L’exploration de données désigne la recherche dans des ensembles de données visant à trouver des schémas.  

Ce terme peut être considéré comme impropre, car il sous-entend une comparaison avec l’exploration souterraine qui implique l’extraction de matériaux précieux à partir d’un vaste gisement de matières inutilisables. 

Dans le cadre de l’exploration de données cependant, tous les matériaux collectés peuvent être précieux.  

 Comment fonctionne l’exploration de données? 

 Communément, cette approche suit la méthode Cross-Industry Standard Process for Data Mining1 (CRISP-DM), un processus normatif ouvert découpé en 6 étapes : 

 

• Compréhension de l’entreprise — Quels sont les buts que l’organisation vise à travers l’exploration de données? Dans quel but les données sont-elles utilisées? 

 

• Compréhension des données — Quelles sont les données que l’organisation détient? Quelles sont celles qui doivent être collectées? Quelles relations primaires peuvent être constatées? 

 

• Préparation des données — Quels segments des données doivent être sélectionnés dans le cadre de ce processus? Comment les données doivent-elles être préparées? Dans quelle mesure doivent-elles être nettoyées?  

 

• Modélisation — Comment les données doivent-elles être modélisées pour atteindre les objectifs et buts de l’organisation? Quels facteurs doivent être pris en compte en matière de conception?  

 

• Évaluation — En quoi les différents modèles sont-ils comparables? Les modèles ont-ils permis la réalisation des objectifs de l’organisation? Devons-nous poursuivre leur déploiement? 

 

• Déploiement — Rédiger un rapport pour partager des informations sur les ensembles de données. Continuer à surveiller et maintenir les modèles. 

 

Idéalement, ce processus donnera naissance à des modèles qui pourront trouver des schémas, des relations, des exceptions et des corrélations au sein de l’ensemble de données sélectionné. 

Quels sont les avantages de l’exploration de données? 

L’efficacité de l’exploration de données dépend des buts et objectifs fixés à l’échelle de l’organisation. L’augmentation des mégadonnées présente un potentiel incroyable pour les organisations qui peuvent l’utiliser de façon stratégique. 

L’exploration de données peut permettre aux organisations de prendre de meilleures décisions. Les analyses d’ensembles de données débouchent bien souvent sur des schémas qui peuvent aider à mieux anticiper les événements futurs, reconnaitre les exceptions et améliorer les efforts de prévisions. L’exploration de données peut mettre en évidence des relations entre variables. Par exemple, des analyses peuvent permettre d’identifier un segment d’un marché qui n’aurait pas forcément été ciblé. 

Elles peuvent également vous aider à identifier les faiblesses de votre organisation. La comparaison des ensembles de données portant sur des événements et des changements peut permettre aux compagnies d’identifier les causes du désengagement de leur clientèle. Dans le domaine des soins médicaux, la modélisation prédictive peut servir à prévoir les risques de réadmission des patients à l’hôpital2. L’observation de schémas corrélés avec la démission des employés3 peut également être pertinente pour la plupart des secteurs. 

Quelles sont les conséquences de l’exploration de données sur la confidentialité? 

Bien que les applications de l’exploration de données peuvent dans bien des cas contribuer au bien commun, il existe des préoccupations quant à la protection de la confidentialité. 

Consentement: Les clients ne savent pas toujours qu’ils ont autorisé des organisations à collecter leurs données pour les analyser. Et lorsqu’ils le savent, ils ne sont peut-être pas au courant qu’ils ne sont pas obligés de donner leur autorisation. 

Atteintes à la protection des données: Lorsque vous partagez vos données avec une organisation, vous n’avez pas vraiment votre mot à dire sur la façon dont elles seront conservées. Si vos données ne sont pas stockées de manière sécurisée, elles peuvent se retrouver en proie à des attaques malveillantes de cybersécurité.   

Courtage de données: Si vous ne payez pas pour un service, cela signifie-t-il que vous êtes le produit? Même si vous avez autorisé une organisation à collecter vos données, vous ne savez peut-être pas que celles-ci seront vendues à d’autres organisations. 

L’exploration de données est une pratique particulièrement intéressante pour aider les organisations à prendre de meilleures décisions qui peuvent améliorer leurs ventes ou la rétention de leurs employés4 et même permettre à des patients d’éviter l’hôpital grâce à des interventions appropriées. Mais elle soulève aussi des préoccupations en matière de protection de la confidentialité. Les organisations qui s’adonnent à l’exploration de données doivent respecter les meilleures pratiques afin de préserver la confiance de leurs clients. 

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