Le Data Mining et le Data Warehousing sont deux termes largement utilisés dans le domaine de la Business Intelligence. Ils servent tous les deux à stocker et à analyser des masses de données gigantesques, afin de fournir des insights valorisables à l’utilisateur, que ce soit une entreprise ou un particulier.
Le Data Mining et le Data Warehousing sont deux étapes essentielles et interdépendantes dans l’analyse des données, d’où la confusion fréquente qui en résulte pour les personnes peu familières avec ce domaine. Toutefois, il est important de souligner que ces deux concepts présentent des différences significatives, que nous allons explorer dans cet article.
Avant de poursuivre, nous vous recommandons de consulter notre précédent article si vous êtes novice en matière de Big Data: Les domaines qui utilisent le Big Data au Maroc.
L’article d’aujourd’hui va prendre la structure suivante : Dans un premier lieu, nous allons découvrir les définitions des deux concepts. Ensuite, nous allons mettre la lumière sur les différences majeures entre eux. Et on finira par une synthèse qui vous servira à rafraîchir votre mémoire.
Préparez-vous à cette dose d’information, et c’est parti !
Le Data Mining : définition
Le Data Mining ou la fouille de données est une technique de l’analyse de données qui consiste à extraire des connaissances ou des informations utiles à partir de grandes quantités de données. Cette technique utilise des algorithmes informatiques pour découvrir des modèles, des relations ou des corrélations difficiles à deviner dans une base massive de données. Ces modèles serviront ultérieurement à prendre des décisions plus éclairées, et à optimiser les processus métiers. Cette technique couvre un large périmètre de domaines tels que la finance, la santé, le marketing et l’analyse des réseaux sociaux.
Le Data Warehousing : c’est quoi ?
Le Data Warehousing, au contraire, sert à collecter, à transformer et à consolider les données provenant de différentes sources. Ces données sont stockées dans un entrepôt de données centralisé, qui est optimisé pour les requêtes et les analyses. Les utilisateurs dans l’entreprise peuvent y accéder via des outils de Business Intelligence pour interroger, analyser et visualiser les données.
Le processus de Data Warehousing implique également la gestion des métadonnées, il s’agit de données qui décrivent les données stockées dans l’entrepôt. Ces métadonnées servent à faciliter la recherche et la découverte des données pertinentes, et assurer la qualité et la cohérence des données dans l’entrepôt.
Les différences majeures entre le Data Mining et le Data Warehousing :
Ils existent plusieurs différences entre le Data Mining et le Data Warehousing, parmi lesquelles on cite les suivantes :
L’objectif :
Le Data Warehousing a comme objectif final, la préparation d’une base de données structurée et organisée prête pour l’analyse et la modélisation. Au contraire, Le Data Mining représente la phase d’analyse et de conception des modèles de données, ainsi la présentation des insights claires utiles à la prise de décision.
A ce niveau, il faut noter que malgré la différence claire entre les objectifs des deux techniques, les deux restent complémentaires.
Le processus :
En matière de processus, le Data Mining passe principalement par trois étapes : En premier lieu, l’exploration des données, dans laquelle les algorithmes statistiques mobilisés détectent les tendances, liens ou dépendances entre les données. Puis, on passe à l’étape de modélisation, dans laquelle on construit des équations explicatives des variables importantes. Et au final, on effectue une vérification de la précision et de l’exactitude des modèles construits.
De l’autre côté, le processus du Data Warehousing comprend principalement: Le nettoyage des données, qui sert à rendre nette la base de données collectées. Ensuite, la transformation des données, qui consiste de sa part à établir des tableaux de dimensions et des clés de jointure pour une meilleure organisation de la Data. Finalement, les données se centralisent dans le Data Warehouse soit par la méthode d’insertion directe, la fusion ou la mise à jour incrémentale.
La complexité :
En terme de complexité, on peut dire que le Data Mining est plus complexe que le Data Warehousing. Ceci s’explique par le fait que le Data Mining mobilise des algorithmes sophistiqués pour découvrir les modèles dans la base de données. Au contraire du Data Warehousing qui se limite à l’organisation et à la filtration des données.
Conclusion :
En conclusion, le Data Mining et le Data Warehousing sont deux concepts différents mais complémentaires. Le Data Mining permet de découvrir des modèles et des tendances cachés dans les données. A contrario, le Data Warehousing stocke les données pour les rendre disponibles pour l’analyse et la prise de décision. Il est important de comprendre la différence entre ces deux concepts pour les utiliser efficacement dans l’analyse de données.
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