lexploration de données: Définition, avantages et utilisations

Vous avez collecté vos données. Mais les avez-vous préparées, organisées et hiérarchisées ? Il vous faut maintenant aller plus loin pour transformer ces données brutes en une source d'informations stratégiques.

Cette phase d'exploration des données est mieux connue sous le nom d'exploration de données. 

La différence entre un diamant brut, fraîchement sorti de terre, et la pierre précieuse qui orne la création d'un prestigieux joaillier, c'est la capacité du diamantaire à mettre en valeur les différentes facettes de la gemme. Cette analogie décrit précisément ce qu'est l'exploration de données . Le diamantaire doit faire preuve d'une précision du geste, d'une rigueur dans son travail et d'une technicité remarquable, l'exploration de données repose sur cette même méthode de rigueur.

Le principe ? Travailler sur une matière première, le plus souvent constituée de grands 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... l'exploration de données est une discipline exigeante qui permet de répondre à des questions ou de résoudre des problèmes plus ou moins complexes avec précision. Grâce à l'exploration de données, vous pourrez d'identifier les tendances émergentes vous engager sur la voie de la prédiction pour anticiper les attentes d'un marché ou de différents profils de clients.

La méthodologie de l'exploration de données

En utilisant des approches et des algorithmes basés sur les statistiques, l'exploration de données nous permet de 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. Pour y parvenir, il faut toutefois suivre une méthodologie spécifique.

Pour commencer, vous devrez procéder à une catégorisation fine des données disponibles. Cette première phase vous permet d'identifier les corrélations. Dans le cadre d'un projet d'exploration de données , différentes techniques d'analyse peuvent être utilisées. Pour rechercher des tendances et vous assurer ainsi d'être toujours en phase (et même en avance !) avec un marché, par exemple, vous utiliserez l'analyse de cluster.

Cette méthode statistique consiste à regrouper les éléments d'un portefeuille de données en fonction de leur degré de similitude. L'objectif est d'identifier des groupes similaires selon des critères spécifiques. Plus le groupe est grand, plus la tendance est forte!

D'autre part, l'exploration de données peut s'appuyer sur la méthode de détection des anomalies afin d'identifier des phénomènes inhabituels. méthode de détection desanomalie afin d'identifier les phénomènes inhabituels. Cette technique d'exploration de données révèle, par exemple, des comportements qui ne sont pas conformes à ce que les autres données montrent. Cette technique est très répandue dans le secteur bancaire, par exemple, afin d'identifier les fraudes potentielles.

Quels sont les avantages de l'exploration de données?

En vous engageant sur la voie difficile mais prometteuse de l'exploration de données, vous pouvez rationaliser de nombreuses pratiques internes et mener à bien un large éventail de projets. En tirant parti de l'exploration de données, vous pouvez :

• Mieux comprendre les attentes de vos clients afin de définir et d'adapter votre stratégie commerciale,
• Définir des modèles pour anticiper les changements de comportement ou les tendances du marché,
• Évaluez et consolidez vos stratégies de marketing,
• Anticiper les risques liés à une opération
• Optimisez vos stratégies de fidélisation et réduisez le taux de désabonnement,
• Définir une feuille de route en matière de R&D en fonction des segments de clientèle ou d'utilisateur ...

L'exploration de données ouvre la voie à un large éventail d'optimisations de vos processus internes. Elle place les données au centre de tous vos projets, comme une base de connaissances qui vous permet de gagner non seulement en pertinence mais aussi en précision !

Pour construire un projet d'exploration de données cohérent, il y a cependant un prérequis essentiel. Vous devez toujours être guidé par un objectif commercial clairement identifié. Comme le diamantaire qui commence à tailler une pierre précieuse, il faut savoir sur quelle facette éclairer pour faire émerger la connaissance !

lexploration de données: Pour quels usages ?

L'exploration de données est susceptible de donner sa pleine mesure dans de nombreux secteurs d'activité et pour un large éventail d'utilisations.

Dans la recherche médicale et pharmaceutique par exemple, l'exploration de données est d'une valeur considérable parce qu'elle permet d'exploiter de grands volumes de données. En marketing, elle est également très précieuse car elle permet au positionnement, au discours, au packaging et aux canaux de distribution de mieux servir la stratégie de développement de l'entreprise. Dans le secteur de la distribution (qu'elle soit physique ou en ligne), l'exploration de données contribue à la connaissance du client afin de lui offrir une expérience client exceptionnelle. Le secteur industriel a également massivement adopté l'exploration de données, tant dans la recherche d'optimisation des flux de production que dans le développement de la maintenance prédictive.

Comme vous pouvez le constater, chaque industrie et chaque entreprise a sa propre façon d'explorer et d'exploiter ce précieux minerai que sont les données. Alors, qu'attendez-vous ?

À propos d'Actian Corporation

Actian facilite l'accès aux données. Notre plateforme de données simplifie la façon dont les gens connectent, gèrent et analysent les données dans les environnements cloud, hybrides et sur site . Avec des décennies d'expérience dans la gestion des données et l'analyse, Actian fournit des solutions de de haute performance qui permettent aux entreprises de prendre des décisions basées sur les données. Actian est reconnu par les principaux analystes et a reçu des prix de l'industrie pour sa performance et son innovation. Nos équipes partagent des cas d'utilisation éprouvés lors de conférences (par exemple, Strata Data) et contribuent à des projets à code source ouvert. Sur le blog d'Actian, nous abordons des sujets tels que l'ingestion de données en temps réel, l'analyse de données, la gouvernance données, la gestion des données, la qualité des données, l'intelligence des données et l'analyse pilotée par l'IA.