La fouille de données (en anglais, data mining) est l’ensemble des techniques et méthodes utilisées pour extraire de l’information et des connaissances utiles à partir de grandes quantités de données. Elle est souvent utilisée dans le domaine de la gestion de l’information, de la décision et de la gestion de la connaissance.

La fouille de données consiste à explorer et à analyser des données afin de découvrir des informations cachées ou de mettre en évidence des tendances et des modèles qui pourraient être utiles pour prendre des décisions. Elle peut être utilisée pour résoudre de nombreux types de problèmes, tels que la prédiction de la demande pour un produit, la détection de fraude ou encore l’optimisation de la chaîne d’approvisionnement.

La fouille de données repose sur l’utilisation d’algorithmes et de techniques statistiques pour analyser les données et en extraire de l’information. Elle peut être utilisée avec de nombreux types de données, y compris les données numériques, les données textuelles et les données structurées ou non structurées.

La fouille de données est souvent utilisée en conjonction avec d’autres techniques de gestion de l’information, telles que l’apprentissage automatique et l’analyse de données, afin de fournir une vue plus complète et précise des données. Elle est également souvent utilisée dans le domaine de la science des données, où elle est utilisée pour extraire de l’information à partir de grandes quantités de données et pour en découvrir des tendances et des modèles cachés.

La fouille de données est devenue de plus en plus importante au cours des dernières années, en raison de la croissance exponentielle des données et de la capacité de stockage et de traitement de ces données. Les entreprises et les organisations de tous les secteurs utilisent de plus en plus la fouille de données pour prendre des décisions informées et améliorer leurs opérations.