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Qu'est-ce que l'exploration de données et le Big Data ?

Qu'est-ce que l'exploration de données et le Big Data ? Un guide facile

Vous avez beaucoup de données, mais comment trouver les bonnes données pour prendre une décision commerciale ?

Data mining - exploration de données


Les données alimentent presque tout ce qui nous entoure et influencent la plupart des aspects de notre vie quotidienne, y compris les décisions commerciales importantes.

Celles-ci sont souvent basées sur des informations issues d'informations, qui peuvent être automatisées ou évaluées manuellement. Ces informations sont obtenues de différentes manières, telles que collectées auprès des clients ou extraites d'informations sur le marché, et sont ensuite utilisées pour déterminer la meilleure voie pour les lignes de production, les chaînes d'approvisionnement, etc.

De nombreuses entreprises modernes auraient sans doute moins de succès ou de compétitivité si ce n'est pour les données, ce qui contribue énormément à être en mesure de s'adapter aux conditions du marché ou aux besoins des consommateurs en constante évolution.

Néanmoins, les données ne sont pas très utiles dans leur état brut d'origine. Afin de fournir de la valeur, il faut une analyse et être passé au crible pour des informations clés. Grâce au cloud computing, de grandes quantités de données peuvent être libérées des contraintes d'un serveur à stockage limité et conservées à grande échelle, avec une analyse en temps réel disponible 24h/24 et 7j/7.

Cependant, ce qui est encore plus important, c'est que ces vastes quantités de données doivent être évaluées à une vitesse fulgurante afin de passer au crible les bonnes informations, une tâche qui n'est pas possible avec la puissance de traitement humaine.

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

L'exploration de données est définie en examinant de grandes quantités de données afin de découvrir des modèles et des irrégularités dans les ensembles de données. En exploitant des données, vous pouvez créer une prévision indépendante de l'avenir de votre entreprise et prédire des scénarios d'opportunités potentielles ainsi que des défis.

Il existe de nombreuses façons d'exploiter et une entreprise inondée de données peut profiter de cette opportunité pour développer son activité, rationaliser les coûts, atténuer les risques et renforcer les relations avec les clients.

Le géant de l'analytique SAS estime que l'exploration de données est vitale car elle permet non seulement à une organisation de découvrir les meilleures données pour les objectifs qu'elle tente d'atteindre, mais elle convertira également les données les plus pertinentes en informations significatives qui ont plus de valeur.

L'exploration de données permet aux entreprises de passer au crible tout le bruit chaotique et répétitif de leurs données et de comprendre ce qui est pertinent, puis de faire bon usage de ces informations pour évaluer les résultats probables.

Le processus identifie des modèles et des informations qui ne peuvent être trouvés ailleurs, et en utilisant des processus automatisés pour trouver les informations spécifiques, il accélère non seulement le temps nécessaire pour trouver les données, mais augmente également la fiabilité des données.

Une fois les données collectées, elles peuvent être analysées et modélisées pour les convertir en informations exploitables que l'entreprise pourra utiliser.

Exploration de données volumineuses

Le Big Data mining est une forme d'analyse qui implique de prendre de grandes quantités de données (Big Data) et de les transformer en informations significatives.

Cette approche est le plus souvent utilisée dans le cadre d'une stratégie de veille stratégique qui vise à créer des informations ciblées pour une organisation, y compris des données sur les systèmes, les processus et tout ce qui implique une collecte de données cohérente sur une période prolongée.

De par leur nature, les mégadonnées prennent généralement beaucoup plus de temps à collecter et sont souvent stockées dans un format non structuré - une certaine structuration est donc nécessaire avant de pouvoir être entièrement analysées.

L'exploration consiste généralement à rechercher dans une base de données, à affiner puis à extraire ces données pour les classer ensuite dans une structure significative, généralement basée sur des caractéristiques ou des types communs, à l'aide d'un algorithme.

L'exploration de données massives étant essentiellement une exploration de données à une échelle beaucoup plus grande, elle a également besoin de beaucoup plus de puissance de calcul pour être efficace. Dans certains cas, seuls des équipements spécialisés, tels que des ordinateurs de recherche, sont à la hauteur de la tâche.

Cependant, les principes fondamentaux de l'exploration de données restent les mêmes, quelle que soit la taille de l'ensemble de données.

Techniques d'exploration de données

Parmi les techniques, paramètres et tâches de l'exploration de données figurent :

  • Détection d'anomalies : des enregistrements de données inhabituels sont identifiés qui pourraient être intéressants en cas d'erreurs nécessitant une étude plus approfondie.
  • Modélisation des dépendances : recherche des relations entre les variables. Par exemple, un supermarché collectera des informations sur les habitudes d'achat de ses clients. En utilisant l'apprentissage des règles d'association, le supermarché peut déterminer quels produits sont achetés ensemble et les utiliser pour le marketing.
  • Clustering : cela recherche des structures et des groupes dans des données similaires, sans utiliser de structures de données connues.
  • Classification : recherche de modèles dans de nouvelles données à l'aide de structures connues. Par exemple, lorsqu'un client de messagerie classe les messages comme spam ou légitimes.
  • Régression : recherche de fonctions qui modélisent les données avec le moins d'erreurs.
  • Récapitulation : création d'une représentation d'ensemble de données compacte. Cela inclut la visualisation et la génération de rapports.
  • Prédiction : l'analyse prédictive recherche des modèles dans les données qui peuvent être utilisés pour faire des prévisions raisonnées sur l'avenir.
  • Association : une approche plus simple de l'exploration de données, cette technique permet de faire des corrélations simples entre deux ou plusieurs ensembles de données. Par exemple, correspondant aux habitudes d'achat des gens, comme les gens qui achètent des rasoirs ont tendance à acheter de la mousse à raser en même temps, ce qui permettrait de créer des suggestions d'achat simples servies aux acheteurs.
  • Arbres de décision : lié à la plupart des techniques ci-dessus, le modèle d'arbre de décision peut être utilisé comme moyen de sélectionner des données à analyser ou de soutenir l'utilisation de données supplémentaires dans une structure d'exploration de données. Un arbre de décision commence essentiellement par une question qui a deux ou plusieurs résultats à son tour se connectant à d'autres questions, conduisant éventuellement à une action, par exemple envoyer une alerte ou déclencher une alarme si les données analysées conduisent à des réponses particulières.

Avantages de l'exploration de données

Il existe plusieurs façons dont les organisations peuvent bénéficier de l'exploration de données.

  • Prédire les tendances : la recherche d'informations prédictives dans de grands ensembles de données peut être automatisée à l'aide de l'exploration de données. Les questions qui nécessitaient auparavant de nombreuses analyses peuvent désormais être traitées plus efficacement directement à partir des données.
  • Aide à la prise de décision : à mesure que les organisations deviennent plus axées sur les données, la prise de décision devient plus complexe. En utilisant l'exploration de données, les organisations peuvent analyser objectivement les données disponibles pour prendre des décisions.
  • Prévisions des ventes : les entreprises ayant des clients réguliers peuvent suivre les habitudes d'achat de ces consommateurs en utilisant l'exploration de données pour prévoir les futurs modèles d'achat afin de pouvoir offrir le meilleur service client possible. L'exploration de données regarde quand leurs clients ont acheté quelque chose et prédit quand ils achèteront à nouveau.
  • Détection des équipements défectueux : l'application de techniques d'exploration de données aux processus de fabrication peut les aider à détecter rapidement les équipements défectueux et à proposer des paramètres de contrôle optimaux. L'exploration de données peut être utilisée pour réguler ces paramètres afin de réduire le nombre d'erreurs lors de la fabrication et de meilleurs produits finis.
  • Une meilleure fidélisation de la clientèle : des prix bas et un bon service client devraient assurer une répétition de la coutume. Les entreprises peuvent réduire le taux de désabonnement des clients en utilisant l'exploration de données, en particulier sur les données des médias sociaux.
  • Découvrez de nouvelles informations : l'exploration de données peut vous aider à découvrir des modèles qui renforcent vos pratiques et stratégies commerciales, mais elle peut également générer des informations inattendues sur votre entreprise, vos clients et vos opérations. Cela peut conduire à de nouvelles tactiques et approches qui peuvent ouvrir de nouvelles sources de revenus ou trouver des défauts dans votre entreprise que vous n'auriez jamais repérés ou que vous n'auriez jamais pensé rechercher autrement.

Inconvénients de l'exploration de données

Comme pour tout dans la vie, s'il existe de nombreux avantages associés à l'utilisation de l'exploration de données, il y a aussi quelques inconvénients.

  • Problèmes de confidentialité : les entreprises collectent des informations sur leurs clients de nombreuses manières pour comprendre les tendances de leurs comportements d'achat, mais ces entreprises ne sont pas là pour toujours, elles pourraient faire faillite ou être acquises par une autre entreprise à tout moment, ce qui conduirait généralement les clients, les informations personnelles qu'ils possèdent ont été vendues à des tiers ou ont été divulguées.
  • Problèmes de sécurité : la sécurité est une grande préoccupation pour les entreprises et leurs clients, en particulier en raison du grand nombre de cas de piratage informatique où des données volumineuses de clients se sont fait voler leurs informations privées. C'est une possibilité dont tout le monde doit être conscient.
  • Utilisation abusive d'informations : les informations collectées par le biais de l'exploration de données pour des raisons éthiques pourraient être utilisées à mauvais escient, par exemple être exploitées par des personnes ou des entreprises pour profiter des personnes vulnérables ou faire de la discrimination à l'encontre d'un groupe de personnes.
  • Pas toujours exactes : les informations collectées ne sont pas toujours exactes à 100% et, si elles sont utilisées pour la prise de décision, peuvent entraîner de graves conséquences.

L'avenir de l'exploration de données et de données

La quantité de données collectées par les entreprises a considérablement augmenté ces dernières années, cette hausse ne montrant aucun signe de ralentissement dans un proche avenir.

Cela peut amener certaines organisations à connaître une avalanche d'informations qui, si elles sont mal gérées, peuvent créer plus de problèmes que de solutions.

C'est pourquoi les entreprises devraient investir dans l'analyse de données, ce qui contribue à offrir un avantage concurrentiel grâce à des décisions prises sur la base d'informations très précises. En fait, la technologie de pointe disponible de nos jours permet aux entreprises de traiter des données en temps réel sans avoir besoin de les porter vers un centre de données ou le cloud.

C'est le cas de l'edge computing, qui est utile pour analyser les plus petites quantités de données en temps réel. Bien que le Big Data mining soit encore principalement limité aux centres de données et au cloud, les recherches de Gartner suggèrent que, d'ici 2025, 75% des données générées par l'entreprise seront créées et traitées en dehors du centre de données traditionnel, avec l'avenir de l'analyse du Big Data fermement au bord.

Combiné aux avantages de la 5G, l'informatique de pointe permet de traiter les données à l'endroit où elles sont collectées, avec des vitesses de transfert ultra-rapides. Un secteur qui est un bénéficiaire exceptionnel de ces progrès est l'écosystème de l'Internet des objets (IoT), qui a connu un boom depuis le début de la pandémie.

Alors que beaucoup travaillent encore à distance et passent plus de temps à la maison, les appareils intelligents sont devenus un moyen de rendre les tâches quotidiennes simples plus efficaces. Cependant, cette tendance a également le potentiel de se retourner contre les entreprises en raison des failles de cybersécurité.

L'apprentissage automatique promet également d'influencer l'avenir de l'analyse des données, de plus en plus d'entreprises déployant de telles applications chaque année. En effet, la technologie devient de plus en plus accessible, avec de nombreux outils aussi facilement accessibles aux petites entreprises qu'aux scientifiques des données.

Certains des outils d'apprentissage automatique les plus récents peuvent fournir aux entreprises de toutes tailles les capacités d'analyser des ensembles de données complexes et d'en tirer des informations utiles, les performances de ces systèmes devant s'améliorer.

À l'ère de la transformation numérique effrénée, non seulement les données deviennent de plus en plus importantes, mais aussi la vitesse et la précision du traitement de ces données, ainsi que la qualité des informations que les organisations peuvent en tirer.

SOURCE : Ici.
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