Un peu comme le chercheur d'or tamise la saleté pour trouver des pépites, l'extraction de données est le processus d'exploration de vastes ensembles de données visant à trouver des renseignements pertinents qui pourraient être utilisés dans un but précis. En tant que sous-discipline de la science informatique, l'extraction de données se fonde essentiellement sur des schémas.

Une fois que les données ont été collectées et stockées, l'étape suivante consiste à donner du sens aux données. Autrement, le processus est inutile.

L'analyse des données est effectuée de plusieurs façons, notamment à l'aide de notions comme l'apprentissage machine, où des algorithmes adaptatifs complexes sont utilisés pour analyser artificiellement les données.

Des méthodes plus traditionnelles 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 sur lesquels fonder la stratégie de gestion.

Qui participe à l'extraction de données?

Sous sa forme légale et sécurisée, l'extraction de données est largement répandue et utilisée par un vaste éventail d'industries allant du secteur de la finance à la vente au détail.

Lors de la navigation sur Internet, des données utilisateur sont enregistrées en fonction des sites Web visités, des recherches effectuées, des détails personnels saisis et des produits explorés.

Ces données (créées par des millions d'utilisateurs) peuvent ensuite être examinées à un niveau granulaire par les entreprises qui les utilisent pour prendre des décisions d'exploitation et de commercialisation avisées.

À quoi l'extraction de données peut-elle servir?

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

  • Prévision et risque : analyser des données pour déterminer l'origine d'un problème antérieur (le nombre de visiteurs en ligne qui n'ont pas acheté un article après avoir cliqué dessus, par exemple) pourrait aider un détaillant à prendre de meilleures décisions quant au stock à acheter à l'avenir. De même, savoir à quel moment de la journée le trafic Web d'un système a été surchargé peut aider une entreprise à se préparer en affectant plus de ressources ou en investissant dans des mises à niveau de serveurs.
  • Regroupement : les données fournies par les clients permettent aux entreprises de regrouper les utilisateurs par tranche de moyens et démographiquement en fonction du sexe, de l'âge, du revenu, de l'endroit où ils vivent et de leurs habitudes de dépenses. Cela leur permet de cibler efficacement les utilisateurs appropriés pour des offres ou des messages spécifiques.
  • Analyse de comportement : l'examen des données permet aux entreprises de comprendre le genre de stimuli auxquels les clients répondent. Certains groupes répondent-ils à des offres ou des emails spécifiques à un certain moment de la journée ou un jour de la semaine spécifique, par exemple ? Cette analyse peut fournir des précisions sur les raisons pour lesquelles les utilisateurs visitent un site Web et pas un autre ou renoncent à des ventes à la dernière minute. Elle aide à déterminer ce qui peut être mis en place pour éviter les comportements de consommation négatifs qui nuisent à l'entreprise.

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