exploration de données décrit la découverte d'informations cachées dans de grands ensembles de données à l'aide d'une combinaison de requêtes de base de données, d'analyses statistiques, de techniques d'apprentissage automatique (ML) et d'intelligence artificielle (IA). Elle est moins sophistiquée que l'analytique avancée car elle ne va pas jusqu'à proposer des recommandations à partir des informations qu'elle découvre. Elle peut découvrir des tendances cachées, des modèles et des anomalies dans les données que les requêtes traditionnelles en langage de requête structuré(SQL) ne verraient pas.
Pourquoi est-ce important ?
L'exploration de données est particulièrement utile pour les applications de gestion des risques ou de détection des fraudes , car elle permet d'analyser les flux de données en temps réel. Il s'agit d'un outil plus sophistiqué que l informatique décisionnelle (BI), car elle applique des modèles d'analyse statistique pour découvrir des modèles cachés dans les données. Les tableaux de bord BI peuvent être complétés par l'exploration de données insights, ce qui les rend complémentaires.
exploration de données Composants clés
L'exploration de données, telle qu'elle est envisagée par Actian, comprend les éléments clés suivants :
- Exploration et préparation des données: Actian reconnaît que l'exploration de données données commence par une exploration et une préparation approfondies des données. Nos solutions aident les organisations à comprendre le patrimoine de données, à identifier les variables pertinentes et à prétraiter les données afin d'assurer leur qualité et leur pertinence pour l'analyse. Nous fournissons des Fonctionnalités robustes de nettoyage des données, de transformation et d'ingénierie des caractéristiques afin d'instaurer la confiance dans le processus.
- Découverte de modèles et de relations: Nos solutions utilisent des algorithmes et des techniques avancés pour identifier des modèles, des tendances et des relations dans les données. Nos algorithmes, y compris la classification, la régression, le regroupement, l'extraction de règles d'association et la détection d'anomalie , analysent les données pour découvrir des informations significatives. Ces algorithmes sont conçus pour traiter efficacement les jeux de données à grande échelle et fournir des résultats précis, inspirant confiance dans les modèles découverts.
- Modélisation prédictive et prévisions: Actian permet aux organisations de tirer parti de l'exploration de données à des fins de modélisation prédictive et de prévision. Nos solutions permettent de développer des modèles prédictifs capables de prévoir les résultats futurs, d'identifier les tendances et de faire des prédictions précises. Grâce aux algorithmes d'apprentissage automatique et aux techniques de modélisation statistique, les organisations peuvent exploiter en toute confiance leurs données pour prendre des décisions éclairées et stimuler la croissance de l'entreprise.
- Évaluation et validation des modèles: Actian accorde une grande importance à l'évaluation et à la validation des modèles afin de garantir la fiabilité et l'exactitude des résultats. Nos solutions offrent des mesures d'évaluation et des techniques de validation complètes pour évaluer la performance des modèles d'exploration de données . Cela donne confiance dans la qualité des informations dérivées du processus d'exploration de données et permet aux organisations de prendre des décisions en toute confiance sur la base des résultats.
- Des informations exploitables et une prise de décision: Les solutions d'Actian sont axées sur la fourniture d'informations exploitables qui permettent de prise de décision en toute confiance. Nous fournissons des outils et des visualisations qui permettent aux organisations d'interpréter et de communiquer efficacement les modèles découverts. Grâce à nos solutions, les organisations acquièrent la confiance nécessaire pour agir sur la base des informations dérivées du processus d'exploration de données , en optimisant les processus, en identifiant les tendances du marché, en améliorant l'expérience des clients et en acquérant un avantage concurrentiel.
Le KDD est-il la même chose que l'exploration de données?
La découverte de connaissances dans les bases de données (KDD) est distincte de l'exploration de données de données. Le KDD fait référence aux méthodes d'exploration de données permettant de découvrir des modèles de haut niveau dans de grandes bases de données. L exploration de données est une étape d'un processus KDD plus large.
Types d'exploration de données
Vous trouverez ci-dessous quelques méthodes utilisées dans l'exploration de données:
- Les données peuvent être exploitées pour évaluer les groupements d'éléments de données ayant des attributs communs. Les éléments de données sont regroupés s'ils peuvent être classés comme des objets similaires. Les méthodes de regroupement peuvent être hiérarchiques ou non hiérarchiques. Les méthodes non hiérarchiques divisent un ensemble de données de N objets en M grappes. K-means est un exemple de méthode de regroupement non hiérarchique qui divise les observations en K groupes d'observations apparentées.
- L'analyse de cheminement ou de séquence recherche un ensemble d'observations qui semblent conduire à d'autres observations pour former une séquence ou un cheminement.
- L'analyse de régression calcule les valeurs prédites d'un ensemble de données sur la base d'une ou de plusieurs variables. La force de leur relation peut être déterminée en comparant la variable dépendante et une ou plusieurs variables indépendantes. Cette connaissance peut être utilisée, à son tour, pour prédire les relations futures à l'aide de la régression prospective.
- Les réseaux neuronaux et l'apprentissage profond simulent le fonctionnement du cerveau humain pour rechercher et déduire des modèles dans un ensemble de données.
- L'extraction de règles d'association applique l'analyse "si-alors" aux paires de données d'un ensemble afin de rechercher des relations potentielles. Plus le nombre de paires d'observations présentant une relation est élevé, plus la confiance dans une affirmation est grande.
Avantages de l'exploration de données
L'exploration de données offre des avantages qui vont au-delà de l'analyse de base grâce aux prévisions et à l'analyse prédictive. Ces avantages sont les suivants
- Améliorer les interactions avec les clients. Les sociétés de jeux et les détaillants en ligne dépendent de l'analyse prédictive des flux de clics pour alimenter les moteurs de recommandation. La personnalisation des interactions en ligne est essentielle pour fidéliser les clients.
- Les sociétés de services financiers utilisent des facteurs tels que l'analyse des interactions, l'évaluation du crédit et les données démographiques pour adapter les offres afin de maximiser la valeur qu'elles peuvent apporter aux clients et d'augmenter le revenu que le client apporte au fournisseur tout au long de sa vie. À l'inverse, les données relatives au comportement des clients peuvent être utilisées pour analyser le taux d'attrition et mettre en évidence les pertes potentielles de clients.
- Les fabricants utilisent l'exploration de données pour augmenter le temps de fonctionnement et la durée de vie des machines industrielles coûteuses. Les capteurs IoT Embarqué dans des machines complexes telles que les moteurs à réaction, les turbines des centrales électriques et les moteurs diesel des locomotives analysent en permanence les flux de données des capteurs. Ces données sont utilisées pour programmer de manière proactive les intervalles de maintenance et les ajustements opérationnels qui peuvent être étudiés pour prolonger la durée de vie de la machine.
- Les systèmes d'automatisation du marketing utilisent les interactions entre les clients potentiels pour prédire quelle est la meilleure réponse par courrier électronique ou le meilleur contenu numérique à partager pour les maintenir sur la voie de la fidélisation.
- Les systèmes d'automatisation des ventes étudient les points de contact avec les clients, notamment les visites de sites web, les ressources numériques consommées, les mots-clés de recherche et les publicités numériques sur lesquelles on a cliqué, afin de prédire l'intention d'achat. Des signaux d'achat subtils peuvent être assimilés pour alerter l'équipe de vente que le prospect envisage sérieusement un produit ou un service et pour qu'un vendeur s'engage directement.
- La prévention de la fraude permet de détecter les transactions anormales par carte de crédit, les virements bancaires ou les fausses déclarations d'assurance.
- Les systèmes de gestion de réseau recherchent les signes d'embouteillage dans les routeurs et les nœuds de routage du réseau afin de prédire la perte potentielle de paquets et de réacheminer le trafic de manière proactive pour minimiser le temps de latence. Ces mêmes algorithmes peuvent être appliqués pour optimiser l'acheminement dans les systèmes de navigation routière et les réseaux ferroviaires.
- Les soins de santé bénéficient de l'exploration de données , des dossiers des patients et des résultats des tests pour prédire les résultats et les complications potentielles afin que les médecins puissent prescrire les traitements appropriés de manière proactive.
Actian et la plate-forme d'intelligence des données
Actian Data Intelligence Platform est conçue pour aider les entreprises à unifier, gérer et comprendre leurs données dans des environnements hybrides. Elle rassemble la gestion des métadonnées , la gouvernance, le lignage, le contrôle de la qualité et l'automatisation en une seule plateforme. Les équipes peuvent ainsi savoir d'où viennent les données, comment elles sont utilisées et si elles répondent aux exigences internes et externes.
Grâce à son interface centralisée, Actian offre une insight en temps réel des structures et des flux de données, ce qui facilite l'application des politiques, la résolution des problèmes et la collaboration entre les services. La plateforme aide également à relier les données au contexte commercial, ce qui permet aux équipes d'utiliser les données de manière plus efficace et plus responsable. La plateforme d'Actian est conçue pour s'adapter à l'évolution des écosystèmes de données, favorisant une utilisation cohérente, intelligente et sécurisée des données dans l'ensemble de l'entreprise. Demandez votre démo personnalisée.
