Quelle est la différence entre le data mining et le machine learning ?

Le machine learning et le data mining aident les organisations à prendre le virage de la Business Intelligence en permettant une prise de décision éclairée et objective, pilotée par la data. Anticiper des tendances de marché, offrir un service optimal à ses clients et améliorer le processus décisionnel et organisationnel, voilà un échantillon des possibilités liées au data mining combiné avec le machine learning. Ces technologies basées sur l’extraction, le traitement et l’analyse de la donnée sont en effet complémentaires.

Mais alors, quelles sont les différences entre machine learning et data mining ? Et comment les utiliser de manière complémentaire ?

Définitions des deux technologies

Le machine learning peut être décrit comme une technologie d’apprentissage par la donnée. L’objectif est de rendre un ordinateur « intelligent » en lui soumettant un algorithme et des modèles de données afin d’automatiser des tâches complexes.

Le data mining, également appelé forage de données, quant à lui est une méthode d’exploration des données. Il sert à analyser des volumes colossaux de data afin de déduire des relations et liens entre celles-ci. L’objectif est de transformer les données Big Data en informations compréhensibles et exploitables.

Points de différence entre le data mining et le machine learning

Il existe des points de différences entre ces deux notions technologiques à plusieurs niveaux.

Intervention humaine différente

Les informations extraites via le data mining sont utilisées par les individus pour mieux comprendre leurs clients, être plus performants sur leur marché ou optimiser leurs processus dans l’organisation. In fine, la donnée est donc utilisée par l’humain.

Le Machine Learning (ML) peut être supervisé par l’homme au départ pour être mis en place et fonctionner mais le but final et d’automatiser des process et de rendre la machine autonome.

Ressources de différentes natures

Le Data Mining extrait des informations de vastes volumes de données comme le Big Data. Son fonctionnement est donc basé sur les datas. Le Machine Learning fonctionne avec des algorithmes et des réseaux de neurones virtuels. Les données lui sont transmises au départ pour développer son apprentissage mais ce sont les algorithmes qui lui permettent de fonctionner.

Des technologies complémentaires

Le forage de données extrait les informations les plus utiles d’une base pour identifier des tendances, schémas, modèles ou des corrélations. Une fois ces informations triées et les modèles vérifiés, ils peuvent être soumis à l’algorithme de Machine Learning pour développer son apprentissage et l’entrainer.

Ces deux technologies n’ont donc pas la même finalité, mais sont plutôt complémentaires. Concrètement, le Data Mining est une ressource sur laquelle le Machine Learning peut s’appuyer pour accomplir ses fonctions. Ils participent ensemble à améliorer la performance de l’entreprise et sa compétitivité.

Utiliser le data mining et le machine learning pour développer son intelligence d’entreprise

Ces deux technologies basées sur la donnée sont d’une grande aide à toute entreprise souhaitant mettre au point des outils et des solutions intelligentes afin d’optimiser ses performances. Elles facilitent la prise de décision et la rendent objective puisqu’elle se base sur la donnée.

Ainsi toute organisation utilisant le machine learning et le data mining de façon complémentaire bénéficie d’insights à forte valeur ajoutée. En combinant ces deux technologies, elle peut déceler des corrélations auparavant inconnues, anticiper des tendances à venir, limiter l’attrition de sa clientèle et optimiser l’expérience à la fois de ses acheteurs et de son personnel. Elles permettent in fine d’avoir une meilleure compréhension de son business et des opportunités.

Passez à la vitesse supérieure et prenez le virage de l’informatique décisionnelle dès aujourd’hui en utilisant la complémentarité du data mining et du machine learning à son plein potentiel avec une solution de data management éprouvée.