Data mining : Les chercheurs de trésors

Ils sont rigolos les nouveaux chercheurs de trésors.La plage commence à peine à se vider et déjà ils débarquent avec leur poêle à rallonge en main, le casque bien ajusté sur les oreilles.

Ils sont prêts à ratisser méticuleusement les quelques kilomètres de sable. Ah ? Quelque chose ? Un bip ? Il creuse un petit peu... Le signal se précise... Il creuse encore... Le signal devient fort. Ah ah ! Là il y a vraiment quelque chose ! 

Une bague en or ornée de rubis ? Un vieux camé, unique souvenir d'un parent regretté ? Une broche relique d'un amour perdu ? Fébrile, il s'accroupit et fouille avec son outil passoire. Il ne trouve rien. Il pose la poêle et remonte sa manche pour creuser avec sa main. Pas de bol pour cette fois. Ce n'est qu'une capsule de bière. Mais l'optimisme est là. Et il continue à chercher en espérant qu'un(e)pauvre malheureux(se) ait perdu un bijou de valeur. Sympa comme démarche....

Cela dit sur un tout autre sujet mais pas si différent que cela, ces chercheurs de trésors me font penser aux tous premiers slogans qu'utilisaient les fournisseurs de système d'informatique décisionnelle : "Vos données valent de l'or. Apprenez à trouver la pépite qui s'y niche".
Alors faut-il s'équiper de poêle à frire pour trouver la fameuse pépite ?
La quête  est aussi vaine que celle de notre prospecteur des temps modernes cité plus haut. Il n'y a pas de pépite. L'information susceptible de déclencher la décision gagnante n'existe pas. Il n'y a que des données dans les bases. Des données qu'il s'agit de collecter, de trier, de structurer, de synthétiser, de partager et là, si on si prend correctement, on fabrique quelque chose d'une valeur inestimable : la connaissance....

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7 commentaires.

Il est vrai que je n'ai jamais vu un prospecteur de plage hurler de joie à la découverte d'un trésor enfouie. Martine

Dans ce domaine où la discretion est de mise, le chercheur de trésor ne hurlera jamais de joie. Voici une anecdote pour démentir la généralisation du cas : Mon grand père avait enterré son portefeuille, ses clés et ses lunettes dans le sable pour aller se baigner. Mais quand il est revenu il avait oublié l'endroit et il a cherché vainement. Tout penaud il s'en revint à la maison, pas fier. Un chercheur de trésor (honnête) passa par hasard le soir avec sa poele à frire et détecta le portefeuille. Le lendemain le grand père retrouvait son bazar et pouvait rire de sa mésaventure... denis

Jolie conclusion, Comment faire en sorte que tout le monde comprenne que la connaissance est un processus ? thierry

Ce shéma trésor/pépite-information/données-connaissance m'amène à suggérer les cartes aux trésors qui prétendent collecter, trier, structurer, synthétiser et partager les informations sous forme de cartes aux trésors ou carte sémantiques. Voir par exemple la bibliothèque de sémacartes : http://neocogit.blogspirit.com/semacartes_bibliotheque_/ Christophe

Thierry>je pense que nous sommes nombreux à l'avoir compris. Mais on ne résiste pas à nourrir le futile espoir que tout problème à une solution unique... et à penser que SI on ne trouve pas la solution c'est PARCE QUE l'on ne dispose pas des bonnes données... Christophe > J'aime bien les représentations cartographiées des connaissances, je les utilise énormément pour formaliser les avis éparses lors des phases d'analyse ainsi qu'en séminaires pour définir contenu et portée. J'ai aussi assisté à des tentatives de formalisation "universelle" de connaissances en exploitant des bases d'entreprise indépendamment des problèmes à traiter mais là je suis un petit plus sceptique. En tout cas je n'ai pas assez travaillé cette question. Alain F

Oui, je suis tout aussi septique sur les solutions universelles, qu'elles soient d'ailleurs cartographiques ou non. La cartographie est une structure qui fait sens en reliant des concepts-idées-connaissances les uns au autres, donc en les rendant subjectifs ou dépendant d'un contexte. Un cartographie de connaissances est d'abord subjective, car elle reflète le shéma cérébral de son concepteur ; elle peut devenir inter-subjective si elle est partagée ou réalisée en groupe (groupe de projet, groupe d'experts, etc.) mais l'objectivité ou l'universalité ma parait être, au mieux lointain, au pire totalement utopique. Il suffit par exemple de contater à quel point le même mot peut représenter des choses différentes chez deux personnes. On comprend alors que les données ou informations ne sont que le point de départ de la connaissance et certainement pas son aboutissement. Tout réside effectivement dans le processus, qu'il soit solitaire ou standardisé/partagé par un groupe. Christophe

Je pense, comme beaucoup, qu'une fois que les particularités de l'ensemble de données ont été "découvertes", que finalement elles ne faisaient que refléter une tendance dont beaucoup de gens avaient l'intuition. Le data-mining ne fait rien d'autre finalement que capitaliser les connaissances de l'entreprise et d'en extraire des statistiques exhaustives (c'est à dire le meilleur résumé), d emaniére concréte. Laurent Valdes

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