer les données. Le processus d’intégration permet de combiner plusieurs sources de données, afin d’avoir une vue d’ensemble plus pertinente de ses activités ;
3. Sélectionner les données. Dans cet étape, le Data Miner extrait les données jugées pertinentes de sa base de données ;
4. Transformer les données. Il les transforme ensuite afin qu’elles respectent un même format. Cette étape facile ensuite la première couche d’analyse, ainsi que les opérations d’agrégation de données : 
5. Explorer les données. Les données pertinentes (pour répondre à un problème ou une question spécifique) sont extraites du bassin initial. 
6. Évaluer les modèles. Le data mining consiste ensuite à analyser plusieurs modèles, qui se dégagent des données extraites. 
7. Présenter les résultats de manière concrète. La dernière étape du data mining repose sur l’utilisation d’outils de data visualisation. Le mineur va en effet représenter les résultats de son exploration sous forme de tableaux, de graphiques ou d’arbres. Il pourra ainsi dégager des recommandations claires. Et ainsi, aider son entreprise à prendre de meilleures décisions, adossées sur des données objectives. 

Les différentes techniques d’exploration de données 

Comme n’importe quel explorateur, l’explorateur de données a à son actif plusieurs outils pour miner la data.  

Il s’appuie bien sûr essentiellement sur des algorithmes qui vont l’aider à faire le tri dans l’énorme volume d’informations dont il dispose. Mais il peut aussi utiliser différentes techniques pour convertir le Big Data en connaissances utiles.  

Parmi les plus populaires, on retrouve :  

• La règle d’association. Comme son nom l’indique, cette approche consiste à chercher des relations entre plusieurs variables. Cette dernière devient ensuite une valeur à part entière dans l’ensemble de données. Une entreprise d’e-commerce pourra par exemple lancer une recherche dans l’historique des ventes d’un client. Cette dernière lui permettra de déterminer quels produits sont achetés ensemble et à quelle période pour mieux gérer ses stocks ; 
• La classification consiste à assigner des classes prédéfinies à certains objets. Cela permet par exemple de décrire plus facilement les caractéristiques d’une donnée ou ce qu’un groupe de données peuvent avoir en commun. On parle aussi de regroupement pour identifier les similitudes entre plusieurs objets. C’est un bon moyen de s’y retrouver dans une gamme de produits plus ou moins profonde et variée ; 
• L’arbre de décision. Ce dernier est utilisé pour classer ou prédire un résultat à partir d’un certain nombre de critères ou de décisions. Concrètement, il se présente comme une cascade de questions qui permettent de trier les données en fonction des réponses données ; 
• Le  K-Nearest Neighbor (KNN) est un algorithme permettant de classer les données en fonction de leur proximité avec d’autres données. Il repose sur l’hypothèse selon laquelle des données proches présentent forcément des similarités ; 
• Le réseau de neurones traite les données en utilisant des nœuds. Ces derniers ont une entrée et une sortie. Cela permet de cartographier les connexions entre chaque données, à l’image des neurones d’un cerveau humain. Ce modèle peut notamment être programmé pour donner des valeurs de seuil et ainsi déterminer la précision d’un modèle. 

Dans quels domaines sont appliquées les techniques de data mining ? 

Comme on l’a déjà évoqué, le data mining est une discipline particulièrement intéressante dans le domaine des ventes. Il permet notamment d’analyser le comportement des clients d’une marque et d’utiliser ces informations pour façonner une stratégie pertinente. En fonction de la fréquence d’achat d’un produit, du profil des consommateurs ou des ventes croisées les plus récurrentes, l’entreprise peut notamment affiner sa gamme de produits. Mais aussi optimiser son sourcing, ajuster son pricing, réorienter ses efforts marketing, etc.  

La vente est néanmoins loin d’être le seul domaine d’application du data mining. Il est également utilisé pour :  

• La détection des fraudes. Les banques peuvent ainsi explorer leurs données afin d’identifier des valeurs aberrantes. Une entreprise peut également analyser son flux de trésorerie pour repérer une transaction récurrente vers un compte inconnu ; 
• La gestion des ressources humaines. Le data mining peut être un levier intéressant pour améliorer la rétention de ses talents. L’entreprise pourra notamment faire un meilleur usage d’avantages comme les promotions (salariales ou non) afin de satisfaire ses employés ; 
• Le service client. L’exploration des données permet de collecter des informations opérationnelles pertinentes sur les interactions d’une entreprise avec ses clients. Elle pourra ainsi identifier les points fiables de son expérience et améliorer ce qui doit l’être. 

Les avantages et inconvénients du data mining 

Si le data mining inonde autant de secteurs d’activité différents, c’est qu’il présente de nombreux avantages. Pour les entreprises qui s’adonnent à l’exploration de données, c’est l’assurance de collecter et donc d’analyser des données fiables et pertinentes. On l’a déjà évoqué, mais leur prise de décisions n’en sera que plus rigoureuse et leur stratégie, positionnement et opérations seront plus efficaces.  

Le data mining s’adapte de plus à de nombreuses applications. Tout type de données peut être miné. Et presque tous les problèmes commerciaux, opérationnels ou humains peuvent être résolus grâce à l’exploration de données.  

Néanmoins, il faut aussi tenir compte de ses limites. L’exploration de données est un domaine complexe, qui nécessite des compétences techniques solides et des outils performants. Il y a donc indéniablement une barrière à l’entrée pour les petites entreprises.  

De plus, le data mining ne garantit pas toujours des résultats probants. Même si ses processus d’exploration sont rigoureux, des facteurs extérieurs non pris en compte (comme des perturbations dans le marché, par exemple) peuvent fausser l’analyse.  

Même des entreprises du CAC 40 et des organisations bien installées rencontrent des difficultés avec le forage de données. La FDA (l’administration américaine des denrées alimentaires et des médicaments) a publié un livre blanc dans lequel elle décrit les défis du data mining qu’elle rencontre. Les coupables : les duplicatas de données, la sous et la surdéclaration.  

Pourquoi et comment envisager une carrière dans le data mining ? 

Comme presque tous les métiers qui ont trait de près ou de loin à la data, ceux liés à l’exploration de données ont le vent en poupe. Vous former au data mining s’avèrera donc une stratégie payante si vous envisagez de travailler en tant que :  

• Administrateur de bases de données ;  
• Informaticien ;  
• Analyste de marché ;  
• Architecte de réseau informatique ; 
• Analyste en cybersécurité.  
• Et bien d’autres… 

Si vous envisagez de suivre une carrière dans la data science en général, et le data mining en particulier, posez-vous les bonnes questions. Commencez en effet par réfléchir au rôle que vous aimeriez occuper, et aux compétences nécessaires.  

En plus des compétences techniques liées à l’exploration de données, des connaissances précises dans votre domaine d’activité seront essentielles.  

Il ne vous restera plus ensuite qu’à vous familiariser avec les bases. Et notamment, les outils spécialisés dans l’exploration de données. Vous pouvez aussi étudier un langage de programmation ou approfondir votre maîtrise du machine learning.