Data Mining : définition, avantages et exemples logiciels

Le data mining, ou « exploration de données », est une méthode analytique qui s’inscrit dans le cadre de la Business Intelligence. Cette branche de la data science consiste à extraire des informations à partir de grandes quantités de données. En effet, le volume de data accessible sur Internet a explosé ces dix dernières années. Le forage de données est donc devenu indispensable pour permettre aux entreprises d’exploiter ces informations et rester compétitives. 

À quoi sert le data mining ? Quels sont ses avantages ? Quels sont les différents outils et techniques du data mining ? Découvrez ce qu’il faut savoir sur l’exploration de données. 

Data mining : définition simple 

Le data mining (en français, « exploration de données » ou « forage de données ») consiste à analyser des grands ensembles de data afin d’établir des corrélations entre les données et de les rendre exploitables. Le data mining est donc indissociable de la data science et s’inscrit dans la Business Intelligence. Il présente plusieurs intérêts pour les entreprises :

Le concept de data mining est apparu en 1936. Le cryptologue et mathématicien anglais Alan Turing a été le premier à imaginer une machine en mesure d’exécuter des calculs équivalents à ceux réalisés par nos ordinateurs actuels. Les sciences informatiques et la programmation trouvent en partie leurs origines dans les travaux d’Alan Turing. C’est dans les années 1980 que le data mining fait réellement son apparition. « Mining » signifie littéralement « exploitation minière ». Le processus est nommé ainsi, car les data scientists associent alors l’exploration de données à l’exploitation de minerai. Les deux disciplines impliquent l’exploration de grandes quantités de matériaux pour déceler un composant utile et pertinent. 

Le data mining s’avère très utile pour résoudre des problèmes rapidement. C’est pourquoi, de nos jours, des organisations issues de tous les secteurs d’activité ont recours à cette technique. Il est fréquemment utilisé dans le marketing, la recherche, la santé, le développement de produits, l’éducation, etc. Les data scientists s’appuient sur des méthodes statistiques pour traiter les données et détecter des modèles, des connexions et des tendances. À partir des résultats obtenus, les entreprises sont capables d’établir des prédictions, de définir les stratégies et de mettre en place les actions adéquates pour optimiser leurs performances commerciales. 

Le data mining représente un réel avantage compétitif. Il aide les sociétés à mieux comprendre les besoins des clients afin d’élaborer des stratégies marketing ciblées et ainsi, diminuer les investissements et augmenter les bénéfices. 

Quels sont les avantages du data mining ?

Les entreprises disposent d’énormes quantités de données issues de sources très variées. Or, la réussite d’une société repose de nos jours en grande partie sur sa capacité à exploiter les insights provenant du big data. Elle doit être en mesure de les assimiler dans leur prise de décision afin de déterminer et de mettre en place les actions adaptées. L’exploration de données joue donc un rôle essentiel. Les entreprises ont tout intérêt à comprendre comment fonctionne le data mining pour garantir leur pérennité. Il leur permet en effet d’analyser les actions passées et d’en tirer les leçons dans le but d’établir des prédictions pertinentes. Le data mining peut servir différents objectifs marketing et commerciaux :

Par exemple, pour vous aider à optimiser les résultats de vos campagnes marketing, l’outil de data mining identifie les prospects les plus qualifiés en comparant leurs caractéristiques à celles des clients déjà fidèles. Le processus permet également d’établir des prédictions sur les segments de clients susceptibles d’être intéressés par un produit ou une offre spécifique. Grâce au data mining, il est donc possible de personnaliser les offres selon les typologies de clients et ainsi, d’augmenter son ROI. En somme, les entreprises peuvent s’appuyer sur le data mining pour prendre des décisions éclairées reposant sur une réelle Business Intelligence et donc, rester concurrentielles.

Data mining : 2 techniques principales

1) Les techniques prédictives

Les techniques de data mining prédictives, également appelées « techniques supervisées », consistent à analyser des données mesurées afin de prévoir des variables cibles. Par exemple, une entreprise prélève les données des clients qui représentent une grande valeur pour son chiffre d’affaires. Quand un nouveau client qui présente les mêmes caractéristiques est enregistré dans la base de données, il est considéré comme un client potentiellement intéressant pour l’entreprise. Cette dernière peut alors concentrer ses efforts marketing sur ce type de client. 

Les méthodes prédictives de data mining s’appuient sur les techniques de régression, les réseaux de neurones artificiels et les arbres de décision. Une société qui souhaite améliorer son offre pourrait établir son arbre de décision de la façon suivante : Elle définit d’abord deux branches principales. Chacune représente une hypothèse :

L’entreprise peut se baser sur ces prédictions pour prendre la meilleure décision : concevoir un nouveau produit ou améliorer un produit existant. 

2) Les techniques descriptives 

En data mining, les techniques descriptives (ou techniques non supervisées) sont destinées à faciliter la compréhension de l’information au sein des sources de données. En effet, même si l’information est disponible, elle est perdue au milieu des grands ensembles de data. Le data mining permet d’organiser les données pour rendre l’information lisible et exploitable. Il existe deux méthodes descriptives : 

• L’association (ou analyse de séquences ou d’affinités) : Elle consiste à identifier le lien de causalité entre deux événements afin de mettre en évidence des tendances de comportements.
  Par exemple, si l’analyse des habitudes d’achat indique que le client achète plusieurs fois le même T-shirt dans un coloris différent, il sera alors pertinent de suggérer d’autres coloris sur la fiche produit du T-shirt. Cela contribuera à améliorer l’expérience client, mais aussi le montant du panier moyen. 
• La classification (également appelée « segmentation » ou « clusturing ») : cette méthode consiste à rassembler des données similaires dans des sous-ensembles.
  Par exemple, une entreprise désire mettre en avant un produit de beauté auprès des femmes de 20-25 ans. La classification va permettre de segmenter la clientèle selon des critères démographiques, psychologiques et socioprofessionnels dans le but de personnaliser la campagne marketing.

Data mining : 5 logiciels pour l’exploration de données 

1- Python (Open-source)

Il est possible de simplifier le data mining en s’appuyant sur des outils. Python demeure toutefois une valeur sûre. En effet, il s’agit de l’outil de base, essentiel à tout data analyst. Langage de programmation open-source, Python est en effet l’un des logiciels les plus utilisés dans le domaine du data mining. Il est à la fois simple et polyvalent et permet d’automatiser toutes vos tâches en créant des scripts. Python dispose d’une bibliothèque fournissant une grande variété d’outils consacrés au forage de données. 

2- KNIME (Open source)

KNIME (Konstanz Information Miner) est un logiciel open-source dédié à l’exploration et à l’intégration de données. Il comprend des outils d’apprentissage automatique et de data mining. Son interface est personnalisable et modulaire, afin de vous permettre de regrouper un pipeline de données et d’atteindre des objectifs spécifiques. KNIME peut être utilisé pour toutes les étapes et activités du data mining telles que la régression, la classification ou encore la réduction des dimensions.

Il permet aussi d’exécuter d’autres algorithmes d’apprentissage automatique comme le clustering, la régression logistique et l’arbre de décision. Enfin, KMINE s’intègre à différents outils comme R et Python. Il constitue ainsi un outil de Business Intelligence performant, régulièrement dans divers secteurs comme la finance, les réseaux sociaux ou encore l’industrie pharmaceutique. Il s’adapte en outre aux plus petites entreprises. 

3- SAS Enterprise Miner

SAS Enterprise Miner est une plateforme adaptée à toutes les tailles d’entreprises. Le logiciel est dédié à la préparation et à l’exploration de données. Il vous permet également d’obtenir des rapports détaillés des résultats du forage de données. SAS offre plusieurs fonctionnalités data mining telles que le partitionnement et l’échantillonnage de données. Vous disposez aussi d’un choix de modèles prédictifs. 

Par ailleurs, l’outil offre des avantages que n’ont pas les logiciels data mining open source.  Le code scoring, par exemple, vous permet de vérifier que votre code est propre et correct. Vous avez aussi la possibilité d’intégrer vos données dans un data wharehouse dans le cloud de manière sécurisée. 

4- Orange (Open source)

Si vous ne parvenez pas à maîtriser Python, Orange peut se révéler une alternative intéressante. Cette boîte à outils intègre des bibliothèques de data mining fréquemment utilisées en langage Python. Orange vous donne la possibilité de réaliser du forage de données en passant par son interface visuelle ou en créant des scripts Python. L’outil s’adapte ainsi à votre niveau d’expertise et à la tâche que vous souhaitez réaliser. Orange constitue une base d’apprentissage intéressante pour les néophytes qui peuvent ainsi tester différents algorithmes d’apprentissage, d’analyse et de visualisation de données. Les utilisateurs expérimentés pourront intégrer des modules supplémentaires pour exploiter des fonctionnalités plus pointues comme le traitement du langage naturel, l’exploration de texte, l’analyse de réseau, etc. 

5- RapidMiner

RapidMiner est un outil de data mining vous permettant de réaliser toutes les étapes du processus d’exploration de données. Il vous permet d’accéder aux données, de les organiser, de les préparer, de les modéliser, etc. Il intègre des algorithmes de machine learning et s’adapte ainsi aux utilisateurs non aguerris qui souhaitent exécuter des tâches complexes. 

RapidMiner dispose d’une interface de type « glisser-déposer » qui simplifie sa prise en main. De plus, de nombreuses ressources sont disponibles pour vous aider à utiliser l’outil. Enfin, RapidMiner est un outil data mining évolutif qu’il est possible de compléter par des fonctionnalités supplémentaires. 

Quel est le futur de la data mining ?

Si l’on en croit l’augmentation constante de la production de données, on peut aisément prédire un bel avenir au data mining. Les techniques d’extraction de données ne cessent d’ailleurs de se développer pour améliorer la qualité de l’exploration. Il y a encore quelques années, les techniques d’intelligence artificielle étaient réservées aux grandes organisations. Le stockage et le traitement des ensembles de big data étaient trop coûteux pour les petites structures. 

Les technologies de machine learning et d’apprentissage profond sont désormais accessibles à de nombreuses entreprises. Ces dernières utilisent la data science pour accroître leurs bénéfices et rester compétitives. En 2020, on comptait près de 10 milliards d’appareils connectés dans le monde. L’Internet des Objets (IoT) génère une telle quantité de données qu’il est devenu indispensable de concevoir des outils suffisamment puissants et flexibles pour traiter ces volumes d’informations.

Grâce aux data wharehouse disponibles dans le cloud, l’accès aux données et aux solutions informatiques est devenu moins onéreux pour les entreprises et donc, plus rentable. Le cloud computing permet aux organisations de collecter des données issues de sources très diverses : insights marketing et commerciaux, ventes, réseaux sociaux, sites web, etc. En adoptant une solution cloud, elles ont la possibilité de stocker les données dans un data wharehouse, de les préparer et de les traiter afin d’adapter leur prise de décision. 

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