{"id":4074,"date":"2020-10-30T20:02:06","date_gmt":"2020-10-30T19:02:06","guid":{"rendered":"https:\/\/webhosting.de\/data-mining-und-big-data-fuer-unternehmen\/"},"modified":"2025-10-09T12:24:46","modified_gmt":"2025-10-09T10:24:46","slug":"lexploration-des-donnees-et-les-grandes-donnees-pour-les-entreprises","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/webhosting.de\/fr\/data-mining-und-big-data-fuer-unternehmen\/","title":{"rendered":"Data Mining et Big Data pour les entreprises"},"content":{"rendered":"<p>Les bigdata sont de plus en plus un d\u00e9fi pour les grandes entreprises. Le terme \"Big Data\" est une m\u00e9taphore pour une montagne de donn\u00e9es sans valeur dans laquelle il faut chercher la connaissance. Le bigdata mining d\u00e9crit les m\u00e9thodes statistiques utilis\u00e9es pour rechercher des tendances, des interconnexions et de nouvelles donn\u00e9es. <a href=\"https:\/\/webhosting.de\/fr\/personenbezogene-daten-sozialen-netzwerken\/\">Donn\u00e9es<\/a> est recherch\u00e9e dans les donn\u00e9es de masse. Le traitement manuel d'ensembles de donn\u00e9es aussi volumineux n'est pas possible, c'est pourquoi il faut recourir \u00e0 des m\u00e9thodes assist\u00e9es par ordinateur. Ces m\u00e9thodes peuvent \u00e9galement \u00eatre utilis\u00e9es pour de plus petites quantit\u00e9s de donn\u00e9es. L'exploration de donn\u00e9es ne concerne g\u00e9n\u00e9ralement que l'\u00e9tape d'analyse du processus.<\/p>\n<h2>L'exploration des donn\u00e9es et les grandes donn\u00e9es<\/h2>\n<p>L'exploration de donn\u00e9es permet d'examiner des quantit\u00e9s consid\u00e9rables de donn\u00e9es \u00e0 l'aide de programmes assist\u00e9s par ordinateur. Le terme \"data mining\" est quelque peu trompeur, car il ne s'agit pas de g\u00e9n\u00e9rer des donn\u00e9es, mais d'extraire des connaissances \u00e0 partir de donn\u00e9es. Ce terme est devenu populaire principalement parce qu'il est court et pr\u00e9cis. En g\u00e9n\u00e9ral, le data mining peut \u00eatre d\u00e9crit comme un processus d'extraction de connaissances jusqu'alors inconnues et consid\u00e9r\u00e9es comme potentiellement utiles. Les bigdata sont utilis\u00e9es pour d\u00e9crire des quantit\u00e9s de donn\u00e9es trop complexes ou trop importantes ou qui changent simplement trop rapidement. La saisie manuelle ou le traitement par des m\u00e9thodes classiques est donc impossible. Les grandes donn\u00e9es collect\u00e9es qui seront utilis\u00e9es pour l'exploration des donn\u00e9es peuvent provenir de toutes les sources possibles. Elles vont des communications \u00e9lectroniques des entreprises et des autorit\u00e9s aux enregistrements des syst\u00e8mes de surveillance. Le d\u00e9sir 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 conseill\u00e9 de se prot\u00e9ger \u00e0 l'avance.<\/p>\n<h2>Data Mining et Big Data : m\u00e9thodes conventionnelles<\/h2>\n<p>Le data mining de Big Data consiste \u00e0 analyser des s\u00e9lections et des collectes de donn\u00e9es. Les ensembles de donn\u00e9es incomplets sont supprim\u00e9s et des sources importantes ou des valeurs de comparaison sont ajout\u00e9es. Les donn\u00e9es sont ensuite recherch\u00e9es pour des mod\u00e8les comportementaux sp\u00e9cifiques et les r\u00e9sultats obtenus sont pr\u00e9sent\u00e9s. Ceux-ci sont examin\u00e9s et \u00e9valu\u00e9s par des experts afin de pouvoir d\u00e9cider si l'objectif vis\u00e9 peut \u00eatre atteint. Les connaissances acquises sont utilis\u00e9es dans le cadre de nouvelles enqu\u00eates ou comme param\u00e8tres de comparaison afin que les r\u00e9sultats de la recherche suivante soient encore plus pr\u00e9cis. Alors que l'exploration de donn\u00e9es dans les Bigdata \u00e9tait principalement utilis\u00e9e dans les TI \u00e0 une \u00e9poque ant\u00e9rieure, de plus en plus d'entreprises s'int\u00e9ressent aux m\u00e9thodes utilis\u00e9es et au potentiel consid\u00e9rable des Bigdata. Dans le secteur financier, l'exploration de donn\u00e9es est utilis\u00e9e pour la d\u00e9tection des fraudes et la v\u00e9rification des factures. Dans la notation du cr\u00e9dit, les Bigdata sont utilis\u00e9es pour calculer la probabilit\u00e9 de d\u00e9faillance. Dans <a href=\"https:\/\/webhosting.de\/fr\/warum-geschaefte-aus-der-fussgaengerzone-auch-online-eine-praesenz-zeigen-sollten\/\">Marketing<\/a> L'exploration de donn\u00e9es permet de calculer le comportement d'achat des clients et les mesures publicitaires qui int\u00e9ressent les clients potentiels. Dans les boutiques en ligne, les paniers d'achat sont analys\u00e9s, puis les prix et le placement des produits sont modifi\u00e9s. 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 utilis\u00e9 pour d\u00e9tecter les attaques, recommander des services et analyser les r\u00e9seaux sociaux. D'autres domaines d'application sont, par exemple, la m\u00e9decine, la bibliom\u00e9trie et les soins infirmiers.<\/p>\n<h2>Ce qu'il faut savoir sur le Bigdata et le Data Mining<\/h2>\n<p>Le bigdata ou le data mining peut \u00eatre consid\u00e9r\u00e9 comme une discipline neutre sur le plan scientifique. L'exploration de donn\u00e9es permet d'analyser des donn\u00e9es provenant de toutes les sources possibles et imaginables. Cependant, d\u00e8s que les donn\u00e9es se rapportent \u00e0 une personne, des conflits moraux et juridiques peuvent rapidement surgir. La plupart du temps, il ne s'agit pas de l'analyse des donn\u00e9es, mais seulement du processus d'extraction. Les donn\u00e9es qui n'ont pas \u00e9t\u00e9 suffisamment anonymis\u00e9es peuvent, dans certaines circonstances, \u00eatre attribu\u00e9es \u00e0 des personnes sp\u00e9cifiques. Lors de l'exploration de donn\u00e9es de Bigdata, il faut donc toujours veiller \u00e0 ce que les donn\u00e9es soient anonymis\u00e9es de telle sorte qu'aucune conclusion ne puisse \u00eatre tir\u00e9e sur des individus ou des groupes d'individus. Outre les conflits juridiques, il convient de noter que des questions morales sont soulev\u00e9es. On peut se demander si les ordinateurs doivent \u00eatre autoris\u00e9s \u00e0 diviser les gens en \"cat\u00e9gories\" ou en \"classes\". Dans l'extraction de donn\u00e9es, par exemple, les personnes sont pr\u00e9sent\u00e9es comme solvables ou non solvables. En g\u00e9n\u00e9ral, il convient de noter que le processus lui-m\u00eame est extr\u00eamement neutre et anonyme. La proc\u00e9dure ne conna\u00eet pas les cons\u00e9quences et les probabilit\u00e9s du calcul. Cependant, d\u00e8s que les gens sont confront\u00e9s aux donn\u00e9es en termes r\u00e9els, par exemple par la Schufa, cela peut provoquer des r\u00e9actions ali\u00e9n\u00e9es, offens\u00e9es ou surprises. Au g\u00e9ant des moteurs de recherche Google, \u00e0 l'adresse <a href=\"https:\/\/webhosting.de\/fr\/so-gehts-google-analytics-in-wordpress-einbinden-und-anonymisieren\/\">Google Analytics<\/a> Les donn\u00e9es sur les groupes cibles des op\u00e9rateurs de sites web ont \u00e9t\u00e9 fournies.<\/p>\n<h2>Opportunit\u00e9s et perspectives d'avenir<\/h2>\n<p>Dans le monde globalis\u00e9, l'extraction de donn\u00e9es \u00e0 partir de Big Data devient de plus en plus pertinente. Dans le pass\u00e9, les entreprises am\u00e9ricaines pouvaient d\u00e9terminer si leurs clientes \u00e9taient enceintes ou non en fonction de leur comportement d'achat. Sur la base de ces r\u00e9sultats, des bons d'achat et des conseils d'achat ont \u00e9t\u00e9 envoy\u00e9s de mani\u00e8re cibl\u00e9e, ce qui a permis d'augmenter les ventes. En raison de la nature des achats, il \u00e9tait m\u00eame possible de pr\u00e9voir la date de naissance, mais pas au jour pr\u00e8s. L'extraction de donn\u00e9es \u00e0 partir de Big Data est d'une grande importance pour les entreprises aujourd'hui. Gr\u00e2ce \u00e0 l'exploration cibl\u00e9e des donn\u00e9es de Big Data, il est possible d'obtenir des informations importantes sur les utilisateurs et les clients potentiels. L'exploration de donn\u00e9es conduit finalement \u00e0 des ventes et des profits plus \u00e9lev\u00e9s et deviendra donc encore plus importante \u00e0 l'avenir. Rien d'\u00e9tonnant \u00e0 cela : dans le monde globalis\u00e9 et techniquement averti, la collecte de donn\u00e9es est d\u00e9sormais normale et deviendra encore plus importante dans un avenir proche.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Bigdata wird f\u00fcr gro\u00dfe Konzerne zunehmend zu einer Herausforderung. Der Begriff &#8222;Big Data&#8220; steht als Metapher f\u00fcr einen wertlosen Datenberg, in welchem nach Wissen gesucht werden soll. Mit Bigdata Mining werden statistische Methoden beschrieben mit welchen nach Trends, Querverbindungen und neuen Daten in Massendaten gesucht wird. Eine manuelle Verarbeitung solch riesiger Datenbest\u00e4nde ist nicht m\u00f6glich, 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