Data Mining : Comprendre ce qu'est le Data Mining et ce qu'il n'est pas

Découvrez ce qu'est le Data Mining et comment vous en servir pour utiliser vos données le mieux possible.

Antoine Grignola
Co-fondateur de DataBird
Mis à jour le
30/5/2024

Dans l'ère numérique actuelle, les données sont devenues une ressource précieuse pour les entreprises, façonnant leurs stratégies, leurs décisions et leur compétitivité sur le marché. Cependant, la simple accumulation de données ne suffit pas. 

Pour en extraire pleinement la valeur et exploiter leur potentiel caché, les entreprises se tournent de plus en plus vers le Data Mining.

Mais ces données doivent ensuite être triées.

Une organisation des données par un Data Engineer, dans un Data warehouse est donc nécéssaire avant de pouvoir les exploiter.

Mais qu’est-ce que le Data Mining au juste ? En quoi consiste cette discipline ? Comment le Data Mining s'intégère dans le big data en 2024 ?

C’est ce que nous allons découvrir dans cet article.

Définition du Data Mining
Image et définition du Data Mining

Définition du Data Mining

Le data mining, également appelé exploration de données ou encore forage de données, est le processus d'analyse de grands volumes de données du big data pour découvrir des modèles et des tendances cachés. 

Il utilise des techniques sophistiquées issues de la statistique, de l'apprentissage automatique et de l'intelligence artificielle pour analyser en profondeur des données sous différents angles. 

À quoi sert le Data Mining ?

Grâce à l'exploration de données, les entreprises peuvent faire face à diverses situations.  

Prédire et anticiper les tendances

En analysant les données passées, le Data mining permet de détecter des schémas et des tendances, ce qui aide les entreprises à anticiper les comportements futurs des clients, des marchés ou des produits. 

Par exemple, une entreprise qui commercialise des produits peut utiliser le Data mining pour prédire les produits qui seront les plus populaires lors de certaines saisons ou événements.

Optimisation des processus internes 

En identifiant les inefficacités et les opportunités d'amélioration dans les processus commerciaux, l'exploration de données permet aux entreprises de prendre des décisions plus éclairées pour optimiser leurs opérations. 

Par exemple, une entreprise de fabrication peut utiliser l'exploration de données pour identifier les goulots d'étranglement dans sa chaîne d'approvisionnement et les résoudre pour améliorer l'efficacité globale.

Segmentation de la clientèle et personnalisation

L' Exploration de données permet aux entreprises de diviser leur base de clients en segments homogènes en fonction de diverses caractéristiques telles que le comportement d'achat, les préférences ou la démographie. Cette segmentation permet ensuite de personnaliser les offres, les campagnes marketing et les services pour répondre aux besoins spécifiques de chaque segment.

Détection de fraudes et de risques

En analysant les schémas de comportement et les anomalies dans les données, le Data mining peut aider les entreprises à détecter les activités frauduleuses ou à haut risque. Que ce soit dans les transactions financières, les demandes de crédit ou les réclamations d'assurance.

Comment sert le Data Mining ?

Le forage de données est utilisé dans de nombreux secteurs pour trouver des informations cachées dans des ensembles de données. Notamment dans le big data, ou il y a de gros volumes de données. Voici quelques exemples d'applications du Data mining :

Bénéfices Data Mining
Les bénéfices par secteur du Data Mining.

Marketing et vente

  • Cibler les clients idéaux
  • Personnalisation des offres
  • Détection des fraudes

Finance

  • Gestion des risques
  • Détection des fraudes
  • Marché boursier

Santé

  • Identifier des facteurs de risque de maladies
  • Développer des traitements plus efficaces

Ressources humaines

  • Identifier les employés les plus performants
  • Anticiper les risques de burnout
  • Développer des programmes de formation plus efficaces

Ce ne sont là que quelques exemples, car le Data mining a le potentiel d'être appliqué dans de nombreux autres domaines d’activité. Avec l'avancement technologique et la croissance continue des données disponibles, le Data Mining promet de devenir encore plus populaire pour extraire des insights et faciliter la prise de décisions.

Les avantages et désavantages du Data Mining

Tout au long de cet article, nous venons de voir à quel point le Data mining peut améliorer les performances des entreprises. Mais concrètement, quels sont les avantages qu’il procure ?

Avantages du Data Mining

Meilleure compréhension des clients

Le Data mining permet d'analyser les données des clients, telles que : 

- Leurs achats

- Leur comportement

- Leurs préférences

- Etc.

Afin d'obtenir une meilleure compréhension de leurs besoins et de leurs attentes. Cela permet aux entreprises de cibler plus efficacement leurs produits et services, d'améliorer la satisfaction client et d'augmenter leur fidélisation.

Prise de décision éclairée 

En analysant de grandes quantités de données (aussi appelé "Big Data", les entreprises peuvent identifier des tendances et des modèles qui seraient invisibles à l'œil nu. Ces informations peuvent être utilisées pour prendre des décisions plus éclairées sur tout, du développement de produits aux stratégies marketing.

Augmentation de l'efficacité opérationnelle

Le forage de données peut être utilisé pour identifier les processus inefficaces et les domaines de gaspillage au sein d'une entreprise. Ces informations peuvent ensuite être utilisées pour améliorer l'efficacité opérationnelle et réduire les coûts.

Les avantages du Data Mining.

Désavantages du Data Mining

Coûts élevés

La mise en œuvre et la maintenance d'un système de forage de données peuvent être coûteuses, en particulier pour les grandes entreprises. Cela peut inclure le coût du logiciel, du matériel, de la formation du personnel et de l'embauche de data scientists.

Problèmes de qualité des données

La qualité des données est essentielle pour le succès du Data mining. Si les données sont inexactes ou incomplètes, les résultats du Data mining peuvent être erronés et trompeurs.

Règles de confidentialité

La collecte et l'analyse de grandes quantités de données soulèvent des questions de confidentialité. Il est important de s'assurer que les données sont collectées et utilisées conformément aux réglementations en vigueur sur la protection de la vie privée.

Complexité

Le Data mining peut être un processus complexe qui nécessite des compétences et une expertise spécialisées. Cela peut rendre difficile pour les petites entreprises ou les entreprises sans expertise en data science de tirer pleinement parti du Data mining.

Comment faire du Data Mining ?

Faire de la Data Mining implique deux choses ; respecter une méthode travail et mobiliser les compétences techniques associées.

La méthode

La méthode à suivre pour faire du Data mining s’articule autour de huit grandes étapes.

  1. Compréhension du problème métier

Avant de commencer, il est essentiel de comprendre les objectifs métier du projet de Data Mining. Quel est le problème à résoudre ou l'opportunité à exploiter ? Quelles sont les questions spécifiques que l'on cherche à répondre ?

  1. Collecte des données

Cette étape implique la collecte de toutes les données pertinentes pour le problème à résoudre. Les données peuvent provenir de diverses sources telles que des bases de données, des fichiers plats, des données en ligne, etc.

  1. Exploration des données

Avant de passer à l'analyse proprement dite, il faut d’abord comprendre les caractéristiques des données. Cela inclut l'exploration des distributions, des corrélations, des valeurs aberrantes et des tendances générales des données. L'EDA permet également de repérer les problèmes potentiels de qualité des données.

  1. Préparation des données

Une fois que les données ont été collectées, elles doivent être préparées pour l'analyse. Cela comprend le nettoyage des données (traitement des valeurs manquantes, suppression des doublons, etc.), la transformation des données (normalisation, encodage des catégories, etc.) et la sélection des caractéristiques (réduction de la dimensionnalité, sélection des variables, etc.).

  1. Sélection des techniques de Data mining

En fonction de la nature du problème et des objectifs, il est nécessaire de sélectionner les techniques de Data Mining appropriées. Cela peut inclure des méthodes telles que la classification, la régression, le clustering, l'association, etc.

  1. Construction et évaluation des modèles

À cette étape, les modèles de Data Mining sont construits en utilisant les techniques sélectionnées. Les modèles sont ensuite évalués en utilisant des mesures appropriées (précision, rappel, F1-score, AUC-ROC, etc.) pour déterminer leur performance et leur adéquation par rapport aux objectifs métier.

  1. Interprétation des résultats

Une fois que les modèles ont été évalués, il est important d'interpréter les résultats pour en tirer des insights utiles. Cela peut impliquer l'identification des variables importantes, la compréhension des relations entre les variables, la détection des schémas intéressants, etc.

  1. Déploiement des modèles

Enfin, une fois que les modèles ont été construits et validés, ils peuvent être déployés dans un environnement opérationnel pour une utilisation en production. Cela peut impliquer l'intégration des modèles dans des systèmes existants, le développement d'applications basées sur les modèles, etc.

Les compétences nécessaires pour faire du Data mining

Les compétences nécessaires pour pratiquer le Data Mining sont variées et comprennent :

  • La maîtrise des concepts statistiques et mathématiques 

Une compréhension solide des concepts statistiques et mathématiques est essentielle pour interpréter les résultats du Data Mining et choisir les techniques appropriées.

  • Une connaissance approfondie des langages de programmation 

La maîtrise de langages de programmation tels que Python, R ou SQL est importante pour manipuler et analyser les données, ainsi que pour mettre en œuvre les techniques de Data Mining.

  • Une forte expérience dans la manipulation de données 

La capacité à collecter, nettoyer, transformer et manipuler efficacement les données est une compétence fondamentale pour travailler dans le domaine du Data Mining.

  • Une bonne maîtrise des outils de Data Mining 

La familiarité avec les outils et les logiciels spécialisés dans le Data Mining, tels que TensorFlow, scikit-learn, ou des plates-formes telles que SAS ou IBM SPSS, est bénéfique.

  • Une bonne compréhension des techniques de Data Mining 

Une connaissance approfondie des différentes techniques de Data Mining telles que la classification, la régression, le clustering, l'association, etc., est nécessaire pour choisir et appliquer les méthodes appropriées en fonction des objectifs du projet.

Être capable de visualiser efficacement les données et les résultats du Data Mining à l'aide de graphiques, de tableaux de bord et d'autres outils de visualisation est crucial pour communiquer efficacement les insights obtenus.

  • Une forte habileté à résoudre des problèmes 

Le Data Mining implique souvent la résolution de problèmes complexes et la prise de décisions dans des situations d'incertitude. Une capacité à analyser, à synthétiser et à résoudre des problèmes est donc une compétence précieuse.

  • Une forte curiosité et créativité 

Être curieux et avoir une approche créative pour explorer les données et découvrir des insights cachés est également important pour réussir dans le domaine du Data Mining.

En bref, vous aurez compris que le Data Mining est un domaine multidisciplinaire qui exige un ensemble diversifié de compétences. Allant de la statistique et des mathématiques à la programmation, en passant par la manipulation des données et la communication des résultats.

Si vous souhaitez devenir un as de cette discipline, il faudra vous armer de patience et de détermination ! 

Utiliser des outils pour faire du Data Mining

Pour faire du Data Mining, plusieurs outils logiciels et plateformes sont disponibles, chacun offrant des fonctionnalités et des capacités spécifiques. 

Voici quelques-uns des outils les plus couramment utilisés pour le Data Mining : 

Les outils de programmation et de développement

Ce type d'outils comprend des langages de programmation comme Python, R, Java, ainsi que des environnements de développement intégrés (IDE) tels que Jupyter Notebook, RStudio, Spyder, Eclipse, etc. Ces outils permettent aux utilisateurs de coder des scripts personnalisés pour effectuer des tâches de Data Mining spécifiques.

Les outils de visualisation des données

Les outils de visualisation des données, tels que Tableau, Power BI, Matplotlib, Seaborn, ggplot2, etc., sont utilisés pour représenter graphiquement les données et les résultats du Data Mining. Ils facilitent la compréhension et l'interprétation des patterns et des tendances dans les données.

Les logiciels de statistiques et d’analyse

Des logiciels tels que SAS, SPSS, MATLAB, Stata, etc., offrent des fonctionnalités avancées d'analyse statistique et de modélisation prédictive. Ils permettent d'appliquer une gamme étendue de techniques de Data Mining, notamment la régression, la classification, le clustering, etc.

Outils de stockage de données et ou gros volumes de données

Afin de stocker les données précédèment minées, il est nécéssaire de les stocker dans un entrepôt de données aussi appelé Data Warehouse.

Le Data Warehouse est une base de données qui permet d'organiser la données (l'inverse d'un Data Lake) et donc de garder la relations entre les données.

Les Data Warehouses sont des bases de données relationnelles permettant des points d'accès aux données aux différents secteurs d'une entreprise.

schema data mining
Schema expliquant le fonctionnement du Data Mining.

Data Mining et Ethique

Bien que le Data mining soit une discipline qui apporte de nombreux bénéfices aux organisations, elle soulève de nombreuses interrogations. En effet, son utilisation interroge de nombreux acteurs (États, consommateurs, entreprises…) quant à la confidentialité des données, la protection de la vie privée et la justice algorithmique. 

Pourquoi on ne peut pas faire de Data Mining ou de Data Scraping n’importe où ?

Faire du Data mining ou du Data Scraping n'est pas une pratique universellement autorisée, principalement en raison de considérations légales, éthiques et techniques. 

D'une part, la collecte de données peut être soumise à des lois strictes en matière de protection des données et de confidentialité, telles que le RGPD en Europe ou la COPPA aux États-Unis. D'autre part, de nombreuses plateformes et sites Web ont des termes de service qui interdisent explicitement le Data Mining ou le Data Scraping. 

Même si une activité est légale, elle peut ne pas être éthique dans certaines circonstances, notamment lorsqu'elle porte atteinte à la vie privée des individus. De plus, la qualité des données collectées et l'impact sur les ressources des serveurs et des infrastructures doivent également être pris en compte. 

Donc, gardez à l’esprit que le Data Mining et le Data Scraping nécessitent une approche responsable, tenant compte de ces diverses considérations.

Data Mining réglementations CNIL et RGPD

Le Data Mining est soumis à des réglementations strictes en matière de protection des données. Particulièrement le règlement général sur la protection des données (RGPD) en Europe et les réglementations de la Commission nationale de l'informatique et des libertés (CNIL) en France.

Le RGPD, entré en vigueur en mai 2018, établit des règles strictes concernant la collecte, le traitement et l'utilisation des données personnelles des individus au sein de l'Union européenne. 

Il impose des obligations telles que le consentement explicite des individus pour la collecte de leurs données, la garantie de la sécurité et de la confidentialité des données, ainsi que la notification en cas de violation de données.

La CNIL, en tant qu'autorité de régulation en France, assure le respect des dispositions du RGPD sur le territoire français. Elle émet des recommandations, des lignes directrices et des sanctions en cas de non-conformité avec la réglementation.

En ce qui concerne le Data Mining, cela implique généralement la collecte, l'analyse et l'utilisation de grandes quantités de données, y compris des données personnelles. 

Ainsi, toute activité de Data Mining doit être conforme aux exigences du RGPD et aux lignes directrices de la CNIL. Cela inclut notamment : 

  • L'obligation d'informer les individus sur la collecte et l'utilisation de leurs données ;
  • Le respect des principes de minimisation des données et de limitation de la conservation ;
  • La mise en place de mesures de sécurité appropriées pour protéger les données personnelles.

Le Data Mining a-t-il un avenir durable ?

Le Data Mining est promis à un avenir durable, mais son évolution dépendra de plusieurs facteurs, notamment : 

  • Les avancées technologiques telles que l'intelligence artificielle, 
  • L'augmentation du volume de données disponibles, 
  • L'évolution des réglementations en matière de protection des données.

Les avancées technologiques (IA) 

L'intelligence artificielle joue un rôle central dans le développement du Data Mining en permettant des analyses plus avancées et précises. C’est facile à comprendre, les progrès dans les algorithmes d'apprentissage automatique permettent au Data Mining d'explorer des modèles et des tendances plus complexes.

L’accroissement du nombre de données 

Avec la croissance exponentielle du volume de données disponibles, le potentiel du Data Mining pour extraire des informations exploitables augmente également. Plus il y a de données disponibles, plus les opportunités d'analyse et de découverte de connaissances sont grandes.

L’évolution des réglementations 

Les réglementations telles que le RGPD imposent des normes strictes en matière de collecte, de traitement et d'utilisation des données personnelles. Le respect de ces réglementations est incontournable pour garantir la légalité, l'éthique et la confiance dans les pratiques de Data Mining. 

Une conformité rigoureuse aux réglementations renforce la crédibilité du Data Mining et favorise son adoption à long terme.

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