Définition Data mining

Dans un contexte marketing, le data mining regroupe l’ensemble des technologies susceptibles d’analyser les informations d’une base de données marketing pour y trouver des informations utiles à l’action marketing et d’éventuelles corrélations signifiantes et utilisables entre les données. Sur un plan plus général, le data mining est un processus qui permet d’extraire des informations commercialement pertinentes à partir d’une grande masse d’informations. "Le data mining client est un processus de management des données client qui opère à partir des données élémentaires pour produire de l’information, de la connaissance en vue d’une action bien déterminée vis à vis des clients"(Michel Jambu). Le data mining fait appel à des techniques très complexes. Des exemples d’usage du data mining dans le domaine de la bancassurance : Source image SPAD Une petite bibliographie sur le dataming :

Mesurer les coûts d’une mauvaise gestion de l’information : est-ce possible? | Trouve qui peut! Est-il possible de mesurer ce qu’il en coûte à une entreprise, une institution ou un organisme lorsque l’information qu’elle acquiert de l’externe ou créé à interne est mal gérée? Certains se sont déjà avancés sur la question. Par exemple, à propos de la question particulière de la gestion des documents, on peut lire dans un article du journal français Le nouvel Économiste, daté du 15 mars dernier : “Selon les études menées sur le sujet, le non-traitement de la masse documentaire en entreprise peut faire perdre 5 % du chiffre d’affaires de cette dernière. On estime également que les collaborateurs d’une entreprise consacrent 20 % de leur temps à rechercher des documents ou à en recréer qui existent déjà”, indique Elie Choukroun, directeur marketing et communication de Ricoh France, société de services de gestion documentaire. D’où viennent ces chiffres? Le temps passé à créer de l’information inutilement

Big Data, le meilleur allié de l'analyse prédictive Jusqu'à présent cantonnée sur un marché de niche, l'analyse prédictive profite de l'essor du Big Data pour se démocratiser. Les PME y ont recours de plus en plus grâce à une tarification beaucoup plus attractive. "Savoir pour prévoir, prévoir pour pouvoir". L'analyse des comportements et de la prévision des achats des internautes sur un site en ligne - voire dans une structure physique -, n'est cependant pas (ou plus) le seul apanage des grandes entreprises. "La puissance machine est désormais à la portée de toutes les entreprises, dont les PME, PMI et start-up ce qui n'était pas le cas auparavant. SAS et Terradata ont été forcées de réagir Outre cette baisse des coûts, les solutions d'analyse prédictive ont également bénéficié d'améliorations notables en termes de pertinence et de précision d'analyse des données mais aussi de qualité d'interface logicielle. Aujourd'hui, le marché de l'analyse prédictive s'est considérablement atomisé.