L’exploration de données ou Data Mining est une méthode qui permet l’extraction des données brutes. Les organisations ou entreprises peuvent de ce fait en savoir plus sur leurs clients et développer des stratégies plus efficaces liées aux différentes fonctions commerciales, dans le but d’obtenir plus d’avantages. Le Data Mining aide les entreprises à prendre les bonnes décisions pour atteindre leurs objectifs. Suivez-nous dans cet article pour en savoir un peu plus sur le Data Mining. Quels sont ses avantages et ses limites ?
Définition du Data Mining
Le Data Mining est un processus collectant des données volumineuses. Il permet de connaître les tendances et les modèles. Ceux-ci vont ensuite permettre à l’entreprise de prendre une décision qui influencera ses stratégies. Généralement combiné au Machine Learning et au Deep Learning, cette méthode utilise des algorithmes mathématiques complexes pour segmenter les données.
Caractéristiques du Data Mining
Ci-après les principales caractéristiques et propriétés du Data Mining :
- Il découvre automatiquement des motifs
- Il créé des informations qui sont exploitables
- Il prévoit des probabilités
- Il se concentre sur les importantes bases de données et les Big Data.
En gros, ce processus peut répondre à des questions qui ne sont pas solutionnées par un rapport ou après une simple analyse technique.
Différences entre OLAP ou Online Analytical Processing et Data Mining
OLAP ou Online Analytical Processing est un traitement analytique en ligne. Il effectue une grande analyse de données au niveau de l’entreprise et permet d’effectuer des calculs complexes, des analyses de tendances et des modélisations de données sophistiquées. C’est alors une forme d’analyse rapide qui se complète avec le Data Mining. Ce sont des types d’analyses divergents mais complémentaires. L’OLAP compresse les données, répartit les coûts, traite les séries chronologiques et l’étude par simulation.
Inférence inductive et concept de dimensions
Si le Data Mining possède une grande capacité de raisonnement inductif, l’OLAP, pour sa part, n’en a pas. Ce dernier n’arrive pas à tirer des conclusions à partir d’exemples spécifiques ou ce qu’on appelle l’inférence inductive, ou l’apprentissage assisté par ordinateur, ou encore l’apprentissage computationnel. Par contre, s’ils n’ont pas cette caractéristique, les systèmes OLAP offrent une vue multidimensionnelle des données et prennent en charge les hiérarchies. Cette façon d’étudier les données est une manière naturelle d’analyser une entreprise ou une organisation. Le Data Mining, en revanche, manque généralement de concept de dimensions et de hiérarchies.
Ces deux analyses peuvent être intégrées de différentes manières. Le Data Mining par exemple peut être utilisé dans la sélection des dimensions d’un cube, dans la création de nouvelles valeurs pour une dimension, dans la fabrication de nouvelles mesures pour un cube. L’OLAP de son côté peut être utilisé dans l’analyse des résultats du Data Mining.
Si le Data Mining peut vous aider dans la construction de cubes intéressants et utiles, le traitement OLAP se limite à associer et à résumer les probabilités de construction.
Les avantages et les limites du Data Mining
- C’est un outil qui contribuera à votre recherche de liaisons dans les données et des modèles. Mais il ne se limite pas uniquement à cela. Cet avantage ne supprime pas la nécessité de comprendre l’entreprise, de comprendre les données ou de comprendre les analyses.
- Le Data Mining peut révéler des informations dissimulées dans vos données, mais elle ne peut pas vous affirmer l’importance de ces informations pour votre entreprise.
- Même si vous êtes déjà au courant des tendances importantes dans la façon dont vos données sont utilisées, le Data Mining peut confirmer ou relativiser ces observations et confirmer de nouvelles tendances qui peuvent ne pas être immédiatement apparentes à partir d’observations simples.
- Les relations prédictives détectées par l’exploration de données ne provoquent pas obligatoirement des changements de comportements.
- Sans guide, le Data Mining ne trouve pas de solutions de manière automatique. Certes, vous découvrirez des modèles mais ils varient selon la façon dont vous présentez le problème. Dans ce cas, il est important de se demander de meilleures interrogations, puis de comprendre les données. Même si vous possédez d’énormes données, elles ne serviront à rien si vous ne pouvez pas en saisir le sens. Pour les appréhender, vous pouvez utiliser l’Oracle Data Mining. Il peut effectuer automatiquement la majorité de la préparation des données qui sont requises par l’algorithme.
En conclusion, le Data Mining fait référence au processus d’analyse de données en grand nombre ou de données volumineuses, en identifiant les relations entre les données et en les transformant en informations exploitables. Vous devez comprendre les données car elles sont la base de la construction de modèle. De ce fait, vous pourrez interpréter correctement les résultats après application du modèle.
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