La numérisation exponentielle et réglementaire des activités, la capacité à stocker une quantité croissante de données, l’accumulation des informations et l’augmentation du nombre d’objets connectés requièrent une analyse des données de plus en plus poussée. Le Data Mining permet de rendre des bases de données accessibles et cohérentes et d’extraire des indications et des connaissances significatives.
Comprendre le Data Mining
Le Data Mining, ou exploration de données, est né dans les années 90 au moment où internet et le Big Data (données massives) deviennent des acteurs majeurs. À l’aide d’outils et de méthodes, l’objectif est de traiter des données brutes afin d’en extraire des informations de valeur.
Un processus de nettoyage et de préparation des données est indispensable avant de les exploiter. Il consiste à repérer les problèmes et à prendre les mesures nécessaires : détection des données manquantes, suppression des données répétées, mal formatées ou dupliquées. Ensuite, les données sont étudiées plus précisément afin de trouver les liens qui existent entre elles et savoir comment elles évoluent. Cette mise en corrélation permet de faire des analyses prévisionnelles et d’anticiper de futurs changements.
Le Data Mining, un outil de prédiction
Les entreprises font face à un volume et une variété importants de données (textes, images, vidéos, etc.). Ces informations peuvent être structurées et donc idéales pour un traitement et une analyse, non structurées ou semi-structurées. Leur contenu et leur utilisation représentent un enjeu et offrent un potentiel de valeur ajoutée, voire un outil d’aide à la décision. Au demeurant, les politiques publiques incitent les organisations à les valoriser, mais également à les protéger et à assurer leur conservation.
Tout d’abord mis en œuvre dans le domaine du marketing avec la création de profils fiables, le Data Mining permet de toucher finement le consommateur. L’exploration des données s’applique désormais à tous les secteurs d’activité et concerne des questions relatives à l’économie, au climat, à la santé, à la recherche et aux savoirs. Elle devient ainsi un outil de prévision et de prédiction, et aussi d’aide à la décision. Elle peut améliorer les luttes contre la fraude, prévenir les crimes, identifier les patients présentant un risque de pathologie spécifique, étudier les relations entre ADN et maladies, etc.
Le Data Scientist, un métier au cœur des données
Un projet de Data Mining repose sur l’identification d’une problématique, la sélection des données, la modélisation prédictive et enfin l’étude des résultats. L’élaboration des modèles, construits à partir de techniques issues des méthodes statistiques, de l’informatique ou des analyses de données, est liée à l’intelligence artificielle. La transformation des données en vue d’une utilisation éventuelle nécessite donc des compétences très pointues et la tâche incombe aux Data Scientists. L’enseignement et la recherche sur l’exploration de données sont devenus un axe stratégique de formation. Tous les secteurs s’y intéressent et, à l’instar d’autres écoles, l’ESA Management propose, au sein de son cursus Data et Digital, un cursus de spécialistes en Science des Données. Les programmes du MBA ou des certificats individuels permettent l’acquisition des connaissances nécessaires à la visualisation des données et à la fonction du Data Scientist.
Le volume, la variété et la vélocité des informations, ainsi que la fouille de données et l’intelligence artificielle sont au cœur des évolutions des organisations. Néanmoins, l’intervention humaine sera toujours fondamentale pour développer et affiner les algorithmes qui donneront aux entreprises la possibilité de gagner en efficacité.
