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

Qu'est-ce que l'exploration de données? est profilé par BTW Media car des preuves publiées le relient à l'infrastructure Internet, à la gouvernance, aux dépendances opérationnelles ou à la visibilité du marché.

• L'exploration de données est le processus de découverte de motifs, de tendances et de relations dans de grands ensembles de données à l'aide d'algorithmes statistiques, de techniques d'apprentissage automatique et d'intelligence artificielle.
• Elle aide les organisations à prendre des décisions éclairées, à prédire les tendances futures, à améliorer les stratégies marketing, à accroître la satisfaction client et à détecter les anomalies ou les fraudes.
• Les détaillants utilisent l'exploration de données pour analyser l'historique d'achat et les préférences des clients, les prestataires de soins de santé l'utilisent pour identifier les facteurs de risque des patients, et les institutions financières l'appliquent pour la notation de crédit et la détection de fraude.

L'exploration de données, ou extraction de connaissances à partir de bases de données (KDD), révèle des informations à partir de grands ensembles de données. Malgré les avancées technologiques, l'évolutivité et l'automatisation restent des défis. Elle améliore la prise de décision en filtrant les données pour obtenir des informations précieuses, comme la détection de fraude. Combinée à des outils commeApache Spark, elle accélère l'extraction d'informations. Les progrès de l'IA stimulent encore davantage son adoption.

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

L'exploration de donnéesconsiste à passer au crible de vastes ensembles de données pour découvrir des motifs et des connexions qui aident à résoudre les problèmes commerciaux par l'analyse des données. En utilisant des techniques et des outils d'exploration de données, les entreprises peuvent anticiper les tendances futures et prendre des décisions commerciales bien informées.

L'exploration de données représente un aspect fondamental de l'analyse de données et sert de discipline de base au sein de la science des données, utilisant des méthodes d'analyse sophistiquées pour extraire des informations précieuses à partir d'ensembles de données. Plus en détail, l'exploration de données constitue une étape du processus d'extraction de connaissances à partir de bases de données (KDD), une approche de la science des données pour la collecte, le traitement et l'analyse des données.

Bien que l'exploration de données et le KDD soient parfois utilisés de manière interchangeable, ils sont plus souvent distingués comme des entités distinctes.

Le processus d'exploration de données repose fortement sur l'exécution efficace de la collecte, de l'entreposage et du traitement des données. Ses applications incluent la description d'un ensemble de données cible, la prévision de résultats, l'identification de fraudes ou de problèmes de sécurité, l'obtention d'informations approfondies sur les données démographiques des utilisateurs, et l'identification des goulets d'étranglement et des interdépendances. De plus, les procédures d'exploration de données peuvent être exécutées soit automatiquement, soit semi-automatiquement.

À lire aussi:Un regard sur la gestion des données cloud

Comment ça fonctionne

L'exploration de données est généralement effectuée par des data scientists et d'autres experts compétents en BI et en analytique. Cependant, les analystes commerciaux et les cadres ayant un don pour les données, ainsi que les employés qui agissent en tant que scientifiques des données citoyens au sein d'une organisation, peuvent également participer à des activités d'exploration de données.

Les composants fondamentaux de l'exploration de données englobent l'apprentissage automatique et l'analyse statistique, conjointement avec les tâches de gestion des données effectuées pour préparer les données à l'analyse. L'avènement des algorithmes d'apprentissage automatique et des outils d'intelligence artificielle (IA) a automatisé une grande partie du processus. De plus, ces outils ont facilité l'exploration de vastes ensembles de données, tels que les bases de données clients, les enregistrements de transactions et les fichiers journaux des serveurs Web, des applications mobiles et des capteurs.

Bien que le nombre d'étapes puisse varier en fonction de la granularité souhaitée au sein d'une organisation, le processus d'exploration de données peut généralement être divisé en quatre étapes principales suivantes:

1. Collecte de données

Identification et agrégation des données pertinentes pour une application d'analyse. Les données peuvent résider dans divers systèmes sources, un entrepôt de données ou un lac de données – un référentiel de plus en plus répandu dans les environnements de big data contenant un mélange de données structurées et non structurées. Des sources de données externes peuvent également être exploitées. Quelle que soit leur source, les data scientists les transfèrent souvent vers un lac de données pour les étapes suivantes du processus.

2. Préparation des données

Cette phase implique une série d'étapes pour préparer les données à l'exploration. La préparation des données commence par l'exploration, le profilage et le prétraitement des données, suivis d'efforts de nettoyage des données pour corriger les erreurs et d'autres problèmes de qualité des données, tels que les valeurs en double ou manquantes. La transformation des données est également effectuée pour assurer la cohérence des ensembles de données, à moins qu'un data scientist ne choisisse d'analyser des données brutes non filtrées pour une application spécifique.

3. Exploration de données

Une fois les données préparées, un data scientist sélectionne la technique d'exploration de données appropriée, puis déploie un ou plusieurs algorithmes pour effectuer l'exploration. Ces techniques peuvent impliquer l'analyse des relations entre les données et la découverte de motifs, d'associations et de corrélations. Dans les scénarios d'apprentissage automatique, les algorithmes doivent généralement être entraînés sur des échantillons de données pour discerner les informations recherchées avant d'être exécutés sur l'ensemble des données.

4. Analyse et interprétation des données

Les résultats de l'exploration de données sont utilisés pour formuler des modèles analytiques qui peuvent éclairer la prise de décision et d'autres actions commerciales. De plus, le data scientist ou un autre membre d'une équipe de science des données doit communiquer les résultats aux cadres et aux utilisateurs métier, en utilisant souvent des techniques de visualisation de données et de narration de données.

À lire aussi:5 rôles et responsabilités en matière de gouvernance des données

Exemples sectoriels d'exploration de données

Commerce de détail: Les détaillants en ligne utilisent les données clients et les enregistrements de parcours de navigation sur Internet pour affiner les campagnes marketing, les publicités et les offres promotionnelles adaptées à chaque acheteur. L'exploration de données et la modélisation prédictive sous-tendent également les moteurs de recommandation qui suggèrent des achats potentiels aux visiteurs du site Web, ainsi que les activités de gestion des stocks et de la chaîne d'approvisionnement.

Services financiers: Les banques et les sociétés de cartes de crédit utilisent des outils d'exploration de données pour construire des modèles de risque financier, identifier les transactions frauduleuses et évaluer les demandes de prêt et de crédit. En outre, l'exploration de données joue un rôle dans les efforts de marketing et l'identification d'opportunités de vente incitative auprès des clients existants.

Assurance: Les assureurs utilisent l'exploration de données pour éclairer la tarification des polices d'assurance, évaluer les demandes de police et effectuer une modélisation des risques pour les clients potentiels.

Fabrication: Les fabricants déploient l'exploration de données pour améliorer la disponibilité et l'efficacité opérationnelle des installations de production, optimiser les performances de la chaîne d'approvisionnement et garantir la sécurité des produits.

Divertissement: Les services de streaming analysent les habitudes de visionnage ou d'écoute des utilisateurs pour fournir des recommandations personnalisées basées sur les préférences individuelles. De même, les particuliers peuvent se livrer à l'exploration de données de logiciels pour obtenir des informations plus approfondies.

Soins de santé: L'exploration de données aide les professionnels de la santé à diagnostiquer des conditions médicales, à élaborer des plans de traitement et à interpréter les résultats d'imagerie médicale. En outre, la recherche médicale repose fortement sur l'exploration de données, l'apprentissage automatique et d'autres méthodologies d'analyse.

RH: Les services des ressources humaines gèrent de vastes quantités de données englobant les taux de rétention, les promotions, les salaires et les avantages sociaux. L'exploration de données aide à analyser ces données pour améliorer les processus RH.

Médias sociaux: Les plateformes de médias sociaux exploitent l'exploration de données pour amasser de vastes ensembles de données sur les utilisateurs et leurs activités en ligne. Ces ensembles de données sont utilisés de manière controversée pour la publicité ciblée ou peuvent être vendus à des tiers.