Définir les besoins de votre entreprise en matière d’analyse des big data :
Il a été observé qu’un besoin commercial mal ou non défini est souvent la cause de l’échec d’un projet de mise en œuvre. Les entreprises doivent mettre l’accent sur les objectifs clairs de leur stratégie Big Data, tels que l’identification des clients à forte valeur ajoutée pour offrir des produits ou des services spécifiques, l’amélioration des processus pour optimiser les coûts, etc.
Identifiez les informations clés
Une fois qu’une entreprise a fixé ses objectifs précis, la tâche suivante consiste à identifier les mesures ou les informations clés pour les atteindre. Les CDO peuvent rechercher les informations les plus appropriées qui peuvent être offertes en tant que service pour atteindre les objectifs de l’entreprise. En cas d’objectifs multiples, ils peuvent les classer par ordre de priorité en fonction de leur facilité de mise en œuvre et de leur impact sur l’entreprise. L’utilisation de la preuve de concept pour évaluer l’hypothèse peut réduire les surprises futures lors de la mise à l’échelle. La preuve de concept permet également d’identifier les lacunes des solutions techniques et de donner un aperçu de leur utilité pour l’entreprise.
Une fois que nous avons déterminé le besoin de l’entreprise, nous pouvons nous lancer dans l’aspect technique des étapes de l’exploration de données. Le processus d’exploration de données comprend principalement quatre étapes cruciales :
Identification et acquisition
L’identification et l’acquisition des données est l’étape la plus importante pour une mise en œuvre réussie. Comprendre les défis commerciaux que vous essayez de résoudre aide à déterminer la source et les types de données à utiliser. Les données peuvent se présenter sous n’importe quelle forme – il peut s’agir d’un sous-ensemble de variables ou d’échantillons de données provenant d’une base de données plus importante. Les données clés doivent être en corrélation directe avec l’objectif de l’entreprise. Nous en discuterons plus en détail lors de la sélection des techniques d’exploration de données. Le nettoyage des données ou le nettoyage est effectué sur l’ensemble des données cibles afin d’améliorer son efficacité pour atteindre les objectifs de l’exploration de données. Ce processus consiste principalement à identifier les données inexactes, incorrectes ou incomplètes, puis à les remplacer, les modifier ou les supprimer. Ce processus garantit que vos données sont complètes et exemptes d’erreurs, ce qui les rend plus pertinentes et efficaces.
Exploration des données
L’exploration des données est au cœur de l’activité de data mining comme indiqué sur ce site. L’objectif principal de cette étape est d’identifier les bonnes techniques ou méthodes d’exploration de données et de sélectionner les algorithmes les mieux adaptés à ces techniques. Parmi les techniques d’exploration de données les plus connues figurent l’association, la classification, la régression, la segmentation, l’analyse des liens, etc. La sélection des techniques d’exploration de données parmi l’ensemble des techniques est l’une des décisions les plus difficiles. Cependant, le paramètre de sélection doit tenir compte de l’objectif de l’entreprise et des ensembles de données disponibles. La plupart du temps, deux ou plusieurs combinaisons de techniques d’exploration de données sont utilisées, mais cela dépend de l’ampleur du projet. La dernière étape de cette activité consiste à effectuer l’exploration de données, c’est-à-dire à rechercher des modèles cachés dans les données. La présentation des données est la dernière activité qui comprend l’interprétation et l’évaluation des modèles et leur présentation aux utilisateurs d’une manière logique et compréhensible.
