Un projet de data mining est généralement initié par les chefs d'entreprise ou des analystes. Le but de l'exploration de données est d'identifier les modèles et les tendances dans de grands ensembles de données. Par exemple, un projet de data mining sur les tendances d'achat des clients peut aider à éclairer le processus décisionnel entourant le lancement d'un nouveau produit, les préférences des clients et les priorités.
Chaque projet de data mining nécessite une combinaison de personnel à partir d'un certain nombre de domaines différents au sein de l'organisation. Le chef de projet est habituellement quelqu'un avec une expertise dans les outils de business intelligence, data mining, et le soutien entrepôt de données. Les experts en la matière sont recrutés dans les différents domaines de pratique au sein de l'organisation. Par exemple, le personnel du marketing, des ventes et des comptes débiteurs seraient tous une valeur ajoutée au projet. Personnel de technologie de l'information incluse dans le projet des systèmes et des analystes d'affaires.
Il y a deux exigences principales à soutenir un projet d'exploration de données: ensemble de logiciels et de la compétence. Il existe un large éventail de logiciels de business intelligence qui fournit les outils nécessaires pour soutenir l'exploration de données. En général, les données transactionnelle doit être identifié et a déménagé dans l'entrepôt de données. Une fois la structure de base de données relationnelle a été créée, les outils d'exploration de données sont utilisés pour créer des requêtes personnalisées, des cubes de données et des rapports.
Le personnel qui travaille sur un projet de data mining exigent des compétences en matière de statistiques, l'informatique, la gestion des données et les problèmes d'intégrité des données. Le logiciel utilisé dans ce type de projet est très complexe, et la formation des utilisateurs est nécessaire pour utiliser toutes les fonctionnalités fournies. Pour de nombreuses organisations, les coûts associés à un projet de data mining doivent être soigneusement mesurés par rapport aux avantages possibles de cette technologie.
Il y a quatre étapes à un projet de data mining: un cahier des charges, définissant les caractéristiques des utilisateurs, la mise en œuvre de la base de données et l'écriture de requêtes et de rapports. Le cahier des charges est créé par le gestionnaire de projet, basé sur des discussions avec le promoteur du projet. Le but de ce document est d'énoncer clairement la portée du projet, les ressources, la ligne de temps, et la date de livraison. Il est très fréquent d'exiger la signature du promoteur du projet et le niveau exécutif pour s'assurer que la haute direction a approuvé le projet.
Les spécifications de l'utilisateur sont souvent créées par une équipe d'analystes d'affaires et les utilisateurs finaux. Ce processus nécessite généralement une série de réunions, examen de la documentation et d'édition. Le plus collaborative du processus, la plus satisfaisante les résultats finaux seront. Travailler ensemble dans la compréhension des résultats étendue de la perspective des usagers par les analystes.
Les spécifications et documenter les exigences sont fournies à l'équipe système de business intelligence, qui isresponsible pour créer la structure de base de données, extraire les données requises, et de travailler avec d'autres membres de l'équipe à mettre en place l'infrastructure nécessaire pour appuyer cette initiative. Cet aspect du projet nécessite du temps, des logiciels et du matériel. Dans de nombreuses organisations, une analyse coûts-avantages est soumise au promoteur du projet à ce stade, de sorte que le financement peut être assuré.
Les requêtes réelles et les rapports sont basés sur les besoins des utilisateurs et doit être testé par les analystes métier avant mise en œuvre. Regardez les principales fonctions de gestion et des rapports actuels pour voir quelles informations sont nécessaires afin de déterminer si l'exploration de données est un outil approprié pour répondre à ce besoin