Le Big Data et le Datamining sont deux domaines étroitement liés qui sont utilisés pour extraire des informations précieuses à partir de vastes ensembles de données.
Le Big Data se réfère à l'ensemble des données qui sont trop volumineuses, complexes ou diverses pour être traitées par les outils traditionnels de traitement de données. Les sources de données incluent les réseaux sociaux, les appareils IoT, les transactions financières, les enregistrements de santé, les données géospatiales, etc. Les entreprises collectent ces données et les stockent dans des bases de données massives appelées "data lakes" ou "data warehouses". L'objectif principal du Big Data est de traiter et d'analyser ces données massives pour en extraire des informations significatives.
Le Datamining, également appelé exploration de données, est une technique utilisée pour explorer les données à la recherche de modèles, de relations et d'autres informations précieuses. Les algorithmes de Datamining utilisent des méthodes statistiques, d'apprentissage automatique et de fouille de données pour détecter des modèles, des tendances et des relations cachées dans les données. Les résultats de l'exploration de données peuvent être utilisés pour améliorer les processus commerciaux, la prise de décision, la prévision de la demande, la segmentation du marché, la détection de fraudes, etc.
En résumé, le Big Data est le terme générique pour décrire des données massives, tandis que le Datamining est une technique d'exploration de données pour en extraire des informations utiles. Le Datamining est souvent utilisé dans le contexte du Big Data pour aider à découvrir des modèles et des informations précieuses.
Un exemple de modèle de datamining
Cela pourrait être la segmentation des clients en fonction de leurs comportements d'achat.
Pour ce faire, l'entreprise collecte et stocke des données d'achat massives dans son "data lake". Les données peuvent inclure des informations telles que le montant des achats, la fréquence des achats, les catégories de produits achetés, les horaires d'achat, etc.
En utilisant des algorithmes de Datamining tels que la classification, la régression logistique ou le clustering, l'entreprise peut identifier des groupes de clients ayant des comportements d'achat similaires. Par exemple, l'entreprise peut découvrir un groupe de clients qui achètent souvent des produits électroniques haut de gamme, un autre groupe de clients qui achètent régulièrement des produits pour bébés, etc.
Ensuite, l'entreprise peut utiliser ces informations pour personnaliser ses offres, ses promotions et ses communications en fonction des préférences de chaque groupe de clients, augmentant ainsi les chances de fidélisation et de rétention. De plus, l'entreprise peut également utiliser ces informations pour optimiser la gestion des stocks et la planification des ventes en prévoyant la demande future des différents groupes de clients.