Le processus qui permet à une entreprise d’extraire des informations utiles, descriptives par nature ou prédictives de l’avenir, en bénéficiant de données collectées au fil du temps avec des techniques et des outils.
Exploration de données
L’exploration de données est le processus permettant de découvrir des informations au sein d’un ensemble de données ; elle est également connue sous le nom d’extraction de connaissance (Knowledge Discovery in Databases, KDD). Vous pouvez obtenir 2 résultats d’exploration de données – décrire les données dont vous disposez ou faire des prévisions pour le futur.
La première étape, probablement la plus difficile, de l’exploration de données consiste à définir l’objectif de l’entreprise. C'est également la plus critique. Si vous ne savez pas ce que vous recherchez, il sera difficile de sélectionner les types, les algorithmes et les modèles d’apprentissage automatique pour obtenir les informations dont vous avez besoin.
L’exploration de données peut aider les ventes et le marketing, permettant ainsi à une entreprise de mieux comprendre ses clients et son marketing. Les écoles et les universités peuvent l’utiliser pour mieux comprendre leurs élèves/étudiants avec des informations telles que le temps passé dans une salle de classe virtuelle, le nombre de frappes de touches, les cours suivis simultanément par les élèves/étudiants ou les cours qui ont obtenu les meilleurs résultats aux tests.
Les entreprises peuvent également utiliser l’exploration de données pour optimiser les opérations en comprenant notamment la fabrication, l’assemblage, les défauts et les défaillances. Elle est également utile à la détection des fraudes. Les banques peuvent utiliser l’exploration de données pour rechercher les schémas de fraude, voire le magasin ou la boutique compromis(e).
La 2ème étape consiste à préparer vos données. Si vous comprenez votre objectif, vos analystes de données peuvent déterminer l’ensemble de données pertinent pour que les informations obtenues soient utiles à votre entreprise. Les analystes de données doivent nettoyer les données, les doublons, les informations manquantes et les valeurs aberrantes au cours de cette deuxième étape. Tous ces éléments pourraient empêcher vos algorithmes et vos outils d’exploration de données de fournir les résultats dont vous avez besoin.
La 3ème étape consiste à construire le modèle et l’exploration des modèles. Les techniques et les outils ci-dessous entrent en jeu à ce niveau. L’exploration de données peut utiliser les algorithmes d’apprentissage profond avec des méthodes d’apprentissage supervisées ou non supervisées.
La quatrième et dernière étape consiste à évaluer les résultats obtenus avec l’exploration de données pour apporter des changements ou mener des actions bénéfiques pour l’entreprise.
Les techniques d’exploration de données permettent aux analystes de données et aux entreprises de mieux utiliser les grandes quantités de données. Les techniques comprennent notamment :
Les outils d’exploration de données sont essentiels pour améliorer l’effet de l’exploration de données sur la productivité de l’entreprise. Les principaux outils actuels comprennent notamment :
MonkeyLearn est un outil d’analyse de texte. Vous pouvez l’utiliser pour détecter des sentiments tels que les avis en ligne négatifs ou automatiser vos processus de marquage et de routage de tickets.
RapidMiner Studio est une plateforme open-source qui propose une interface glisser-déposer permettant aux non-programmeurs de personnaliser leur cas d’utilisation. Elle peut être utiliser pour la détection des fraudes ou la rotation de la clientèle. Pour les programmeurs, des extensions R et Python permettent de personnaliser l’exploration de données. Elle bénéficie également d’une fantastique communauté dédiée au support.
Sisense for Cloud Data Teams permet aux équipes de travailler ensemble pour extraire des renseignements de leurs données quel que soit le niveau technique des membres de l’équipe.
Alteryx Designer permet aux analystes de données de préparer, combiner et analyser leurs données avec un seul outil.
Qlik Sense est un logiciel de visualisation proposant "des tableaux et des graphiques remarquables." Il permet d’analyser plusieurs sources de données avec une fonctionnalité de glisser-déposer.