Le data mining pour une securité accrue

Publié le par Grégory Bellemont

Data miningLors de chaque interaction de l'entreprise avec ses fournisseurs ou ses clients, des données sont stockées dans les bases de données de la société. Ces données s'accumulant, il se forme un fameux fouillis.
Les experts prévoient ainsi que dans quelques années, il ne sera pas rare de voir des entreprises avec des réseaux et des bases de données stockant plus de 100 TB (Terabyte) d'information. Il faut donc pouvoir trier les informations utiles, qui peuvent être exploitées en vue d'une croissance des opérations, de celles qui le sont moins.

Avant la récente explosion de l'informatique, il existait déjà des solutions IT visant les entreprises du secteur du marketing ainsi que diverses industries. Celles-ci, regroupées sous le nom de "data mining" ou, en français "exploration des données", ont cependant rapporté des résultats décevants. Le commerce de détail, par exemple, avait implémenté cette première génération de systèmes.
Beaucoup d'entreprises se sont rendues compte plus tard que ces solutions IT fort coûteuses, cherchant à profiter d'un secteur en pleine croissance, manquaient de spécificité pour avoir un impact réel.
Toutefois, les solutions d'exploration des données sont actuellement conçues suivant les besoins spécifiques des différentes sociétés et des différents marchés.

L'exploration des données s'est développé avec la mode de l'e-commerce.
La croissance rapide de l'Internet et de 'le-business, l'augmentation des transactions online et l'expansion des grandes bases de données qui soutiennent des applications de gestion des clients ont contribué sensiblement à cette explosion de données. Cette croissance sans précédent résulte de la demande de solutions de gestion des données, en raison d'un besoin croissant de maintenir un accès aux historiques d'informations pour des opérations internes et externes.

Par exemple, une entrerpise doit pouvoir protéger des intérêts en recherchant l'historique des transactions financières pour satisfaire des demandes de clients et pour résoudre des réclamations. Dans d'autres cas, les règlements d'entreprises ou du gouvernement obligent à conserver les données plusieurs années après les avoir collectées.
En ce qui concerne les e-commerces, certaines données ne sont pas converties par les cybercommerçants en informations utiles, or cela peut avoir un impact profond sur des ventes. Ces données sont par exemple : les objets visités mais non achetés, l'abandon du caddie en raison d'un coût d'expédition trop élevé ou encore l'abandon des achats en raison d'une interface utilisateur trop compliquée.

Ainsi,
un cybercommerçant pouvait, par exemple, obtenir une hausse de 40% des ventes d'un article en diminuant juste son coût d'expédition par 50 cents de dollar et le baisser sous la barre des 10 dollars. Ce coût d'expédition représentait l'une des raisons de l'abandon des achats par les consommateurs.
La marge par accroissement des ventes additionnelles a compensé le coût de la réduction des frais d'expédition par approximativement un rapport de 20 contre 1.
Un autre exemple est un e-commerce de vêtements qui pouvait augmenter la conversion des visiteurs d'une page de produit de près plus de 30% en ajoutant des images pour chaque couleur d'article. En pouvant voir l'article dans les différentes couleurs, les clients étaient plus favorables à acheter l'article plutôt qu'en devant s'imaginer la couleur de celui-ci.

Un secteur critique, souvent oublié, concerne les informations historiques se rapportant aux transactions frauduleuses. Les détaillants en ligne sont continuellement en alerte car les fraudeurs à la carte de crédit utilisent des moyens de plus en plus sophistiqués et profitent de l'anonymat d'Internet. Les petites entreprises sont davantage sous la menace car on les considère souvent comme des proies plus faciles comparées aux plus grands e-commerces qui possèdent davantage de moyens IT.
D'après un récent rapport de Gartner, 2 milliards de dollars ont été perdus au niveau des ventes sur le Net, en raison de craintes liées à la sécurité en ligne. Gartner estime que la moitié de ces pertes provient du fait que les consommateurs évitent les sites qui ne semblent pas assez sûrs, tandis que l'autre moitié provient des consommateurs qui refusent d'acheter en ligne pour des raisons de sécurité.
C'est dans ces cas que l'exploration deq données peut être extrêmement utile. Tandis que toutes les sociétés s'équipent d'au moins une quelconque forme de sécurité contre la fraude, la plupart ne couplent pas celle-ci avec un système d'exploration des données qui peut ajouter une couche supplémentaire de sécurité. L'escroquerie naît toujours d'une exception.Il suffit donc de laisser le système de commerce électronique  dénicher cette exception au lieu d'essayer d'analyser chaque opération, il suffit alors d'analyser l'historique des opérations pour identifier les faiblesses.
Il est plus sûr de passer en revue les systèmes de vérification d'adresse (AVS) ainsi que les ordres passés à l'écran à la fois avec la plateforme e-commerce et avec le système de "data mining".
L'AVS, qui fonctionne automatiquement quand une commande est passée, contrôle la corespondance du numéro de carte de crédit du client avec son code postal. La fraude n'est toutefois pas limitée aux cartes de crédit, les chèques ainsi que les transferts d'argent Western Union sont également des sources de fraude.

L'exploration des données et leur analyse permet ainsi de réduire la fraude en réalisant simplement des rapport de contrôle 2 à 3 fois par jour.

Pour en savoir plus sur le data mining, je vous conseille d'aller visiter le site sur "Ressources Data Mining"


(Source : E-commerce Times)

Publié dans Analyse

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