Liste et explication des 16 techniques de forage de données
Les entreprises ont accès à toujours plus de données. En raison de la grande quantité d'informations disponibles, il peut être très difficile d'appréhender d'énormes volumes de données structurées et non structurées afin de mettre en œuvre des projets d'amélioration pour l'ensemble de l'entreprise. S'il n'est pas correctement abordé, ce défi peut limiter les promesses que représentent ces données.
Liste des 16 techniques de data mining
L'exploration de données est le processus par lequel les entreprises détectent des modèles de données pour obtenir des insights pertinents sur leurs besoins commerciaux. Il est essentiel à la fois pour la veille économique et la data science. Il existe de nombreuses techniques d'exploration de données que les entreprises peuvent utiliser pour transformer les données brutes en insights exploitables. Celles-ci couvrent de nombreuses disciplines, de l'intelligence artificielle de pointe aux bases de la préparation des données, qui sont essentielles pour maximiser la valeur des investissements dans les données.
- Nettoyage et préparation des données
- Modèles de suivi
- Classification
- Association
- Détection des anomalies
- Regroupement (clustering)
- Régression
- Prédiction
- Modèles séquentiels
- Arbres de décision
- Techniques statistiques
- Visualisation
- Réseaux de neurones
- Data warehousing
- Traitement de la mémoire à long terme
- Machine learning et intelligence artificielle
1. Nettoyage et préparation des données
Le nettoyage et la préparation des données constituent une étape essentielle du processus d'exploration des données. Les données brutes doivent être nettoyées et formatées pour être exploitables dans différentes méthodes d'analyse. Le nettoyage et la préparation des données comprennent différents étapes de modélisation des données, de transformation, de migration des données, d'ETL et ELT, d'intégration des données et d'agrégation. C'est une étape nécessaire pour comprendre les caractéristiques et les attributs de base des données afin de déterminer leur meilleur usage.
La valeur commerciale du nettoyage et de la préparation des données est évidente. Sans cette première étape, les données sont soit insignifiantes soit peu fiables pour une entreprise en raison de leur qualité. Les entreprises doivent pouvoir faire confiance à leurs données, aux résultats de leurs analyses et à l'action qui découle de ces résultats.
Ces étapes sont également nécessaires à la qualité et à la bonne gouvernance des données .
2. Modèles de suivi
Les modèles de suivi constituent une technique fondamentale d'exploration des données. Il s'agit d'identifier et de surveiller les tendances ou les modèles de données pour obtenir des conclusions éclairées sur les résultats de l'entreprise. Dès qu'une entreprise identifie une tendance concernant les données de vente, par exemple, elle dispose d'une base pour prendre des mesures afin de capitaliser sur cette analyse. Si une entreprise identifie un produit qui se vend plus que d'autres pour un groupe démographique particulier, elle peut utiliser cette connaissance pour créer des produits ou des services similaires, ou simplement mieux stocker le produit en question pour ce segment démographique.
3. Classification
Les techniques d'exploration de données à des fins de classification impliquent l'analyse de divers attributs associés à différents types de données. Une fois que les entreprises ont identifié les principales caractéristiques de ces types de données, elles peuvent les classer ou les catégoriser en fonction. Cette étape est essentielle pour identifier, par exemple, les informations personnelles que les entreprises peuvent vouloir protéger ou retirer des documents.
4. Association
L'association est une technique d'exploration de données liée aux statistiques. Elle permet d'indiquer lorsque certaines données (ou évènements identifiés dans les données) sont liées à d'autres données ou évènements data-driven. Elle est similaire à la notion de co-occurrence dans le machine learning, pour lequel la probabilité d'un évènement data-driven est indiquée par la présence d'un autre.
Le concept statistique de corrélation est également similaire à la notion d'association. Cela signifie que l'analyse des données indique qu'il existe une relation entre deux évènements : par exemple, un achat de burgers s'accompagne fréquemment d'un achat de frites.
5. Détection des anomalies
La détection des anomalies parmi les valeurs permet de déterminer toute erreur dans les données. Lorsque les entreprises détectent des anomalies dans leurs données, il devient plus aisé de comprendre pourquoi ces anomalies se produisent pour anticiper toute situation future et atteindre au mieux les objectifs de l'entreprise. Par exemple, en cas de pic d'utilisation des systèmes transactionnels pour cartes de crédit à un certain moment de la journée, les entreprises peuvent capitaliser sur ces informations et comprendre pourquoi cela se produit afin d'optimiser leurs ventes le reste de la journée.
6. Regroupement (clustering)
Le clustering est une technique d'analytics qui repose sur des approches visuelles pour bien appréhender les données. Les mécanismes de clustering utilisent des graphiques pour montrer où se situe la distribution des données par rapport à différents types de mesures. Ils font également appel à différentes couleurs pour illustrer la distribution des données.
Les approches graphiques sont idéales pour l'analytics de regroupement. Grâce aux graphiques et clustering en particulier, les utilisateurs disposent d'un aperçu visuel pour identifier les tendances qui sont pertinentes par rapport à leurs objectifs commerciaux.
7. Régression
Les techniques de régression sont utiles pour identifier la nature de la relation entre les variables dans un ensemble de données. Ces relations peuvent être causales dans certains cas, ou simplement corrélées dans d'autres. La régression est une technique simple de test en boîte blanche, qui permet de révéler clairement comment les variables sont liées. Les techniques de régression sont utilisées dans certains aspects de la prévision et de la modélisation des données .
8. Prédiction
La prédiction est un aspect très puissant du data mining, qui représente l'une des quatre branches de l'analytics. L'analytics prédictif utilise les modèles établis grâce aux données actuelles ou historiques pour les étendre à l'avenir. Il offre aux entreprises une analyse des tendances qui se manifesteront ensuite dans leurs données. Il existe différentes façons d'utiliser l'analytics prédictif. Parmi les plus avancées se trouvent le machine learning et l'intelligence artificielle. Cependant, l'analytics prédictif ne dépend pas nécessairement de ces techniques : il peut également être facilité par des algorithmes plus simples.
9. Modèles séquentiels
Cette technique d'exploration de données se concentre sur la découverte d'une série d'évènements qui se produisent successivement. Elle est particulièrement utile pour l'exploration des données transactionnelles. Par exemple, cette technique peut révéler quels articles de vêtements les clients sont les plus susceptibles d'acheter après un achat initial de chaussures. La compréhension des schémas séquentiels peut aider les entreprises à recommander des articles supplémentaires à leurs clients pour stimuler les ventes.
10. Arbres de décision
Les arbres de décision sont un type spécifique de modèle prédictif qui permet aux entreprises d'exploiter efficacement leurs données. Techniquement, un arbre de décision fait partie du machine learning, mais il est plus connu sous le nom de test en boîte blanche en raison de sa nature extrêmement simple.
Un arbre de décision permet aux utilisateurs de comprendre clairement comment les entrées de données affectent les sorties. Lorsque différents modèles d'arbres de décision sont combinés, ils créent des modèles d'analytics prédictif connus sous le nom de random forest. Les modèles de random forest complexes sont considérés comme des techniques de machine learning en boîte noire, car il n'est pas toujours facile de comprendre les sorties en fonction des entrées. Dans la plupart des cas, cependant, cette forme de base de modélisation d'ensemble est plus précise que l'utilisation exclusive d'arbres de décision.
11. Techniques statistiques
Les techniques statistiques sont au cœur de la plupart des analyses impliquées dans le processus d'exploration des données. Les différents modèles d'analytics sont basés sur des concepts statistiques, qui génèrent des valeurs digitales applicables à des objectifs métier spécifiques. Par exemple, les réseaux de neurones utilisent des statistiques complexes basées sur différents poids et mesures pour déterminer si une image est un chien ou un chat dans les systèmes de reconnaissance d'image.
Les modèles statistiques représentent l'une des deux branches principales de l'intelligence artificielle. Les modèles de certaines techniques statistiques sont statiques, tandis que d'autres impliquant des techniques de machine learning s'améliorent avec le temps.
12. Visualisation
Les visualisations de données sont un autre élément important de l'exploration des données. Ils donnent aux utilisateurs un aperçu des données en fonction des perceptions sensorielles. Les visualisations de données actuelles sont dynamiques, utiles pour le streaming de données en temps réel et caractérisées par des couleurs différentes qui révèlent différentes tendances et modèles de données.
Les tableaux de bord sont un moyen puissant d'utiliser les visualisations de données pour découvrir des insights en matière de data mining. Les entreprises peuvent baser leurs tableaux de bord sur différentes mesures et utiliser des visualisations pour mettre en évidence leurs modèles de données, au lieu d'utiliser simplement des sorties digitales de modèles statistiques.
13. Réseaux de neurones
Un réseau de neurones est un type spécifique de modèle de machine learning, souvent utilisé avec l'intelligence artificielle et le deep learning. Nommés ainsi car ils présentent différentes couches qui ressemblent à la façon dont les neurones fonctionnent dans le cerveau humain, les réseaux de neurones sont l'un des modèles de machine learning les plus précis utilisés aujourd'hui.
S'ils sont un outil puissant pour l'exploration de données, les entreprises doivent faire preuve de prudence lorsqu'elles les utilisent : certains de ces modèles de réseaux de neurones sont incroyablement complexes. Il est souvent difficile de comprendre comment un réseau neuronal a déterminé un résultat donné.
Data warehousing
Le data warehousing est une partie importante du processus d'exploration de données (data mining). Traditionnellement, le data warehousing consistait à stocker des données structurées dans des systèmes de gestion de bases de données relationnelles afin qu'elles puissent être analysées à des fins d'intelligence économique, de reporting et de tableaux de bord basiques. Aujourd'hui, il existe des data warehouses cloud et des data warehouses dans des data stores semi-structurés et non structurés comme Hadoop. Alors que les data warehouses étaient traditionnellement utilisés pour des données historiques, de nombreuses approches modernes permettent de fournir une analyse approfondie, en temps réel, des données.
15. Traitement de la mémoire à long terme
Le traitement de la mémoire à long terme fait référence à la capacité d'analyser des données sur de longues périodes. Les données historiques stockées dans des data warehouses sont utiles à cette fin. Une entreprise qui peut effectuer des analyses sur une période prolongée est en mesure d'identifier des modèles qui seraient trop subtils à détecter autrement. Par exemple, en analysant les départs sur plusieurs années, une entreprise peut identifier des indices subtils qui pourraient conduire à réduire la désaffection dans le secteur financier.
16. Machine learning et intelligence artificielle
Le machine learning et l'intelligence artificielle (IA) représentent certains des développements les plus avancés en matière d'exploration de données. Les formes avancées de machine learning, comme le deep learning, offrent des prévisions très précises lorsque l'on travaille avec des données à grande échelle. Elles sont utiles pour le traitement des données dans des déploiements d'intelligence artificielle, tels que la vision par ordinateur, la reconnaissance vocale ou l'analyse de texte sophistiquée à l'aide du traitement automatique des langues. Ces techniques d'exploration de données sont pertinentes pour déterminer la valeur de données semi-structurées et non structurées.
Optimisation avec les outils d'exploration de données (data mining)
Avec un large éventail de techniques disponibles pour l'exploration de données, il est essentiel de disposer des outils appropriés pour optimiser au mieux vos analyses. En général, ces techniques nécessitent plusieurs outils différents ou un outil doté de fonctionnalités complètes pour une exécution correcte.
Si les entreprises peuvent utiliser des outils d'analyse des données tels que R, Python ou Knime pour l'analytics du machine learning, il est important d'assurer la conformité et le data lineage à l'aide d'un outil de gouvernance des données. En outre, les entreprises devront travailler avec des référentiels tels que les data stores dans le cloud afin d'effectuer des analyses, des tableaux de bord et des visualisations de données pour fournir aux utilisateurs professionnels les informations dont ils ont besoin pour comprendre l'analytics. Il existe des outils dotés de toutes ces fonctionnalités, mais il est important d'en trouver un ou plusieurs qui répondent aux besoins exacts de votre entreprise.
Le futur de l'exploration des données et le cloud
Les technologies de cloud computing ont eu un impact considérable sur l'essor de l'exploration des données. Les technologies cloud sont bien adaptées aux énormes quantités de données semi-structurées et non structurées haut débit, auxquelles la plupart des entreprises sont confrontées aujourd'hui. Les ressources modulables du cloud s'adaptent facilement pour répondre à ces exigences en matière de big data. Par conséquent, comme le cloud peut contenir davantage de données de différents formats, il faut davantage d'outils d'exploration de données pour transformer ces données en insights. De plus, des formes avancées d'exploration de données comme l'intelligence artificielle et le machine learning sont proposées en tant que services dans le cloud.
Les développements futurs dans le domaine du cloud computing continueront certainement à alimenter le besoin en outils d'exploration de données toujours plus efficaces. Au cours des cinq prochaines années, l'intelligence artificielle et le machine learning vont se répandre répandre encore davantage. Le taux de croissance des données augmente chaque jour de façon exponentielle et le cloud est le lieu le plus approprié pour stocker et traiter des données à valeur commerciale. Par conséquent, les approches en matière d'exploration de données reposeront de plus en plus sur le cloud.
Vos premiers pas avec l'exploration des données
Les entreprises peuvent se lancer dans l'exploration de données si elles disposent des outils nécessaires. Comme le processus d'exploration des données commence juste après l'intégration des données, il est essentiel de trouver des outils de préparation des données qui prennent en charge les différentes structures de données nécessaires à l'analytics de l'exploration des données. Les entreprises voudront également classer ces données afin de les explorer à l'aide des nombreuses techniques évoquées ci-dessus. Les formes modernes de data warehousing sont utiles à cet égard, tout comme les diverses techniques de prédiction, de machine learning et d'intelligence artificielle.
Les entreprises bénéficieront d'un outil unique pour toutes ces techniques d'exploration de données. Lorsqu'elles sont en mesure d'effectuer ces différentes techniques d'exploration de données en un seul endroit, les entreprises peuvent renforcer la qualité des données et les mesures de gouvernance requises pour disposer de données de confiance.
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