Comme l’analyse prédictive, le Data Mining est un outil de prospection et d’analyse de données. Et comme elle, il peut être difficile de comprendre son utilité pratique lorsqu’on le découvre. C’est pourquoi nous vous proposons d’explorer le Data Mining en 3 exemples concrets pour mieux comprendre ses possibilités et sa puissance.
Le Data Mining en une définition simple
Le Data Mining est une technique d’analyse de données qui consiste à analyser de grandes quantités de données pour y déceler des tendances. Son but est de repérer des corrélations ou des schémas au sein d’une masse de données brutes. Pour une entreprise, cet outil permet donc d’observer des liens entre des phénomènes apparemment distincts et mettre ces conclusions au service de sa stratégie.
Pour continuer à explorer la définition du Data Mining, n’hésitez pas à lire notre page sur le sujet. Si vous êtes prêts à apprendre à mieux le connaître à travers 3 exemples concrets, c’est parti !
Comment le Data Mining est-il utilisé aujourd’hui ?
Le Data Mining est aujourd’hui appliqué dans une grande variété de secteurs d’activité. Ceux-ci vont de la recherche au Marketing en passant par l’éducation, la finance et la santé. Le Data Mining est particulièrement apprécié parce qu’il permet d’analyser une grande quantité d’informations et de résoudre des problèmes avec une rapidité spectaculaire. Il est intrinsèquement lié par définition au Big Data.
Il offre aussi à ses utilisateurs la possibilité de formuler des prédictions et donc d’ajuster leur stratégie future. C’est également un outil qui permet de prendre de l’avance sur ses concurrents et de mieux satisfaire ses clients. Les conclusions des analyses peuvent en effet révéler les préférences des clients et donner plus d’informations sur leurs attentes futures.
3 exemples concrets pour comprendre le Data Mining
Le Data Mining peut être utilisé pour des projets aux finalités très variées. Quoi de mieux que 3 exemples détaillés pour mieux comprendre ce dont il est capable ?
Les performances de la NBA
Les équipes de la National Basketball Association (qu’on ne présente plus) utilisent le Data Mining pour améliorer le jeu de leurs joueurs. Les mouvements des joueurs et les éléments du match sont enregistrés grâce à des systèmes de suivi vidéo.
Les analystes des équipes collectent et analysent ensuite une très grosse quantité de données : les résultats antérieurs, les forces et les faiblesses des équipes, les mouvements des joueurs, le déroulement des matchs… Et grâce aux techniques de Data Mining, ces mégadonnées livrent des conclusions sur les performances des joueurs et des pronostics pour les matchs futurs.
C’est tout le sujet de la vidéo suivante de The Economist. Elle détaille l’impact très important que la data a eu sur les années dans le monde de la NBA.
Ces découvertes ont ainsi transformé la manière de jouer des équipes et les types de joueurs qu’elles recrutent. Les recruteurs privilégient maintenant des joueurs fins et agiles, plutôt que les joueurs très imposants plébiscités il y a 10 ans. Les coachs pourront même bientôt consulter ces données en temps réel pendant les matchs.
La lutte contre la fraude fiscale
L’administration fiscale française utilise le Data Mining depuis 2014 pour l’aider dans sa traque des fraudeurs du fisc. L’expérience s’est révélée être un succès car elle a permis à Bercy d’augmenter sa collecte d’impôts. Sur les trois premiers trimestres de 2019, l’État avait enregistré 40% de hausse par rapport à la somme collectée à la même date l’année d’avant. Ce résultat révèle l’efficacité du Data Mining.
Pour parvenir à ce résultat, l’administration fiscale a mis en place un système de croisement des données des particuliers et des professionnels. Le traitement automatisé et le recoupement de données collectées auprès des contribuables ont permis de déceler des fraudes passées inaperçues.
Walmart, le roi du Big Data
Depuis 2011, ce grand distributeur américain utilise le Data Mining pour répondre aux attentes de ses 100 millions de clients mensuels. L’outil lui permet d’analyser en temps réel ses mégadonnées pour avoir un rapide aperçu des requêtes de ses clients.
Par exemple, grâce au Data Mining, l’entreprise parvient à identifier ses heures, jours et mois de pointe. Ces informations lui permettent d’optimiser le temps de travail de ses employés et la composition de ses équipes.
Ces conclusions donnent aussi à Walmart la possibilité d’optimiser son fonctionnement et de personnaliser son expérience client. Cela va de ses caisses et de son approvisionnement, à l’assortiment de ses produits. Suite au succès de cette expérience, nombre d’entreprises du retail se sont lancées dans le Data Mining.
