Qu'est-ce que l'exploration de données et pourquoi est-elle importante ?

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

L'exploration de données est le processus qui consiste à passer au crible des ensembles importants de données dans le but de trouver des informations pertinentes qui peuvent être utilisées à des fins particulières. Essentielle à la fois pour la science des données et les renseignements commerciaux, l'exploration de données est essentiellement une question de modèles.

Une fois que les données ont été collectées et stockées, l'étape suivante consiste à leur donner du sens. Autrement, le processus est inutile. L'analyse des données est effectuée de différentes façons, notamment à l'aide de notions comme le machine learning, où des algorithmes adaptatifs complexes sont utilisés pour analyser artificiellement les données.

Des méthodes plus traditionnelles d'exploration de données font appel à des spécialistes de la science des données (des experts formés spécifiquement pour donner du sens aux informations complexes) afin de générer des rapports destinés aux équipes de gestion.

Comment fonctionne l'exploration de données ?

L'exploration de données consiste à examiner et à analyser de grands volumes d'informations dans le but de trouver des tendances et des modèles significatifs. Le processus fonctionne par collecte de données, élaboration d'un objectif et application de techniques d'exploration de données. Les tactiques choisies peuvent varier en fonction de l'objectif, mais le processus empirique de l'exploration de données reste le même. Un processus typique d'exploration de données pourrait ressembler à ceci :

Définissez votre objectif : Par exemple, voulez-vous en savoir plus à propos du comportement de certains clients ? Voulez-vous réduire les coûts ou augmenter les revenus ? Voulez-vous détecter les fraudes ? Il est important de définir un objectif clair dès le début du processus d'exploration de données.

Rassemblez vos données : Les données que vous rassemblez dépendront de votre objectif. Les organisations stockent généralement des données dans plusieurs bases de données, par exemple, sous forme d'informations que les clients ont envoyées en effectuant des transactions, etc.

Nettoyez les données : Une fois sélectionnées, les données devront généralement être nettoyées, reformatées et validées.

Interrogez les données : À ce stade, les analystes se familiarisent avec les données en effectuant des analyses statistiques ainsi qu'en élaborant des graphiques et des schémas visuels. Le but consiste à définir les variables qui sont importantes pour l'objectif de l'exploration de données et à formuler des hypothèses initiales qui mènent à un modèle.

Construisez un modèle : Il existe différentes techniques d'exploration de données (voir ci-dessous). À ce stade, l'objectif consiste à trouver une approche d'exploration de données qui produira les résultats les plus utiles. En fonction de leur objectif, les analystes pourront choisir d'utiliser au moins une des approches présentées dans la section suivante. La conception d'un modèle est un processus itératif et peut nécessiter la répétition du formatage des données, car certains modèles exigent que les données soient formatées de manière particulière.

Validez les résultats : À ce stade, les analystes examineront les résultats pour vérifier que les conclusions sont exactes. Si ce n'est pas le cas, ils devront reconstruire le modèle et réessayer.

Mettez en œuvre le modèle : Les renseignements qui ont été découverts peuvent être utilisés pour atteindre l'objectif défini au début du processus.

Types d'exploration de données

Il existe une variété de techniques d'exploration de données, et celle que vous utiliserez dépendra de votre objectif principal. Il existe différents modèles de données, et chacun de ces modèles s'appuie sur différentes techniques d'exploration de données. Les principaux modèles de données sont appelés descriptifs, prédictifs et prescriptifs :

Modélisation descriptive

Ce modèle permet de découvrir des similitudes ou des regroupements au sein des données historiques afin de comprendre les raisons d'un succès ou d'un échec, comme la catégorisation des clients en fonction de leurs préférences en matière de produits ou de leur avis. Voici quelques exemples de techniques :

• Règles d'association : Cette technique est également connue sous le nom d'analyse du panier de la ménagère. Ce type d'exploration de données recherche les relations entre les variables. Par exemple, les règles d'association peuvent permettre de passer en revue l'historique des ventes d'une entreprise pour déterminer les produits qui sont le plus souvent achetés en même temps. L'entreprise peut utiliser ces informations à des fins de planification, de promotion et de prévision.
• Analyse de regroupement : Le regroupement vise à déterminer les similitudes au sein d'un ensemble de données, en séparant les points de données qui partagent des traits communs en sous-ensembles. Le regroupement est utile pour définir des traits au sein d'un ensemble de données, comme la segmentation des clients en fonction de leur comportement d'achat, de l'état de leurs besoins, de leur âge ou de leurs préférences en matière de communication marketing.
• Détection des anomalies : Ce modèle est utilisé pour identifier les anomalies, c'est-à-dire les données qui ne correspondent pas à des schémas précis. La détection des anomalies est particulièrement utile dans la détection des fraudes, la détection des intrusions dans les réseaux ainsi que les enquêtes criminelles.

Modélisation prédictive

Cette modélisation approfondit la classification d'événements futurs ou l'estimation de résultats inconnus, par exemple, l'utilisation de l'évaluation du crédit pour déterminer la probabilité qu'une personne rembourse un prêt. Voici quelques exemples de techniques :

• Arbres de décision : Ils sont utilisés pour classer ou prédire un résultat sur la base d'une liste de critères. Un arbre de décision est utilisé pour demander la saisie d'une série de questions en cascade qui trient l'ensemble des données en fonction des réponses données. Parfois présenté sous la forme d'un visuel arborescent, l'arbre de décision permet de fournir des indications particulières et de solliciter l'avis de l'utilisateur lors de l'exploration approfondie des données.
• Réseaux neuronaux : Ceux-ci traitent les données par l'intermédiaire de nœuds. Ces nœuds sont composés d'entrées, de poids et d'une sortie. À l'instar de la façon dont le cerveau humain est interconnecté, les données sont mises en correspondance par l'apprentissage supervisé. Ce modèle peut être ajusté pour donner des valeurs seuils permettant de déterminer la précision d'un modèle.
• Analyse de régression : L'analyse de régression vise à comprendre les facteurs les plus importants au sein d'un ensemble de données, les facteurs qui peuvent être ignorés et la manière dont ces facteurs interagissent.
• Classification : Cette modélisation consiste à attribuer des points de données à des groupes, ou à des classes, en fonction d'une question ou d'un défi particulier à relever. Par exemple, si un détaillant souhaite optimiser sa stratégie de rabais pour un produit particulier, il peut examiner les données concernant les ventes, les niveaux de stock, les taux d'utilisation des coupons ainsi que les données relatives au comportement des consommateurs pour guider ses décisions.

Modélisation prescriptive

Avec la croissance des données non structurées provenant du réseau Internet, des emails, des champs de commentaires, des livres, des documents PDF et d'autres sources de texte, l'adoption de l'exploration de texte à titre de discipline associée à l'exploration de données a également connu une croissance considérable. Les analystes de données doivent pouvoir analyser, filtrer et transformer les données non structurées afin de les inclure dans les modèles prédictifs en vue d'améliorer la précision des prédictions.

Types de données dans l'exploration de données

Voici quelques types de données qui peuvent être exploitées :

• Données stockées dans une base de données ou un entrepôt de données
• Données transactionnelles – par exemple, réservations de vols, clics sur des sites Internet, achats dans des magasins, etc.
• Données de conception technique
• Données de séquence
• Données graphiques
• Données spatiales
• Données multimédias

Pourquoi l'exploration de données est-elle importante ?

La plupart des organisations se numérisent. En conséquence, de nombreuses entreprises découvrent qu'elles gèrent des volumes considérables de données qui, une fois analysées correctement, peuvent avoir autant de valeur que leurs produits et services de base.

L'exploration de données donne aux entreprises un avantage concurrentiel en les aidant à trouver des informations dans les données résultant de transactions numériques. En approfondissant leur compréhension du comportement des clients, les entreprises peuvent créer des produits, des services ou des techniques de marketing. Voici quelques-uns des avantages que l'exploration de données peut apporter à une entreprise :

Optimiser les prix :

En utilisant l'exploration de données pour analyser différentes variables de prix, comme la demande, l'élasticité, la distribution et la perception de la marque, les entreprises peuvent fixer les prix à un niveau qui leur assure un profit maximal.

Optimiser le marketing :

L'exploration de données permet aux entreprises de segmenter leurs clients par comportement et par besoin. En retour, elles peuvent ainsi présenter aux clients des annonces personnalisées plus performantes et plus pertinentes.

Meilleure productivité :

L'analyse des modèles de comportement des employés permet de renforcer les mesures des RH visant à améliorer l'implication et la productivité des employés.

Meilleure efficacité :

Qu'il s'agisse des habitudes d'achat des clients ou du comportement tarifaire des fournisseurs, les entreprises peuvent utiliser l'exploration et l'analyse des données pour améliorer leur efficacité et réduire leurs coûts.

Augmentation de la fidélisation des clients :

L'exploration de données permet de découvrir des informations qui vous permettent de mieux comprendre vos clients. À son tour, cette démarche permet d'améliorer vos interactions avec vos clients et d'augmenter ainsi leur rétention.

Amélioration des produits et des services :

L'utilisation de l'exploration de données pour déterminer les domaines où la qualité est insuffisante et y remédier peut réduire le nombre de retours de produits.

Utilisation de l'exploration de données

L'exploration de données est utilisée à de multiples fins, en fonction de l'organisation et de ses besoins. Voici quelques utilisations possibles :

Ventes

L'exploration de données peut permettre de stimuler les ventes. Prenons l'exemple d'une caisse enregistreuse de point de vente dans un magasin de grande surface. Pour chaque vente, le détaillant enregistre le moment de l'achat, les produits qui ont été vendus ensemble et les produits les plus populaires. Le détaillant peut utiliser ces informations pour optimiser sa gamme de produits.

Marketing

Les entreprises peuvent utiliser l'exploration de données pour améliorer leur activité marketing. Par exemple, les informations issues de l'exploration de données peuvent être utilisées pour comprendre où les clients potentiels voient des annonces, quelles données démographiques il convient de cibler, où placer les annonces numériques et quelles stratégies de marketing fonctionnent le mieux avec les clients.

Fabrication

Pour les entreprises qui produisent leurs propres produits, l'exploration de données peut être utilisée pour analyser le coût des matières premières, pour déterminer si l'utilisation des matériaux est optimale, pour analyser le temps passé tout au long du processus de fabrication et pour définir les obstacles qui ont une incidence sur le processus. L'exploration de données peut être utilisée pour soutenir l'exécution juste-à-temps en prédisant quand de nouveaux stocks doivent être commandés ou quand un équipement doit être remplacé.

Détection des fraudes

L'objectif de l'exploration de données consiste à trouver des modèles, des tendances et des corrélations qui relient les points de données entre eux. Une organisation peut utiliser l'exploration de données pour relever des anomalies ou des corrélations qui ne devraient pas exister. Par exemple, une entreprise peut analyser ses flux de trésorerie et constater des paiements récurrents sur un compte inconnu. Si cela se produit de manière inattendue, l'entreprise peut envisager de mener une enquête pour vérifier la possibilité d'une fraude.

Ressources humaines

Les départements RH disposent souvent d'un large éventail de données prêtes à être traitées, notamment des données sur la fidélisation du personnel, les promotions, les fourchettes de salaires, les avantages proposés par l'entreprise et la manière dont ces avantages sont utilisés, ainsi que les sondages sur la satisfaction des employés. L'exploration de données permet de corréler ces données pour mieux comprendre les raisons qui poussent certains employés à démissionner, mais également les facteurs qui motivent les nouvelles recrues.

Service clientèle

La satisfaction des clients est déterminée par une série de facteurs. Prenons l'exemple d'un détaillant qui expédie des marchandises. Un client peut être mécontent du délai de livraison, de la qualité de la livraison ou de la communication sur les attentes en matière de livraison. Ce même client peut être frustré par la lenteur des réponses aux emails ou les longs délais d'attente au téléphone. L'exploration de données rassemble des informations opérationnelles relatives aux interactions avec les clients et résume les résultats pour déterminer les points faibles ainsi que les domaines dans lesquels l'entreprise excelle.

Fidélisation de la clientèle

Les entreprises peuvent utiliser l'exploration de données pour définir les traits caractéristiques des clients qui passent à la concurrence, puis proposer des offres spéciales pour fidéliser d'autres clients présentant les mêmes traits.

Sécurité

Les techniques de détection d'intrusion font appel à l'exploration de données pour repérer les anomalies qui pourraient représenter des intrusions dans le réseau.

Divertissement

Les services de streaming procèdent à l'exploration de données pour analyser ce que les utilisateurs regardent ou écoutent et pour fournir des recommandations personnalisées en fonction de leurs habitudes.

Soins de santé

L'exploration de données aide les médecins à diagnostiquer les conditions médicales, à traiter les patients ainsi qu'à analyser les radiographies et autres résultats d'imagerie médicale. La recherche médicale dépend également fortement de l'exploration de données, du machine learning ainsi que d'autres formes d'analyse.

L’avenir de l'exploration de données

Les technologies de l'informatique dans le cloud ont eu une incidence considérable sur la croissance de l'exploration des données. Nonobstant les problèmes et les défis liés à la sécurité du cloud, les technologies du cloud sont adaptées à la vitesse élevée et aux grandes quantités de données semi-structurées et non structurées que de nombreuses organisations collectent désormais. Les ressources élastiques du cloud évoluent pour répondre à ces demandes de big data. Par conséquent, comme le cloud peut contenir davantage de données dans divers formats, il nécessite davantage d'outils d'exploration de données pour transformer ces données en informations. En outre, des formes avancées d'exploration de données comme l'IA et le machine learning sont proposées comme services dans le cloud.

Les développements futurs de l'informatique dans le cloud continueront probablement à alimenter le besoin d'outils d'exploration de données plus efficaces. L'IA et le machine learning sont en pleine expansion, tout comme le volume de données. Le cloud est de plus en plus utilisé pour stocker et traiter des données à valeur commerciale. Il semble probable que les méthodes d'exploration de données dépendront de plus en plus du cloud.

FAQ relative à l'extraction de données

Voici quelques questions fréquemment posées sur l'exploration de données, le fonctionnement de l'exploration de données et l'importance de l'exploration de données :

Où l'exploration de données est-elle utilisée ?

L'exploration de données est utilisée pour explorer de grands volumes de données afin de trouver des modèles et des idées qui peuvent être utilisés à des fins particulières. Ces objectifs peuvent inclure l'amélioration des ventes et du marketing, l'optimisation de la fabrication, la détection de la fraude et le renforcement de la sécurité. L'exploration de données est utilisée dans un large éventail de secteurs de l'industrie, comme la banque, l'assurance, les soins de santé, la vente au détail, les jeux, le service clientèle, les sciences et l'ingénierie, et bien d'autres encore.

Comment fonctionne l'exploration de données ?

Les analystes de données suivent généralement un certain flux de tâches tout au long du processus d'exploration de données. Un processus typique d'exploration de données peut commencer par la définition de l'objectif de l'analyse des données, puis chercher à comprendre où sont stockées les données, comment elles seront collectées et quelle analyse est nécessaire. Les étapes suivantes consistent à préparer les données pour l'analyse, à construire le modèle, à évaluer les résultats du modèle, puis à mettre en œuvre le changement et à surveiller les résultats.

Pourquoi l'exploration de données est-elle utilisée ?

L'exploration de données est utilisée pour déterminer les défis d'une organisation et les possibilités qui s'offrent à elle. Il se peut que vous l'utilisiez pour optimiser la tarification de vos produits, améliorer la productivité, accroître l'efficacité, améliorer le service clientèle et la fidélisation des clients, et contribuer au développement des produits. L'exploration de données donne aux entreprises un avantage concurrentiel en les aidant à trouver des informations dans les données résultant de transactions numériques.

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