Qu'est-ce que l'exploration de données ? – Un guide complet

Une terminologie très courante que nous avons entendue est l'exploration de données. Cela peut apparaître à tout le monde comme quelque chose d'unique ou d'innovant. Cependant, le concept d'exploration de données n'est pas quelque chose de récent, mais il y a une histoire derrière. On peut facilement dire que le concept de data mining existe depuis plus d'un siècle. Cependant, il n'est devenu célèbre que dans les années 1930. La première utilisation a été faite par Alan Turing lorsqu'il a utilisé une machine universelle pour effectuer des calculs effectués par certains des ordinateurs modernes.

Depuis ce jour, il y a eu une évolution constante dans le domaine de l'exploration de données, et nous avons beaucoup avancé. Aujourd'hui, nous voyons des organisations tirer parti de la puissance de l'exploration de données et de l'apprentissage automatique pour automatiser leurs processus concernant les ventes, les opérations, le marketing et d'autres départements.

• Définition de l'exploration de données
• Histoire de l'exploration de données
• Comment fonctionne l'exploration de données ?
• Méthodes d'exploration de données
• Son importance
• Avantages et inconvénients de l'exploration de données
• Cas d'utilisation et exemples
• Techniques
• Outils
• L'avenir de l'exploration de données

Qu'est-ce que l'exploration de données ?

Ce n'est rien d'autre qu'un processus d'analyse d'un énorme quantum de données et ainsi de faire ressortir l'intelligence de ce quantum de données, pour aider les organisations à résoudre les défis commerciaux, gérer et atténuer les risques et ainsi saisir de nouvelles opportunités commerciales. Le nom est dérivé d'une analogie avec la recherche de pierres précieuses dans une montagne de minerai. Le processus d'exploration et d'exploration de données implique à la fois la recherche d'éléments de valeur en passant au crible de grandes quantités d'informations.

Ce processus est utilisé dans de multiples facettes d'une entreprise telles que les ventes, le marketing, le développement de produits, la recherche, la formation et le développement. S'il est utilisé efficacement, il peut faire des merveilles car il aide à obtenir des informations précieuses sur les clients, générant ainsi des stratégies efficaces entraînant une amélioration des performances et de meilleurs revenus.

Historique de l'exploration de données

Si nous regardons l'histoire, l'un des premiers articles qui a publié le mot « exploration de données » a été rédigé par un homme du nom de Michael C. Lovell en 1983. À cette époque, Lovell et d'autres économistes de renom pensaient que cette méthode pouvait conduire à des erreurs. conclusion.

Cependant, dans les années 90, le concept d'extraction de valeur à partir de données et de modèles de formation avait gagné en popularité. En 1996, Teradata, NCR et un autre ensemble d'entreprises ont exécuté un projet qui a conduit à la standardisation des technologies d'exploration de données. Ce travail comprenait le processus CRISP-DM, qui signifie Cross Industry Standard Process for Data Mining. L'ensemble du processus a été divisé en six étapes telles que :

1. Compréhension commerciale
2. Compréhension des données
3. Préparation des données
4. La modélisation
5. Évaluation
6. Déploiement

Au début des années 2000, les entreprises ont pu voir la valeur de l'exploration de données et ce processus a décollé de façon exponentielle, faisant de l'industrie elle-même une activité très lucrative.

Comment fonctionne l'exploration de données ?

Les principes fondamentaux du processus d'exploration de données consistent à poser une question commerciale, à rechercher des données qui aideront à répondre à cette question et enfin à préparer cet ensemble de données pour l'analyse. Il faut noter que le succès dans les étapes suivantes dépendra entièrement de l'efficacité des tâches effectuées dans les étapes précédentes. Si la qualité des données est compromise, cela peut entraîner une mauvaise sortie. Par conséquent, tous ceux qui sont dans l'exploration de données doivent considérer la qualité des données comme la PRIORITÉ ABSOLUE.

L'exploration de données en 5 étapes

En règle générale, les professionnels suivent une méthodologie structurée avec des processus reproductibles qui fournissent les résultats souhaités. Regardons ces 5 étapes

Étape 1 : Compréhension commerciale

Ici, vous devez définir quel est l'objectif commercial du projet en le mappant avec le scénario commercial actuel. Parallèlement à cela, vous devez également définir les paramètres du projet.

Étape 2 : Compréhension des données

Une fois l'énoncé du problème défini à l'étape 1, il est important d'identifier le bon ensemble de données qui aidera à résoudre l'énoncé du problème. Il se peut que vous deviez obtenir ces données à partir de plusieurs sources.

Étape 3 : Préparation des données

Une fois les sources de données identifiées et les données collectées, préparez les données dans le format requis, conformément à l'objectif commercial. S'il y a des problèmes tels que la duplicité des données ou des points de données manquants, ils doivent être résolus immédiatement.

Étape 4 : Modélisation des données

Une fois les données préparées, vous pouvez commencer à exécuter différents algorithmes sur ces données pour étudier divers modèles

Étape 5 : Évaluation

Une fois la modélisation des données terminée, vous pouvez commencer à évaluer si ces résultats (à la suite de l'exercice de modélisation) sont capables d'obtenir des résultats ou non. Ce processus est exécuté de manière itérative avec l'étape de modélisation des données pour s'assurer que le meilleur algorithme donne le bon résultat.

Une fois toutes les étapes franchies, une présentation finale est faite aux décideurs pour montrer le résultat du projet.

Pourquoi l'exploration de données est-elle importante ?

Autant que l'exploration de données est un processus suivi avec diligence par différents professionnels, il est important de connaître l'importance de l'exploration de données.

Il est clair qu'il s'agit du processus de capture de gros volumes de données et de collecte d'informations significatives à partir de ces données. Par conséquent, il y a une augmentation significative de la demande de fournisseurs de données, créant davantage une demande de professionnels tels que des analystes de données et des scientifiques de données.

Étant donné que ce processus implique la conversion de données en informations pertinentes, il aide les organisations à prendre des décisions et à définir des stratégies de croissance. Il permet aux organisations de mener des campagnes marketing spécifiques et d'aider aux prévisions. Cela aide également à obtenir des informations spécifiques sur les comportements des clients, c'est pourquoi il est important d'exécuter ces projets d'exploration de données.

Avantages de l'exploration de données

Si nous regardons les entreprises aujourd'hui, elles sont constamment inondées de données avec de gros volumes de données provenant d'une pléthore de sources. Ce n'est plus un choix pour les organisations d'être axées sur les données dans le scénario commercial actuel. Le succès d'une entreprise est essentiel à la manière dont elle extrait les informations des données et utilise ces informations à son avantage.

Pour le dire simplement, le data mining donne aux organisations une chance d'optimiser l'avenir, en analysant leur présent et leur passé. Cela aide à fournir des prédictions sur ce qui pourrait éventuellement arriver ensuite.

Par exemple, grâce à l'exploration de données, vous pouvez obtenir une prévision, dont les clients sont des clients potentiellement rentables, en regardant les profils passés d'autres clients. De cette façon, en tant qu'organisation, vous pouvez vous concentrer sur des offres et des offres spécifiques pour ces clients susceptibles d'augmenter votre retour sur investissement.

De plus, vous pouvez également utiliser l'exploration de données pour

• Augmenter les revenus de votre organisation
• Obtenir des informations sur les segments de clientèle et leurs préférences
• Acquisition de nouveaux clients
• Créer plus d'opportunités pour la vente croisée et la vente incitative
• Améliorer la fidélisation et la fidélisation de la clientèle
• Suivi des performances opérationnelles

En appliquant ses techniques, les entreprises peuvent prendre des décisions basées sur l'intelligence dérivée de ces données. Grâce aux technologies modernes de traitement des données telles que l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique, les organisations peuvent traiter de gros volumes de données en quelques minutes.

Les défis de l'exploration de données

Parallèlement à l'innovation et à l'évolution, vient une série de défis auxquels cette méthode et cette industrie sont confrontées. Certains de ces défis sont les suivants :

• Interface utilisateur

  Le résultat de l'exploration de données peut être utile s'il est lisible et compréhensible pour l'utilisateur. Étant donné que cette méthode implique de travailler sur de gros volumes de données, il y a un défi dans la façon dont les données sont présentées visuellement. C'est quelque chose sur lequel l'industrie et ses acteurs doivent travailler.

• Défi de sécurité et social

  Pour que chaque organisation prenne une décision, elle a besoin de données partagées par un fournisseur de services. Avec le partage vient le point de la sécurité des données. Il se compose d'informations d'individus, de profils de clients et de nombreuses données confidentielles. Tomber entre de mauvaises mains peut être désastreux.

• Défis de processus

  Il y a des défis découlant de la méthodologie actuelle de l'exploitation minière. Les processus douteux s'accompagnent de défis tels que :

  1. Disponibilité de divers ensembles de données
  2. Gestion et contrôle du bruit dans le jeu de données
  3. La polyvalence du processus minier dans son ensemble

  De nouveaux défis continueront à surgir au fur et à mesure que l'industrie continuera d'évoluer.

Cas d'utilisation et exemples d'exploration de données

À l'échelle mondiale, de nombreuses organisations doivent obtenir des résultats époustouflants en mettant en œuvre des outils et des techniques d'exploration de données. Examinons quelques cas d'utilisation et exemples

• Groupons

  L'un des principaux défis de l'entreprise était de traiter l'énorme volume de données dont elle disposait déjà pour son service d'achat. En mettant en place l'exploration de données, elle a pu aligner ses activités marketing sur les attentes des clients.

• dominos

  Considérée comme l'une des plus grandes entreprises de pizzas au monde, elle collecte d'énormes volumes de données structurées et non structurées provenant de sources telles que des points de vente, des systèmes de points de vente, des canaux de médias sociaux et de nombreuses autres sources. Grâce à l'exploration de données, ils ont pu obtenir des informations considérables sur leurs clients et ainsi améliorer leur expérience client, ce qui a entraîné une amélioration des performances commerciales.

  Voici quelques exemples pour votre référence. Si nous essayons de creuser plus profondément, il y aura de nombreux cas d'utilisation où l'exploration de données a entraîné une transformation significative dans les entreprises.

Techniques d'exploration de données

Il a été observé, dans certains des projets récents d'exploration de données, qu'il y a eu une variété de techniques d'exploration de données utilisées pour une meilleure efficacité. Certaines de ces techniques sont les suivantes

• Classification
• Regroupement
• Régression
• Extérieur
• Motifs séquentiels
• Prédiction
• Règles d'association

Outils d'exploration de données

Une chose est claire : il s'agit d'une méthodologie puissante qui peut littéralement transformer les organisations. Cependant, un obstacle possible dans la sélection d'une plateforme peut être d'en trouver une qui réponde aux attentes de toutes les parties prenantes. De nombreuses options sont disponibles, allant des plates-formes open source à des solutions plus propriétaires.

Les organisations qui tirent le maximum d'avantages de l'exploration de données choisiraient une plate-forme qui aura les paramètres suivants :

1. La plate-forme a intégré certaines des meilleures pratiques du secteur auquel appartient l'organisation.
2. Est capable de gérer le cycle de vie complet de l'exploration de données - de l'exploration à la production
3. Peut être aligné avec d'autres applications d'entreprise qui incluent des systèmes de BI, des applications ERP, des systèmes CRM et d'autres systèmes financiers
4. Répond aux exigences des services informatiques, des data scientists et même des analystes. Il fournit également des rapports complets et des éléments de tableau de bord pour une meilleure visualisation.

De nombreux outils d'exploration de données sont dotés d'une architecture flexible et évolutive avec des bases de données pertinentes et des API ouvertes, aidant ainsi les organisations à obtenir un avantage concurrentiel.

L'avenir de l'exploration de données

Tout ce que nous pouvons dire, c'est que la quantité de données va augmenter de façon exponentielle, rendant l'avenir de l'exploration de données aussi brillant qu'une étoile brillante. Comme nous avons vu l'évolution des techniques d'exploration de données, nous verrons également des améliorations dans les technologies qui extrairont des informations à partir des données. Pour citer un exemple, l'IdO et les technologies portables ont transformé les humains en machines d'extraction de données. Et ce n'est que le début.

Dernières pensées

Un point important à noter ici est qu'il faut beaucoup de temps pour obtenir le bon ensemble de données valides. Cependant, il faut encore plus de temps pour extraire des informations significatives de l'ensemble de données.

L'industrie elle-même se développe énormément et c'est un secteur axé sur la technologie. Aujourd'hui, chaque organisation a besoin de données de bonne qualité qu'elle peut utiliser pour divers objectifs.

Il existe de nombreux fournisseurs de services qui travaillent avec dévouement.