exploration de données L'exploration de données décrit la découverte d'informations cachées dans de grands ensembles de données à l'aide d'une combinaison de requêtes de base de données, d'analyses statistiques, de techniques d'apprentissage automatique (ML) et d'intelligence artificielle (IA). Elle est moins sophistiquée que l'analytique avancée car elle ne va pas jusqu'à proposer des recommandations à partir des informations qu'elle découvre. Elle peut découvrir des tendances cachées, des modèles et des anomalies dans les données que les requêtes traditionnelles en langage de requête structuré(SQL) ne verraient pas.
Pourquoi est-ce important ?
L'exploration de données est particulièrement utile pour les applications de gestion des risques ou de détection des fraudes , car elle permet d'analyser les flux de données en temps réel. Il s'agit d'un outil plus sophistiqué que l informatique décisionnelle (BI), car elle applique des modèles d'analyse statistique pour découvrir des modèles cachés dans les données. Les tableaux de bord BI peuvent être complétés par l'exploration de données insights, ce qui les rend complémentaires.
Le KDD est-il la même chose que l'exploration de données?
La découverte de connaissances dans les bases de données (KDD) est distincte de l'exploration de données de données. Le KDD fait référence aux méthodes d'exploration de données permettant de découvrir des modèles de haut niveau dans de grandes bases de données. L exploration de données est une étape d'un processus KDD plus large.
Types d'exploration de données
Vous trouverez ci-dessous quelques méthodes utilisées dans l'exploration de données:
- Les données peuvent être exploitées pour évaluer les groupements d'éléments de données ayant des attributs communs. Les éléments de données sont regroupés s'ils peuvent être classés comme des objets similaires. Les méthodes de regroupement peuvent être hiérarchiques ou non hiérarchiques. Les méthodes non hiérarchiques divisent un ensemble de données de N objets en M grappes. K-means est un exemple de méthode de regroupement non hiérarchique qui divise les observations en K groupes d'observations apparentées.
- L'analyse de cheminement ou de séquence recherche un ensemble d'observations qui semblent conduire à d'autres observations pour former une séquence ou un cheminement.
- L'analyse de régression calcule les valeurs prédites d'un ensemble de données sur la base d'une ou de plusieurs variables. La force de leur relation peut être déterminée en comparant la variable dépendante et une ou plusieurs variables indépendantes. Cette connaissance peut être utilisée, à son tour, pour prédire les relations futures à l'aide de la régression prospective.
- Les réseaux neuronaux et l'apprentissage profond simulent le fonctionnement du cerveau humain pour rechercher et déduire des modèles dans un ensemble de données.
- L'extraction de règles d'association applique l'analyse "si-alors" aux paires de données d'un ensemble afin de rechercher des relations potentielles. Plus le nombre de paires d'observations présentant une relation est élevé, plus la confiance dans une affirmation est grande.
Avantages de l'exploration de données
L'exploration de données offre des avantages qui vont au-delà de l'analyse de base grâce aux prévisions et à l'analyse prédictive. Ces avantages sont les suivants
- Améliorer les interactions avec les clients. Les sociétés de jeux et les détaillants en ligne dépendent de l'analyse prédictive des flux de clics pour alimenter les moteurs de recommandation. La personnalisation des interactions en ligne est essentielle pour fidéliser les clients.
- Les sociétés de services financiers utilisent des facteurs tels que l'analyse des interactions, l'évaluation du crédit et les données démographiques pour adapter les offres afin de maximiser la valeur qu'elles peuvent apporter aux clients et d'augmenter le revenu que le client apporte au fournisseur tout au long de sa vie. À l'inverse, les données relatives au comportement des clients peuvent être utilisées pour analyser le taux d'attrition et mettre en évidence les pertes potentielles de clients.
- Les fabricants utilisent l'exploration de données pour augmenter le temps de fonctionnement et la durée de vie des machines industrielles coûteuses. Les capteurs IoT Embarqué dans des machines complexes telles que les moteurs à réaction, les turbines des centrales électriques et les moteurs diesel des locomotives analysent en permanence les flux de données des capteurs. Ces données sont utilisées pour programmer de manière proactive les intervalles de maintenance et les ajustements opérationnels qui peuvent être étudiés pour prolonger la durée de vie de la machine.
- Les systèmes d'automatisation du marketing utilisent les interactions entre les clients potentiels pour prédire quelle est la meilleure réponse par courrier électronique ou le meilleur contenu numérique à partager pour les maintenir sur la voie de la fidélisation.
- Les systèmes d'automatisation des ventes étudient les points de contact avec les clients, notamment les visites de sites web, les ressources numériques consommées, les mots-clés de recherche et les publicités numériques sur lesquelles on a cliqué, afin de prédire l'intention d'achat. Des signaux d'achat subtils peuvent être assimilés pour alerter l'équipe de vente que le prospect envisage sérieusement un produit ou un service et pour qu'un vendeur s'engage directement.
- La prévention de la fraude permet de détecter les transactions anormales par carte de crédit, les virements bancaires ou les fausses déclarations d'assurance.
- Les systèmes de gestion de réseau recherchent les signes d'embouteillage dans les routeurs et les nœuds de routage du réseau afin de prédire la perte potentielle de paquets et de réacheminer le trafic de manière proactive pour minimiser le temps de latence. Ces mêmes algorithmes peuvent être appliqués pour optimiser l'acheminement dans les systèmes de navigation routière et les réseaux ferroviaires.
- Les soins de santé bénéficient de l'exploration de données , des dossiers des patients et des résultats des tests pour prédire les résultats et les complications potentielles afin que les médecins puissent prescrire les traitements appropriés de manière proactive.
exploration de données sur la plateforme de données Actian
La plateforme de données Actian peut construire et planifier des pipelines de données pour des projets d'exploration de données . La plateforme de plateforme de données Actian utilise une base de données vectorielle en colonnes qui est 7,9 fois plus performante que les autres solutions. Parce qu'elle stocke les données des tables sous forme de colonnes, ces éléments de données plus petits peuvent mieux utiliser la mise en cache disponible du processeur . Actian utilise des capacitésSIMD instruction unique, données multiples ) qui permettent à une opération dans un seul processeur d'utiliser toutes les caches de processeur L1 d'un serveur afin d'obtenir un traitement analytique de pointe. Les bases de données traditionnelles qui stockent les données sous forme de lignes doivent scanner et mettre en cache de larges lignes, ce qui est moins efficace avec le cache.
