Fouille de données

La fouille de données est le processus d’analyse de grandes quantités de données afin de découvrir des tendances et d’autres informations. Elle est généralement effectuée sur des bases de données, qui stockent les données dans un format structuré. En « exploitant » de grandes quantités de données, il est possible de découvrir des informations cachées et de les utiliser à d’autres fins.

Exemples de fouille de données

Une société de cartes de crédit peut utiliser la fouille de données pour mieux comprendre les habitudes d’achat de ses membres. En analysant les achats des titulaires de cartes à travers les États-Unis, la société peut découvrir des habitudes d’achat pour différents groupes démographiques, tels que l’âge, l’origine ethnique et la localisation. Ces informations peuvent être utiles pour proposer des promotions spécifiques à certaines personnes. Les mêmes données peuvent également révéler des tendances d’achat dans différentes régions du pays. Ces informations peuvent être précieuses pour les entreprises qui souhaitent faire de la publicité ou démarrer des activités dans certains États.

Les services en ligne, tels que Google et Facebook, exploitent d’énormes quantités de données pour proposer à leurs utilisateurs du contenu et des publicités ciblés. Google, par exemple, peut analyser les requêtes de recherche afin de découvrir les recherches populaires dans certaines régions et de les placer en haut de la liste de saisie automatique (les suggestions qui s’affichent lorsque vous tapez). En exploitant les données relatives à l’activité des utilisateurs, Facebook peut découvrir les sujets populaires auprès de différents groupes d’âge et proposer des publicités ciblées en fonction de ces informations.

Bien que la fouille de données soit couramment utilisée à des fins marketing, elle a également de nombreuses autres applications. Par exemple, les entreprises du secteur de la santé peuvent utiliser la fouille de données pour découvrir des liens entre certains gènes et certaines maladies. Les entreprises météorologiques peuvent exploiter des données pour découvrir des tendances météorologiques susceptibles d’aider à prévoir les événements météorologiques futurs. Les organismes de gestion du trafic peuvent exploiter des données automobiles pour prévoir les niveaux futurs de circulation et élaborer des plans adaptés pour les autoroutes et les rues.

Exigences de la fouille de données

La fouille de données nécessite deux choses : beaucoup de données et une grande puissance de calcul. Plus les données sont organisées, plus il est facile de les exploiter pour obtenir des informations utiles. Il est donc important que toute organisation souhaitant se lancer dans la fouille de données choisisse de manière proactive les données à enregistrer et la façon de les stocker. Lorsqu’il s’agit d’exploiter les données, des supercalculateurs et des clusters informatiques peuvent être utilisés pour traiter des pétaoctets de données.