Data Mining et Big Data pour les entreprises

Les bigdata sont de plus en plus un défi pour les grandes entreprises. Le terme "Big Data" est une métaphore pour une montagne de données sans valeur dans laquelle il faut chercher la connaissance. Le bigdata mining décrit les méthodes statistiques utilisées pour rechercher des tendances, des interconnexions et de nouvelles données. Données est recherchée dans les données de masse. Le traitement manuel d'ensembles de données aussi volumineux n'est pas possible, c'est pourquoi il faut recourir à des méthodes assistées par ordinateur. Ces méthodes peuvent également être utilisées pour de plus petites quantités de données. L'exploration de données ne concerne généralement que l'étape d'analyse du processus.

L'exploration des données et les grandes données

L'exploration de données permet d'examiner des quantités considérables de données à l'aide de programmes assistés par ordinateur. Le terme "data mining" est quelque peu trompeur, car il ne s'agit pas de générer des données, mais d'extraire des connaissances à partir de données. Ce terme est devenu populaire principalement parce qu'il est court et précis. En général, le data mining peut être décrit comme un processus d'extraction de connaissances jusqu'alors inconnues et considérées comme potentiellement utiles. Les bigdata sont utilisées pour décrire des quantités de données trop complexes ou trop importantes ou qui changent simplement trop rapidement. La saisie manuelle ou le traitement par des méthodes classiques est donc impossible. Les grandes données collectées qui seront utilisées pour l'exploration des données peuvent provenir de toutes les sources possibles. Elles vont des communications électroniques des entreprises et des autorités aux enregistrements des systèmes de surveillance. Le désir d'analyser les bigdata afin d'utiliser les connaissances acquises entre souvent en conflit avec les droits personnels d'autres personnes, c'est pourquoi il est conseillé de se protéger à l'avance.

Data Mining et Big Data : méthodes conventionnelles

Le data mining de Big Data consiste à analyser des sélections et des collectes de données. Les ensembles de données incomplets sont supprimés et des sources importantes ou des valeurs de comparaison sont ajoutées. Les données sont ensuite recherchées pour des modèles comportementaux spécifiques et les résultats obtenus sont présentés. Ceux-ci sont examinés et évalués par des experts afin de pouvoir décider si l'objectif visé peut être atteint. Les connaissances acquises sont utilisées dans le cadre de nouvelles enquêtes ou comme paramètres de comparaison afin que les résultats de la recherche suivante soient encore plus précis. Alors que l'exploration de données dans les Bigdata était principalement utilisée dans les TI à une époque antérieure, de plus en plus d'entreprises s'intéressent aux méthodes utilisées et au potentiel considérable des Bigdata. Dans le secteur financier, l'exploration de données est utilisée pour la détection des fraudes et la vérification des factures. Dans la notation du crédit, les Bigdata sont utilisées pour calculer la probabilité de défaillance. Dans Marketing L'exploration de données permet de calculer le comportement d'achat des clients et les mesures publicitaires qui intéressent les clients potentiels. Dans les boutiques en ligne, les paniers d'achat sont analysés, puis les prix et le placement des produits sont modifiés. En outre, il est possible de rechercher des groupes cibles pour les campagnes publicitaires et d'examiner les profils des clients. Sur Internet, le Bigdata Mining est utilisé pour détecter les attaques, recommander des services et analyser les réseaux sociaux. D'autres domaines d'application sont, par exemple, la médecine, la bibliométrie et les soins infirmiers.

Ce qu'il faut savoir sur le Bigdata et le Data Mining

Le bigdata ou le data mining peut être considéré comme une discipline neutre sur le plan scientifique. L'exploration de données permet d'analyser des données provenant de toutes les sources possibles et imaginables. Cependant, dès que les données se rapportent à une personne, des conflits moraux et juridiques peuvent rapidement surgir. La plupart du temps, il ne s'agit pas de l'analyse des données, mais seulement du processus d'extraction. Les données qui n'ont pas été suffisamment anonymisées peuvent, dans certaines circonstances, être attribuées à des personnes spécifiques. Lors de l'exploration de données de Bigdata, il faut donc toujours veiller à ce que les données soient anonymisées de telle sorte qu'aucune conclusion ne puisse être tirée sur des individus ou des groupes d'individus. Outre les conflits juridiques, il convient de noter que des questions morales sont soulevées. On peut se demander si les ordinateurs doivent être autorisés à diviser les gens en "catégories" ou en "classes". Dans l'extraction de données, par exemple, les personnes sont présentées comme solvables ou non solvables. En général, il convient de noter que le processus lui-même est extrêmement neutre et anonyme. La procédure ne connaît pas les conséquences et les probabilités du calcul. Cependant, dès que les gens sont confrontés aux données en termes réels, par exemple par la Schufa, cela peut provoquer des réactions aliénées, offensées ou surprises. Au géant des moteurs de recherche Google, à l'adresse Google Analytics Les données sur les groupes cibles des opérateurs de sites web ont été fournies.

Opportunités et perspectives d'avenir

Dans le monde globalisé, l'extraction de données à partir de Big Data devient de plus en plus pertinente. Dans le passé, les entreprises américaines pouvaient déterminer si leurs clientes étaient enceintes ou non en fonction de leur comportement d'achat. Sur la base de ces résultats, des bons d'achat et des conseils d'achat ont été envoyés de manière ciblée, ce qui a permis d'augmenter les ventes. En raison de la nature des achats, il était même possible de prévoir la date de naissance, mais pas au jour près. L'extraction de données à partir de Big Data est d'une grande importance pour les entreprises aujourd'hui. Grâce à l'exploration ciblée des données de Big Data, il est possible d'obtenir des informations importantes sur les utilisateurs et les clients potentiels. L'exploration de données conduit finalement à des ventes et des profits plus élevés et deviendra donc encore plus importante à l'avenir. Rien d'étonnant à cela : dans le monde globalisé et techniquement averti, la collecte de données est désormais normale et deviendra encore plus importante dans un avenir proche.

 

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