Exploration de données

Les processus d’exploration de données sont utilisés pour créer des modèles d’apprentissage automatique qui alimentent des applications, notamment la technologie des moteurs de recherche et les programmes de recommandation de sites Web.

Fonctionnement de l’exploration de données

L’exploration de données implique l’exploration et l’analyse de gros blocs d’informations pour glaner des modèles et des tendances significatifs. Il peut être utilisé de différentes manières, telles que le marketing de base de données, la gestion du risque de crédit, la détection de fraude, le filtrage des courriers indésirables, ou même pour discerner le sentiment ou l’opinion des utilisateurs.

Le processus d’exploration de données se décompose en cinq étapes. Tout d’abord, les organisations collectent des données et les chargent dans leurs entrepôts de données. Ensuite, ils stockent et gèrent les données, soit sur des serveurs internes, soit dans le cloud. Les analystes commerciaux, les équipes de direction et les professionnels des technologies de l’information accèdent aux données et déterminent comment ils souhaitent les organiser. Ensuite, le logiciel d’application trie les données en fonction des résultats de l’utilisateur et, enfin, l’utilisateur final présente les données dans un format facile à partager, tel qu’un graphique ou un tableau.

Logiciel d’entreposage de données et d’exploitation minière

Les programmes d’exploration de données analysent les relations et les modèles dans les données en fonction de la demande des utilisateurs. Par exemple, une entreprise peut utiliser un logiciel d’exploration de données pour créer des classes d’informations. Pour illustrer, imaginez qu’un restaurant souhaite utiliser l’exploration de données pour déterminer quand il doit proposer certaines offres spéciales. Il examine les informations qu’il a collectées et crée des classes en fonction du moment où les clients visitent et de ce qu’ils commandent.

Dans d’autres cas, les explorateurs de données trouvent des groupes d’informations basés sur des relations logiques ou examinent des associations et des modèles séquentiels pour tirer des conclusions sur les tendances du comportement des consommateurs.

L’entreposage est un aspect important de l’exploration de données. L’entreposage est lorsque les entreprises centralisent leurs données dans une base de données ou un programme. Avec un entrepôt de données, une organisation peut dériver des segments de données pour que des utilisateurs spécifiques les analysent et les utilisent.

Cependant, dans d’autres cas, les analystes peuvent commencer avec les données qu’ils souhaitent et créer un  entrepôt de données basé sur ces spécifications. Quelle que soit la manière dont les entreprises et autres entités organisent leurs données, elles les utilisent pour soutenir les processus décisionnels de la direction.

Exemple d’exploration de données

Les épiceries sont des utilisateurs bien connus des techniques d’exploration de données. De nombreux supermarchés proposent des cartes de fidélité gratuites aux clients qui leur donnent accès à des prix réduits non disponibles pour les non-membres. Les cartes permettent aux magasins de savoir facilement qui achète quoi, quand ils l’achètent et à quel prix. Après avoir analysé les données, les magasins peuvent ensuite utiliser ces données pour proposer aux clients des coupons ciblés sur leurs habitudes d’achat et décider du moment de mettre les articles en vente ou de les vendre au prix fort.

L’exploration de données peut être une source de préoccupation lorsqu’une entreprise utilise uniquement des informations sélectionnées, qui ne sont pas représentatives de l’échantillon global, pour prouver une certaine hypothèse.