L'exploration des données, également connue sous le nom de découverte de connaissances dans les données, est le processus consistant à découvrir des modèles et d'autres informations précieuses dans de grands ensembles de données. Compte tenu de l'évolution de la technologie d'entreposage des données et de la croissance du big data, l'adoption des techniques d'exploration des données s'est rapidement accélérée au cours des deux dernières décennies pour aider les entreprises à transformer leurs données brutes en connaissances utiles. Cependant, bien que la technologie évolue continuellement pour traiter les données à grande échelle, les dirigeants restent confrontés à des problèmes d'évolutivité et d'automatisation.

L'exploration de données a amélioré le processus décisionnel des organisations grâce à des analyses de données riches en indications. Les techniques d'exploration de données qui sous-tendent ces analyses peuvent être divisées en fonction de deux objectifs principaux : elles peuvent soit décrire l'ensemble de données cible, soit prédire les résultats grâce à des algorithmes d'apprentissage automatique.  Ces méthodes sont utilisées pour organiser et filtrer les données, en faisant ressortir les informations les plus intéressantes, de la détection des fraudes aux comportements des utilisateurs, en passant par les goulets d'étranglement et même les failles de sécurité.

Grâce aux outils d'analyse et de visualisation des données, comme Apache Spark, il n'a jamais été aussi facile de se plonger dans l'univers de l'exploration des données et d'en extraire des informations pertinentes aussi rapidement. Les avancées de l'intelligence artificielle viennent renforcer son adoption dans tous les secteurs d'activité. 

Le processus d'exploration des données comprend un certain nombre d'étapes qui vont de la collecte des données à leur visualisation et visent à extraire des informations de valeur de grands ensembles de données. Comme on vient de le voir, les techniques d'exploration de données permettent de générer des descriptions et des prédictions sur un ensemble de données cible. Les spécialistes des données décrivent les données en observant des modèles, des associations et des corrélations. Ils classent et regroupent également les données à l'aide de méthodes de classification et de régression, et identifient les valeurs aberrantes des cas d'utilisation tels que la détection des spams.

L'exploration des données comprend généralement quatre grandes étapes : la définition des objectifs, la collecte et la préparation des données, l'application des algorithmes d'exploration de données et l'évaluation des résultats.

1. Définition des objectifs de l'entreprise :  Cela peut être la partie la plus difficile du processus d'exploration des données, et beaucoup d'entreprises consacrent trop peu de temps à cette étape importante. Les spécialistes des données et les parties prenantes de l'entreprise doivent travailler ensemble pour définir le problème de l'entreprise afin d'orienter les questions et les paramètres des données pour un projet donné. Les analystes peuvent également avoir besoin d'effectuer des recherches supplémentaires pour bien comprendre le contexte commercial.

2. Préparation des données : Une fois l'étendue du problème définie, il est plus facile pour les spécialistes des données d'identifier l'ensemble des données qui permettront de répondre aux questions pertinentes pour l'entreprise. Une fois qu'ils ont recueilli les données pertinentes, celles-ci sont nettoyées, et tous les éléments parasites, tels que les doublons, les valeurs manquantes et les valeurs aberrantes sont supprimés. Selon l'ensemble de données, une étape supplémentaire peut être nécessaire afin de réduire le nombre de dimensions, car un trop grand nombre de caractéristiques peut ralentir tout calcul ultérieur. Les spécialistes des données chercheront à conserver les prédicteurs les plus importants pour garantir une précision optimale des modèles.

3. Construction de modèles et exploration de motifs : Selon le type d'analyse, les spécialistes des données peuvent étudier les relations entre les données, telles que les modèles séquentiels, les règles d'association ou les corrélations. Si les modèles à haute fréquence ont des applications plus larges, les écarts dans les données peuvent parfois être plus intéressants et mettre en évidence des situations de fraude potentielle.

Les algorithmes d'apprentissage en profondeur peuvent également être appliqués pour classer ou regrouper un ensemble de données en fonction des données disponibles. Si les données d'entrée sont étiquetées (apprentissage supervisé), un modèle de classification peut être utilisé pour catégoriser les données, ou bien une régression peut être appliquée pour prédire la probabilité d'une affectation particulière. Si l'ensemble de données n'est pas étiqueté (apprentissage non supervisé), les points de données individuels de l'ensemble d'apprentissage sont comparés les uns aux autres pour déceler les similitudes sous-jacentes et les regrouper en fonction de ces caractéristiques.

4. Évaluation des résultats et mise en œuvre des connaissances :  Une fois les données agrégées, les résultats doivent être évalués et interprétés. Les résultats finaux doivent être valides, nouveaux, utiles et compréhensibles. Lorsque ces critères sont satisfaits, les organisations peuvent utiliser ces connaissances pour mettre en œuvre de nouvelles stratégies et atteindre leurs objectifs.

L'exploration des données fonctionne à l'aide de divers algorithmes et techniques qui transforment de grands volumes de données en informations utiles. Voici quelques-unes des techniques les plus courantes :

Règles d'association :  Une règle d'association est une méthode basée sur des règles qui permet de trouver des relations entre des variables dans un ensemble de données. Ces méthodes sont fréquemment utilisées pour l'analyse du panier de consommation pour permettre aux entreprises de mieux comprendre les relations entre les différents produits. La compréhension des habitudes de consommation des clients permet aux entreprises de développer de meilleures stratégies de vente croisée et des moteurs de recommandation plus performants.

Réseaux de neurones : Principalement utilisés pour les algorithmes d'apprentissage en profondeur, les réseaux de neurones traitent les données d'entraînement en imitant l'interconnectivité du cerveau humain par le biais de différentes couches de nœuds. Chaque nœud est composé d'entrées, de pondérations, d'un biais (ou d'un seuil) et d'une sortie. Si cette valeur de sortie dépasse un seuil donné, elle "déclenche" ou active le nœud, en transmettant les données à la couche suivante du réseau. Les réseaux de neurones apprennent cette fonction de mappage par un apprentissage supervisé, en s'ajustant sur la base de la fonction de perte par le processus de descente de gradient. Lorsque la fonction de coût est égale à zéro ou proche de zéro, la précision du modèle peut être considérée comme assez fiable pour générer la bonne réponse.

Arbre de décision : Cette technique d'exploration des données utilise des méthodes de classification ou de régression pour classer ou prédire les résultats potentiels en fonction d'un ensemble de décisions. Comme son nom l'indique, elle utilise une visualisation en arborescence pour représenter les résultats potentiels de ces décisions.

K plus proches voisins (k-NN) :  La méthode des k plus proches voisins (k-NN), également appelée algorithme k-NN, est un algorithme non paramétrique qui classe les points de données en fonction de leur proximité et de leur association avec d'autres données disponibles. Cet algorithme part du principe que des points de données similaires peuvent être trouvés à proximité les uns des autres. Par conséquent, il cherche à calculer la distance entre les points de données, généralement par la distance euclidienne, puis il attribue une catégorie en fonction de la catégorie la plus fréquente ou de la moyenne.

Les techniques d'exploration des données sont largement adoptées par les équipes de business intelligence et d'analyse des données, qui les utilisent pour extraire des connaissances pour leur organisation et leur secteur d'activité. Voici quelques cas d'utilisation d'exploration des données :

Ventes et marketing
 

Les entreprises collectent une quantité massive de données sur leurs clients et prospects. En observant les données démographiques des consommateurs et le comportement des utilisateurs en ligne, elles peuvent utiliser ces données pour optimiser leurs campagnes de marketing. Elles améliorent ainsi la segmentation, les offres de vente croisée et les programmes de fidélisation des clients, avec pour conséquence un meilleur retour sur investissement des initiatives de marketing. Les analyses prédictives peuvent également aider les équipes à définir des attentes avec leurs parties prenantes, en fournissant des estimations de rendement de toute augmentation ou diminution de l'investissement marketing.

Enseignement
 

Les établissements d'enseignement ont commencé à collecter des données pour comprendre leurs populations d'étudiants ainsi que les environnements propices à la réussite. Avec des cours qui sont de plus en plus souvent transférés vers des plateformes en ligne, les établissements peuvent utiliser toute une variété de dimensions et de métriques pour observer et évaluer les performances, telles que les entrées au clavier, les profils des étudiants, les classes, les universités, le temps passé, etc.

Optimisation des opérations
 

L'exploration des processus exploite les techniques d'exploration des données pour réduire les coûts des fonctions opérationnelles, ce qui permet aux organisations de fonctionner plus efficacement. Cette pratique a permis d'identifier les goulets d'étranglement coûteux et d'améliorer la prise de décision des dirigeants d'entreprise.

Détection des fraudes
 

Si les tendances revenant fréquemment dans les données peuvent fournir des informations précieuses aux équipes, l'observation des anomalies dans les données est également bénéfique, car elle aide les entreprises à détecter les fraudes. S'il s'agit d'un cas d'utilisation bien connu dans le secteur bancaire et au sein d'autres institutions financières, les entreprises utilisant un modèle SaaS ont également commencé à adopter ces pratiques pour éliminer les faux comptes utilisateurs de leurs ensembles de données.