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Désignée aussi sous l'expression de fouille de données, forage de données, prospection de données, data mining, ou encore extraction de connaissances à partir de données, l’exploration de données a pour objet l’extraction d'un savoir ou d'une connaissance à partir de grandes quantités de données, par des méthodes automatiques ou semi-automatiques.
L'utilisation industrielle ou opérationnelle de ce savoir dans le monde professionnel a pour objectif de résoudre des problèmes très divers, allant de la gestion de la relation client à la maintenance préventive, en passant par la détection de fraudes ou encore l'optimisation de sites web. C'est aussi le mode de travail du journalisme de données1.
L'exploration de données suit l'escalade de l'exploitation des données de l'entreprise, à l'informatique décisionnelle. Celle-ci a pour fin de constater un fait, tel que le chiffre d'affaires, et de l'expliquer comme le chiffre d'affaires décliné par produits, tandis que l'exploration de données permet de classer les faits et de les prédire dans une certaine mesure notes 2 ou encore de les éclairer en révélant par exemple les variables ou paramètres qui pourraient faire comprendre pourquoi le chiffre d'affaires de tel point de vente est supérieur à celui de tel autre.
La création de modèles à partir d'un grand nombre de données n'est pas un fait récent. Pour qu'il y ait création de modèle il faut qu'il y ait collecte de données. En Chine on prête à l'Empereur Tang Yao, la volonté de recenser les récoltes en 2238 av. J.-C.3 ; en Égypte le pharaon Amasis organise le recensement de sa population au cinquième siècle av. J.-C.3. Ce n'est qu'au XVIIe siècle qu'on commence à vouloir observer les données pour en rechercher des caractéristiques communes. En 1662, John Graunt publie son livre « Natural and Political Observations Made upon the Bills of Mortality » dans lequel il analyse la mortalité à Londres et essaie de prévoir les apparitions de la peste bubonique. En 1763, Thomas Bayes montre qu'on peut engager, non seulement des probabilités à partir des observations issues d’une expérience, mais aussi les paramètres ayant trait à ces probabilités. Dévoilé dans le cas particulier d'une loi binomiale, ce résultat est étendu indépendamment par Laplace, conduisant à une formulation générale du théorème de Bayes. Legendre publie en 1805 un essai sur la méthode des moindres carrés qui permet de comparer un ensemble de données à un modèle mathématique. Les calculs manuels chers ne permettent pourtant pas de se servir de ces méthodes hors d'un petit nombre de cas simples et éclairants.