Vous avez collecté vos données. Mais les avez-vous préparées, organisées, hiérarchisées ? Il faut maintenant aller encore plus loin pour faire de ce minerai brut une source d’information stratégique.
Cette phase d’exploration des données est plus connue sous le nom de data mining.
La différence entre le diamant brut, fraîchement sorti de terre et la pierre précieuse ornant la création d’un joaillier prestigieux, c’est la capacité du diamantaire à faire vivre la lumière sur les différentes facettes de la gemme. Cette analogie audacieuse décrit précisément ce qu’est le data mining. Lorsque le diamantaire doit démontrer tout à la fois précision du geste, rigueur dans le travail et technicité remarquable, l’exploration de données repose sur la même quête d’excellence.
Le principe ? Travailler sur un matériau brut, constitué le plus souvent d’importants volumes de données pour en extraire le minerai le plus précieux : la connaissance. Connaissance d’un marché, d’un client, d’un secteur d’activité… Le data mining est une discipline exigeante qui permet de répondre avec précision à des questionnements ou des problèmes plus ou moins complexes.
Grâce au data mining, vous pourrez identifier des tendances émergentes, vous engager sur la voie du prédictif pour anticiper les attentes d’un marché ou de différents profils de clients.
Méthodologie du data mining
En utilisant des approches et des algorithmes basés sur des statistiques, le data mining permet de détecter des anomalies, de générer des modèles et d’identifier des corrélations dans de grands ensembles de données afin de prendre de meilleures décisions au sein des organisations. Pour y parvenir, il faut cependant suivre une méthodologie précise.
Pour commencer, vous devrez procéder à une catégorisation fine des données disponibles. Cette première phase vous permet d’identifier des corrélations. Dans le cadre d’un projet de data mining, différentes techniques analytiques peuvent être employées. Afin de rechercher des tendances et ainsi faire en sorte de toujours rester en phase (et même en avance !) sur un marché par exemple, vous aurez recours à l’analyse en cluster.
Cette méthode statistique consiste à regrouper les éléments d’un portefeuille de données selon leur degré de similitude. L’objectif : repérer des ensembles similaires en fonction de critères précis. Plus un groupe est important, plus la tendance est forte !
A contrario, le data mining peut reposer sur la méthode de détection d’anomalies en vue de repérer des phénomènes inhabituels. Cette technique d’exploration de données révèle par exemple des comportements non conformes à ce que démontrent d’autres données. Une technique très utilisée dans le secteur bancaire notamment, en vue d’identifier une fraude potentielle…
Quels bénéfices tirer du data mining ?
En vous engageant sur la voie exigeante mais prometteuse du data mining, vous pourrez rationaliser un grand nombre de pratiques internes et mener à bien un large éventail de projets. En misant sur l’exploration de données, vous pourrez ainsi :
- disposer d’une meilleure compréhension des attentes de vos clients en vue de définir et d’adapter votre stratégie commerciale,
- définir des modèles pour anticiper des évolutions de comportement ou des tendances de marchés,
- évaluer et consolider vos stratégies marketing,
- anticiper des risques liés à une opération,
- optimiser vos stratégies de fidélisation et de lutte contre le churn,
- définir une roadmap R&D par rapport à des segments de clients ou d’utilisateurs…
L’exploration de données ouvre la voie à un large spectre d’optimisations de vos processus internes. Elle replace la data au centre de tous vos projets, comme un socle de connaissance qui vous permet de gagner non seulement en pertinence mais aussi en précision !
Pour édifier un projet de data mining cohérent, il existe cependant un prérequis essentiel : vous devrez toujours être guidé par un objectif business clairement identifié. Comme le diamantaire qui entame la taille d’une pierre précieuse, il faut savoir sur quelle facette faire refléter la lumière pour faire jaillir la connaissance !
Data mining : pour quels usages ?
L’exploration de données est susceptible de délivrer son plein potentiel dans de nombreux secteurs d’activité et pour une infinité de cas d’usages.
Dans la recherche médicale et pharmaceutique par exemple, le data mining permet de valoriser d’importants volumes de données. Dans les métiers du marketing, il est également très précieux car il permet d’adapter le positionnement, le discours, le packaging, ou encore les canaux de distribution pour servir au mieux la stratégie de développement de l’entreprise. Dans le secteur du retail (qu’il s’agisse de commerce physique ou de vente en ligne), l’exploration de données contribue à la connaissance du client en vue de délivrer une expérience d’exception dans une logique d’engagement et de fidélisation. Le monde de l’industrie s’est, lui aussi, massivement approprié le data mining tant dans la recherche d’optimisation des flux de production que dans le développement d’une maintenance prédictive.
Vous l’aurez compris, à chaque industrie, à chaque métier correspond une façon d’explorer et d’exploiter le précieux minerai que constitue la data.
Alors, qu’attendez-vous ?
