Définition de l’exploration de données
Qu’est-ce que l’exploration de données ?
L’exploration de données est un processus utilisé par les entreprises pour transformer des données brutes en informations utiles. En utilisant un logiciel pour rechercher des modèles dans de grands lots de données, les entreprises peuvent en savoir plus sur leurs clients afin de développer des stratégies marketing plus efficaces, d’augmenter les ventes et de réduire les coûts.
L’exploration de données dépend de l’efficacité de la collecte, de l’entreposage et du traitement informatique des données.
Points clés à retenir
- L’exploration de données est le processus d’analyse d’un grand nombre d’informations pour discerner les tendances et les modèles.
- L’exploration de données peut être utilisée par les entreprises pour tout, de l’apprentissage de ce qui intéresse les clients ou de ce qu’ils souhaitent acheter à la détection des fraudes et au filtrage des spams.
- Les programmes d’exploration de données décomposent les modèles et les connexions dans les données en fonction des informations demandées ou fournies par les utilisateurs.
- Les entreprises de médias sociaux utilisent des techniques d’exploration de données pour commercialiser leurs utilisateurs afin de générer des profits.
- Cette utilisation de l’exploration de données a fait l’objet de critiques ces derniers temps, car les utilisateurs ne sont souvent pas au courant de l’exploration de données qui se produit avec leurs informations personnelles, en particulier lorsqu’elles sont utilisées pour influencer les préférences.
Regardez maintenant : Comment fonctionne l’exploration de données ?
Comment fonctionne l’exploration de données
L’exploration de données implique l’exploration et l’analyse de grands blocs d’informations pour glaner des modèles et des tendances significatifs. Il peut être utilisé de diverses manières, telles que le marketing de base de données, la gestion du risque de crédit, la détection des fraudes, le filtrage des courriers indésirables, ou même pour discerner le sentiment ou l’opinion des utilisateurs.
Le processus d’exploration de données se décompose en cinq étapes. Premièrement, les organisations collectent des données et les chargent dans leurs entrepôts de données. Ensuite, ils stockent et gèrent les données, soit sur des serveurs internes, soit dans le cloud. Les analystes commerciaux, les équipes de direction et les professionnels des technologies de l’information accèdent aux données et déterminent comment ils souhaitent les organiser. Ensuite, le logiciel d’application trie les données en fonction des résultats de l’utilisateur, et enfin, l’utilisateur final présente les données dans un format facile à partager, tel qu’un graphique ou un tableau.
Logiciel d’entreposage de données et d’exploration de données
Les programmes d’exploration de données analysent les relations et les modèles de données en fonction des demandes des utilisateurs. Par exemple, une entreprise peut utiliser un logiciel d’exploration de données pour créer des classes d’informations. Pour illustrer, imaginez qu’un restaurant souhaite utiliser l’exploration de données pour déterminer quand il doit proposer certaines promotions. Il examine les informations qu’il a collectées et crée des classes en fonction du moment où les clients visitent et de ce qu’ils commandent.
Dans d’autres cas, les mineurs de données trouvent des grappes d’informations basées sur des relations logiques ou examinent des associations et des modèles séquentiels pour tirer des conclusions sur les tendances du comportement des consommateurs.
L’entreposage est un aspect important de l’exploration de données. L’entreposage, c’est lorsque les entreprises centralisent leurs données dans une base de données ou un programme. Avec un entrepôt de données, une organisation peut créer des segments de données pour que des utilisateurs spécifiques les analysent et les utilisent.
Cependant, dans d’autres cas, les analystes peuvent commencer avec les données qu’ils souhaitent et créer un entrepôt de données basé sur ces spécifications. Quelle que soit la manière dont les entreprises et autres entités organisent leurs données, elles les utilisent pour soutenir les processus décisionnels de la direction.
Exploration de données et médias sociaux
L’une des applications les plus lucratives de l’exploration de données a été celle des médias sociaux. Des plateformes comme Facebook, TikTok, Instagram et Twitter collectent des tonnes de données sur les utilisateurs individuels pour faire des inférences sur leurs préférences afin d’envoyer des publicités marketing ciblées. Ces données sont également utilisées pour tenter d’influencer le comportement des utilisateurs et de modifier leurs préférences, que ce soit pour un produit de consommation ou pour qui ils voteront lors d’une élection.
L’exploration de données sur les réseaux sociaux est devenue un gros point de discorde, avec plusieurs rapports d’enquête et expositions montrant à quel point les données des utilisateurs de l’exploitation minière peuvent être néfastes.
Le scandale Cambridge Analytica est un excellent exemple de la façon dont les entreprises de médias sociaux peuvent utiliser l’exploration de données au détriment de leurs utilisateurs.
Exemple d’exploration de données
Les épiceries sont des utilisateurs bien connus des techniques d’exploration de données. De nombreux supermarchés proposent aux clients des cartes de fidélité gratuites qui leur donnent accès à des prix réduits non disponibles pour les non-membres. Les cartes permettent aux magasins de savoir facilement qui achète quoi, quand et à quel prix. Après analyse des données, les magasins peuvent ensuite utiliser ces données pour offrir aux clients des coupons ciblés sur leurs habitudes d’achat et décider quand mettre les articles en vente ou quand les vendre au prix fort.
L’exploration de données peut être une source de préoccupation lorsqu’une entreprise n’utilise que des informations sélectionnées, qui ne sont pas représentatives de l’ensemble du groupe échantillon, pour prouver une certaine hypothèse.
Les processus d’exploration de données sont utilisés pour créer des modèles d’apprentissage automatique qui alimentent des applications, notamment la technologie des moteurs de recherche et les programmes de recommandation de sites Web.
Comment se fait l’exploration de données ?
L’exploration de données repose sur le Big Data et des processus informatiques avancés, notamment l’apprentissage automatique et d’autres formes d’intelligence artificielle (IA). L’objectif est de trouver des modèles qui peuvent conduire à des inférences ou des prédictions à partir d’ensembles de données autrement non structurés ou volumineux.
Quel est un autre terme pour l’exploration de données?
L’exploration de données est également connue sous le terme moins utilisé de connaissances découvertes dans les données, ou KDD.
Qui utilise l’exploration de données ?
Les applications d’exploration de données vont du secteur financier pour rechercher des tendances sur les marchés aux gouvernements essayant d’identifier les menaces potentielles pour la sécurité. Les entreprises, et en particulier les sociétés de médias sociaux et en ligne, utilisent l’exploration de données sur leurs utilisateurs pour créer des campagnes de publicité et de marketing rentables qui ciblent des groupes d’utilisateurs spécifiques.