Le Data Mining, également appelé en français “fouilles de données”, “explorations de données”, ou encore “forage de données”, consiste en l’analyse d’informations issues de sources différentes, dans le but de faire de ces données des éléments exploitables et utiles, en les mettant notamment en parallèle de manière à repérer des motifs répétitifs. Ces informations sont ensuite exploitées par les entreprises dans l’optique d’augmenter leur chiffre d’affaires ou bien pour réduire leur coûts. Les conclusions du Data Mining peuvent également permettre à une société de mieux comprendre son client cible et ainsi, d’établir des stratégies de marketing pertinentes.

Les logiciels de Data Mining : des algorithmes précis pour une analyse pertinente

Lors de l’exploration de ces données, les logiciels de Data Mining se révèlent être indispensables. Ils permettent notamment aux organismes d’analyser les informations utiles sous différents angles, de catégoriser ces dernières, puis d’établir des parallèles pertinents et d’en tirer les conclusions nécessaires. On dit alors que le logiciel de Data Mining établi des corrélations, également appelées “patterns”, entre les différentes sources de données relationnelles étudiées. Pour ce faire, le Data Mining s’appuie sur des algorithmes puissants, qui trient les données de manière à calculer de futures probabilités. Le Data Mining, aussi nommé Knowledge Discovery in Data, soit “la découverte de savoir dans les données”, fait donc partie intégrante de l’élaboration d’une stratégie marketing appliquée par la suite par une entreprise.

Outre une meilleure compréhension de leur environnement externe, le Data Mining comme l’explique www.coheris.com, permet également aux organismes de comprendre en profondeur leur environnement interne et ainsi de mettre en oeuvre une politique RH, une organisation et des process adaptés.

Bien que le terme de Data Mining soit relativement récent, la technologie qui s’y rattache est loin de l’être. En effet, les entreprises exploitent depuis de nombreuses années les données relatives à leur marché cible. En outre, la multiplication des innovations dans les domaines des logiciels de statistiques et du stockage de données ainsi que la précision des algorithmes de calculs, augmentent de manière exponentielle la précision des analyses, tout en réduisant les coûts de l’exploitation de ces données essentielles.

De vastes quantités de données à analyser

Aujourd’hui, alors même que la nouvelle réglementation européenne concernant le traitement des données personnelles (RGPD) est entrée récemment en vigueur, les organismes accumulent de vastes quantités d’informations personnelles, issues de multiples sources. Parmi ces données dont le traitement est désormais soumis à de nouvelles exigences au niveau européen, on distingue :

• Les données dites opérationnelles ou transactionnelles : à savoir les informations liées aux ventes, aux coûts, aux inventaires, à la comptabilité et aux tickets de caisse.
• Les données dites non opérationnelles : les informations relatives aux ventes industrielles, aux données prévisionnelles et macro-économiques.
• Les métadonnées : c’est-à-dire les données concernant les données elles-mêmes (par exemple, les définitions d’un dictionnaire de données).

Pour tirer profit du Data Mining dans un environnement Big Data, les entreprises disposent désormais d’une multitude d’outils à leur disposition, dont les analystes tirent profit. Ces logiciels libres ou bien propriétaires font appel à des algorithmes de Data Mining plus ou moins élaborés, lesquels permettent une restitution des résultats de l’analyse des données sous forme visuelle. Il s’agit alors bien souvent de schémas facilement compréhensibles permettant une visualisation optimum des conclusions du forage d’informations. On parle alors de Data Visualisation, qui répond à l’objectif majeur de restituer une information technique et chiffrée de manière visuelle, pour une communication plus efficace.