De plus en plus d'entreprises disposent de grandes quantités de données qui constituent des ressources précieuses pour la segmentation de la clientèle, la gestion des ventes ou le marketing ciblé. Cependant, tant que ces ensembles de données ne peuvent pas être suffisamment analysés et évalués, ils sont sans valeur pour une entreprise. L'information est abondante, mais seuls ceux qui savent comment l'utiliser peuvent en tirer profit. John Naisbitt, le chercheur sur les tendances, le souligne également avec sa phrase très citée :
"We are drowning in information, but starving for knowledge." John Naisbitt, chercheur sur les tendances et sur les volumes croissants de données numériques
Les outils d'exploration de données aident à gérer les volumes de données et à identifier les tendances et les modèles sensibles. À cette fin, les logiciels de data mining sont de plus en plus complexes et le choix d'outils s'élargit. Pour vous aider à suivre les programmes de data mining les plus importants, nous vous présentons une comparaison.
L’exploration de données fait référence aux méthodes algorithmiques d’évaluation des données qui sont appliquées à des ensembles de données particulièrement vastes et complexes. L’exploration de données est conçue pour extraire des informations cachées dans un grand volume de données (surtout des données massives, dites « big data ») et ainsi identifier encore mieux les corrélations cachées, les tendances et les modèles qui s’y reflètent. Les outils d’exploration de données sont donc utiles.
Le terme de « data mining » ne désigne pas la génération de données ou les ensembles de données eux-mêmes, mais seulement la pratique de l’analyse de données. Bon nombre des méthodes utilisées proviennent de la statistique : toutefois, l’exploration des données n’est pas un processus purement statistique, mais un processus interdisciplinaire qui utilise des techniques d’apprentissage issues de l’informatique et des mathématiques (surtout l’apprentissage non supervisé) et qui s’allie à l’intelligence artificielle. Ces méthodes efficaces sont intégrées dans les logiciels de data mining pour permettre l’évaluation de grands ensembles de données.
l’exploration de texte est une forme spéciale d’exploration de données, qui gagne en importance grâce à la popularité des logiciels de reconnaissance vocale et de la technologie linguistique. La recherche d’informations ne se réfère pas ici aux enregistrements de données, mais aux documents texte. Les énoncés de base sont extraits d’une grande quantité de textes (articles spécialisés ou documents d’entreprise). Cela signifie que l’extraction de texte est utile pour les entreprises, par exemple, lors de la recherche de nouveaux projets.
Néanmoins, les utilisateurs doivent également avoir une bonne compréhension des enregistrements de données pour réussir l'exploration des données. Ce n'est qu'alors qu'ils peuvent utiliser les outils d'exploration de données de manière significative, mais la connaissance de la programmation n'est pas nécessaire. Il est primordial de reconnaître les interrelations implicites, faire des prévisions sur les chiffres de ventes ou analyser le comportement d'achat.
Tâches individuelles de data mining :
Grâce à l’analyse d’association, des corrélations informatives ont été créées dans les décisions d’achat de différents produits, ce qui a considérablement amélioré l’analyse du panier d’achat. Cette méthode est utilisée pour déterminer les achats recommandés auprès des entreprises de vente par correspondance en ligne.
Les différentes méthodes peuvent être globalement divisées en problèmes d’observation (analyse des écarts, analyse par grappes) et problèmes de prévision (analyse de régression, classification).
Pour une comparaison des meilleurs outils de data mining, nous vous présentons maintenant les outils RapidMiner, WEKA, Orange, KNIME et SAS. Il a été prouvé que les utilisateurs utilisent des outils multiples parce que les outils d'exploration de données ont des forces différentes qui peuvent être combinées les unes aux autres. Les outils d'exploration de données sont souvent compatibles entre eux. Mais même avec un seul bon outil polyvalent, vous pouvez faire beaucoup de choses en tant que débutant.
RapidMiner (auparavant : YALE, „Yet Another Learning Environment“) est l’un des outils de data mining les plus populaires. En 2014, selon une étude de KDnuggets, c’était l’outil de data mining le plus utilisé, devant l’outil R. Il est accessible gratuitement et facile à utiliser, même sans connaissances particulières en programmation. Néanmoins, il offre un large choix d’opérateurs. Les start-ups en particulier font un usage fréquent de cet outil.
RapidMiner a été écrit en Java et contient plus de 500 opérateurs avec des approches différentes pour démontrer les connexions dans les données - entre autres, il y a des options pour l'exploration de données, l'exploration de texte et l'exploration Web, mais aussi pour l'analyse d'humeur (Analyse du sentiment, Opinion Mining). Le programme importe également des tableaux Excel, des fichiers SPSS et des ensembles de données à partir de nombreuses bases de données et intègre également les outils d'exploration de données WEKA et R. Ceci en fait un outil polyvalent complet.
RapidMiner supporte toutes les étapes du processus d'exploration de données, y compris la visualisation des résultats. L'outil se compose de trois modules principaux : RapidMiner Studio, RapidMiner Server et RapidMiner Radoop, chacun d'entre eux exécutant différentes techniques de data mining. De plus, RapidMiner prépare les données avant l'analyse et les optimise pour un traitement ultérieur rapide. Pour chacun de ces trois modules, une version gratuite ou payante est disponible.
La force particulière de RapidMiner réside dans l'analyse prédictive, c'est-à-dire la prédiction des développements futurs à partir des données collectées. En comparant les logiciels de data mining, RapidMiner est l'un des outils les plus puissants.
WEKA (Waikato Environment for Knowledge Analysis) est un logiciel open source développé par l'Université de Waikato. L'outil de data mining est basé sur Java et peut être utilisé avec Windows, MacOS et Linux. Reconnu pour ses capacités étendues d'apprentissage machine, il prend en charge toutes les principales tâches d'exploration de données telles que la mise en grappe, l'association, la régression ou la classification.
L'interface utilisateur graphique facilite l'accès au logiciel. En outre, WEKA offre la connexion aux bases de données SQL et peut traiter les données demandées. La force de WEKA réside dans la classification : l'outil de data mining est connu pour ses nombreuses classifications, y compris les réseaux neuronaux artificiels, les arbres de décision, les algorithmes ID3 ou C4.5. Cependant, WEKA est moins puissant dans d'autres techniques telles que l'analyse cluster. Seules les procédures les plus importantes sont proposées ici.
Un autre inconvénient : WEKA peut rencontrer des problèmes de traitement si de grandes quantités de données doivent être manipulées ; en effet, l'outil d'exploration de données essaye de les charger toutes dans la mémoire de travail. Pour s'en sortir, WEKA propose une ligne de commande simple qui facilite le traitement de grandes quantités de données.
En 2005, WEKA a reçu le "SIGKDD Service Award" de l'Association for Computing Machinery pour sa haute contribution à la recherche. Le premier ouvrage standard sur l'apprentissage machine publié en 1999 et intitulé « Data Mining: Practical Tools and Techniques for Machine Learning » par Eibe Frank et Ian H. Witten se réfère à ce logiciel. En comparaison avec d'autres outils de data mining, WEKA s'est révélé particulièrement utile pour l'enseignement et la recherche.
L’outil de data mining Orange existe depuis plus de 20 ans et est un projet de l'Université de Ljubljana. Le cœur du logiciel a été écrit en C++, mais très rapidement, le programme a été étendu par le langage de programmation Python, qui est maintenant utilisé comme langage d'accès. Les opérations les plus compliquées, par contre, sont toujours effectuées en C++. Orange est un logiciel complet d'exploration de données qui montre tout ce que vous pouvez faire avec Python : il offre des applications utiles pour l'analyse de données et de textes ainsi que des fonctionnalités pour l'apprentissage machine et dans le domaine du data mining. Il travaille avec des opérateurs pour la classification, la régression, le clustering et bien plus encore. Cet outil de data mining intègre également la programmation visuelle.
Cet outil présente une particularité : les utilisateurs ont souligné à plusieurs reprises le plaisir qu'ils ont à utiliser ce logiciel de data mining comparé à d'autres. Les nouveaux arrivants et les utilisateurs expérimentés sont toujours fascinés par Orange. Cette popularité est due à deux éléments : d’abord, la visualisation de données attrayante avec laquelle les gens aiment travailler. Par ailleurs, la vitesse et la facilité avec lesquelles cette visualisation s’opère. Le programme prépare visuellement les données d'entrée immédiatement. La compréhension de ces graphiques ainsi que le traitement ultérieur des analyses de données sont relativement faciles et permettent de prendre des décisions d'affaires rapides. Ceci fait d'Orange un outil de démarrage idéal pour le data mining.
Un autre avantage pour les nouveaux arrivants est qu’il y a de nombreux tutoriels en ligne disponibles pour l’outil. Une autre particularité d’Orange est de connaître les préférences de ses utilisateurs dans le temps et de se comporter en conséquence. Cela peut rendre l’utilisation de l’outil de data mining encore plus pratique.
KNIME (Konstanz Information Miner) a été développé par l'Université de Constance et est maintenant populaire auprès d'une grande communauté internationale de développeurs. Bien que KNIME fût à l'origine destiné à un usage commercial, il est toujours disponible en tant que logiciel open source. Il a été écrit en Java et édité avec Eclipse. Si l'on regarde ce logiciel de data mining en comparaison avec d'autres, on remarque tout d'abord son périmètre fonctionnel : avec plus de 1 000 modules et des applications prêtes à l'emploi, cet outil permet de découvrir les structures de données cachées. Les modules peuvent être complétés par d'autres fonctions commerciales.
Parmi les fonctions, l'analyse intégrative des données est particulièrement convaincante : KNIME est l'un des outils les plus puissants dans ce domaine et permet l'intégration de nombreuses méthodes d'apprentissage machine et de data mining. Il est également particulièrement efficace dans le pré-traitement des données, c'est-à-dire l'extraction, la transformation et le chargement des données. Son pipeline modulaire en fait un outil d'exploration de données orienté flux de données.
Utilisé dans la recherche pharmaceutique depuis 2006, KNIME est également un puissant outil de data mining pour le secteur des données financières. Cependant, KNIME est également fréquemment utilisé dans le domaine de la Business Intelligence (BI). Ici, KNIME est considéré comme l'outil que Predictive Analytics met à la disposition des utilisateurs inexpérimentés. L'outil est également intéressant pour les nouveaux arrivants, car malgré ses nombreuses caractéristiques, il n'est associé qu'à une période de formation relativement courte. KNIME est disponible sous forme de programme gratuit et payant.
SAS (Statistical Analysis System) est un produit de l'Institut SAS, l'une des plus grandes sociétés de logiciels privées au monde. SAS est le principal outil de data mining pour l'analyse d'entreprise - et aussi le plus cher des programmes listés ici. Cependant, c'est celui qui convient le mieux aux grandes entreprises.
SAS se distingue particulièrement bien dans le domaine du pronostic et de la visualisation interactive des données, ce qui est idéal pour les grandes présentations. En principe, ce logiciel de data mining fournit une solution complète et complète pour un data mining réussi. L'outil se caractérise par une très grande évolutivité, ce qui lui permet d'augmenter ses performances proportionnellement en ajoutant du matériel ou d'autres ressources. Ceci en fait également un outil puissant pour des solutions d'affaires de haute qualité. Pour les utilisateurs moins expérimentés techniquement, il dispose d'une interface utilisateur graphique.
Cependant, ce logiciel ne peut être utilisé gratuitement que si vous obtenez une licence correspondante d'un établissement public. En principe, SAS est toujours soumis à une redevance. Les coûts sont réglés sur demande, des conditions spéciales, par exemple pour les autorités ou les établissements d'enseignement sont possibles. Ceci implique que vous pouvez acheter une licence d'un an à partir de 5 500 euros environ, ce qui fait de SAS l'une des alternatives les plus coûteuses parmi les outils commerciaux. Toutefois, il est possible de personnaliser la gamme de fonctions et d'influencer ainsi le prix.
SAS est principalement utilisé dans les entreprises pharmaceutiques où il s'est imposé comme le standard. Il est également fréquemment utilisé dans le secteur bancaire et offre des solutions optimales pour la BI et le web mining. L’outil dispose notamment de son propre logiciel de Business Intelligence. Cela en fait l'un des outils de data mining les plus puissants du marché.
Après une comparaison détaillée du logiciel de data mining, voici un aperçu de toutes les caractéristiques importantes des outils de data mining :
| Caractéristiques | Langage de programmation | Système d‘exploitation | Coûts/Licence | |
|---|---|---|---|---|
| RapidMiner | Puissant et polyvalent avec un avantage particulièrement dans l'analyse prédictive | Java | Windows, macOS, Linux | Freeware, différentes versions payantes |
| WEKA | Nombreuses méthodes de classification | Java | Windows, macOS, Linux | Software libre (GPL) |
| Orange | Crée des visualisations de données particulièrement attrayantes et intéressantes sans connaissances préalables approfondies | Logiciel core : C++, extensions et langage d'accès : Python | Windows, macOS, Linux | Software libre (GPL) |
| KNIME | Le principal outil de data mining ouvert que l’analyse prédictive a rendu accessible au grand public | Java | Windows, macOS, Linux | Software libre (GPL) (à partir de la version 2.1) |
| SAS | Logiciel d’exploration de données puissant et coûteux pour les grandes entreprises | SAS Language | Windows, macOS, Linux | Freeware limité disponible dans les établissements d'enseignement, prix sur demande seulement, différents modèles extensifs possibles |
Chaque année, la quantité de données circulant mondialement sur le Web augmente de 40 pourcent. Les entreprises veulent mettre à contribution cette croissance constante pour étendre les possibilités ainsi offertes au commerce en ligne. Mais le Big Data à lui seul ne peut pas permettre l’acquisition de connaissances. Pour cela, il convient de se plier à l’analyse des données, à l’aide de méthodes...
Les outils de mesure d’audience procurent aux administrateurs de site des indications précieuses. Ils permettent en effet de dresser des profils d’utilisateurs. Il est ainsi possible de comprendre comment les visiteurs trouvent un site Web et interagissent avec. Toutefois, dans l’UE, ces outils sont soumis à des règles strictes en matière de protection des données. Nous vous expliquons quelles...
L’analyse de données représente pour la plupart des gens une question purement théorique. Cependant, afin de rapprocher les résultats des clients, les ensembles de données doivent être présentés visuellement. Avec Google Data Studio, vous pouvez résumer des données provenant de diverses sources dans un rapport clair. Dans notre guide, vous obtiendrez un aperçu de la dernière offre de Google.
Les applications de Process Mining apportent des méthodes permettant de reconstruire les processus à partir de données d’événements et de les visualiser de façon claire. L’objectif est de préparer le savoir implicite pour qu’il soit à disposition des collaborateurs et des applications sous forme explicite. Découvrez ici comment cela fonctionne et quels en sont les avantages et les inconvénients.
Offrez un service performant et fiable à vos clients avec l'hébergement web de IONOS.
