L’exploration de données fait généralement référence à une méthode utilisée pour analyser les données d’une source cible et composer ces commentaires en informations utiles. Ces informations sont généralement utilisées pour aider une organisation à réduire ses coûts dans un domaine particulier, à augmenter ses revenus, ou les deux. Souvent facilitée par une application d’exploration de données, son objectif principal est d’identifier et d’extraire des modèles contenus dans un ensemble de données donné.

Plus important encore, les techniques d’exploration de données visent à fournir des informations permettant une meilleure compréhension des données et de leurs caractéristiques essentielles. Les entreprises et les organisations peuvent utiliser de nombreux types de techniques d’exploration de données. Bien qu’ils puissent adopter une approche similaire, tous s’efforcent généralement d’atteindre des objectifs différents.

Le but des techniques d’exploration de données prédictives est presque toujours d’identifier des modèles ou des modèles statistiques qui peuvent être utilisés pour prédire une réponse d’intérêt. Par exemple, une institution financière peut l’utiliser pour identifier les transactions présentant la probabilité de fraude la plus élevée . Il s’agit de la technique d’exploration de données la plus courante et qui est devenue un outil d’aide à la décision efficace pour les moyennes et grandes entreprises. Il s’est également avéré efficace pour prédire le comportement des clients, catégoriser les segments de clientèle et prévoir divers événements.

Les modèles récapitulatifs reposent sur des techniques d’exploration de données qui répondent en conséquence aux données résumées. Par exemple, une organisation peut répartir les passagers aériens ou les transactions par carte de crédit dans différents groupes en fonction de leurs caractéristiques extraites du processus analytique. Ce modèle peut également aider les entreprises à mieux comprendre leur clientèle.

Les modèles d’association tiennent compte du fait que certains événements peuvent se produire ensemble de façon régulière. Il peut s’agir de l’achat simultané d’articles tels qu’une souris et un clavier ou d’une séquence d’événements ayant entraîné la défaillance d’un périphérique matériel particulier. Les modèles d’association représentent des techniques d’exploration de données utilisées pour identifier et caractériser ces occurrences associées.

Les modèles de réseau utilisent des techniques d’exploration de données pour révéler des structures de données qui se présentent sous la forme de nœuds et de liens. Par exemple, un réseau de fraude organisé peut compiler une liste de numéros de carte de crédit volés, puis se retourner et les utiliser pour acheter des articles en ligne. Dans cette illustration, les cartes de crédit et les commerçants en ligne représentent les nœuds tandis que les transactions réelles agissent comme des liens.
L’exploration de données a de nombreuses fins et peut être utilisée à la fois pour des gains positifs et malveillants. De plus en plus d’organisations viennent découvrir les avantages de la fusion des techniques d’exploration de données pour former des modèles hybrides. Ces combinaisons puissantes donnent souvent lieu à des applications aux performances supérieures. En intégrant les caractéristiques clés de différentes méthodes dans des solutions hybrides uniques, les organisations peuvent généralement surmonter les limites des systèmes de stratégie individuels.