4. Objet du data mining
Les bases de données ou les entrepôts de données atteignent des volumes de plusieurs téraoctets (1 téraoctet = 1012 octets). Les grandes compagnies, comme EDF, France Telecom ou SFR, collectent annuellement plusieurs téraoctets de données relatives aux consommations de leurs clients. Dans un monde de concurrence sévère, chez les grands opérateurs téléphoniques par exemple, la connaissance des clients et de leurs comportements permet de mieux anticiper ceux qui risquent de passer chez un concurrent et de mieux adapter les opérations commerciales pour tenter de les garder. L’une des grandes difficultés est de savoir comment extraire ce profil dans un si grand amas de données. Le data mining offre, entre autres, les moyens d’analyse pour chercher s’il existe un profil comportemental typique des clients qui changent de fournisseur. L’entreprise pourra ainsi repérer plus facilement, parmi ses clients, ceux qui ont le profil pour partir vers la concurrence afin de tenter, par des actions commerciales ad hoc, de les garder.
Le data mining est un processus qui fait intervenir des méthodes et des outils issus de différents domaines de l’informatique, de la statistique ou de l’intelligence artificielle en vue de découvrir des connaissances utiles.
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