Le Data mining. Un terme de plus en plus utilisé à l'ère du Big Data, où la quantité récoltée, traitée et analysée de données devient de plus en plus faramineuse et complexe.
Qu'est-ce que le data mining?
Si l'on devait le traduire en français, cela donnerait "explorations de données". Il s'agit donc de l’analyse de données issues de différentes sources afin de les transformer en des informations utiles. C'est donc le fait de "faire parler les données" en mettant en exergue les relations entre elles ou en repérant des patterns. Il permet donc de trouver des points d'achoppements, pas évidents, entre des données pour mieux comprendre des phénomènes ou prévoir des tendances.
Celui-ci se fait à travers de nombreux outils, principalement des algorithmes mêlant statistiques, intelligence artificielle et informatique.
A partir, d'une grande quantité de données, ces algorithmes construisent des modèles, c'est-à-dire, des structures intéressantes ou des motifs de relation, selon des critères fixés au préalable afin d'aider à la prise de décision, notamment au niveau marketing et commercial pour aider l'entreprise dans son évolution.
Le Data mining est utilisé dans de nombreux domaines comme: les industries, la gestion de la relation client, la maintenance, l'optimisation des sites web ou encore la prévention de fraudes.
Que fait un Data miner?
Celui qui fait de l'exploration de données s'appelle le "Data miner". Celui-ci doit être capable d'analyser des données pour dégager des indicateurs, de créer des dossiers d'analyse à partir des données, de contribuer à des projets d'optimisation dans le domaine d'application, de définir des plans d'actions pour améliorer la pertinence des indicateurs et de communiquer sur le suivi des indicateurs.
Pour caricaturer, le Data miner propose des statistiques ou des tableaux clairs, issus des données, pour faire progresser et donner une meilleure lecture de la situation à son entreprise. Il met à disposition les ressources nécessaires pour construire des campagnes ciblées qui aideront les différents départements.
Que doit maîtriser un data miner?
Le Data miner doit maîtriser plusieurs outils théoriques et pratiques:
- Les techniques statistiques
- Les techniques d'analyse de données
- Les différents outils informatiques décisionnels
- Avoir une idée des aspects économiques, marketing et commerciaux
- Analyser les systèmes complexes et agencer son raisonnement
- Evaluer la pertinence des indicateurs selon les besoins et les prioriser
- Faire le suivi des indicateurs pour les développer
- Optimiser les segmentations existantes
- Structurer les données pour objectiver les résultats
Quelle formation suivre?
Pour devenir Data miner, il existe plusieurs parcours possibles. Un master en statistiques, en marketing, en statistique et informatique décisionnelle ou encore en économétrie sont autant de spécialité pouvant ouvrir le champs au Data mining.
Bien que rare, il existe également dans de nombreuses universités à travers le monde la possibilité de faire un master en analyse big data qui est lui bien plus spécifique au data mining.
