La découverte de données est devenue un aspect crucial des entreprises modernes alors qu'elles s'efforcent de donner un sens aux quantités massives de données générées chaque jour.
Voyons en quoi consiste cette découverte de données et comment cela se fait.
Qu'est-ce que la découverte de données ?
La découverte de données est le processus d'identification, d'exploration et de compréhension des données au sein d'une organisation pour découvrir des informations et générer de la valeur commerciale.
Cela implique de collecter et d'analyser des données provenant de nombreuses sources à l'aide de méthodes telles que la visualisation de données, l'apprentissage automatique et l'analyse statistique pour trouver des modèles et des relations dans les données.
Les utilisateurs professionnels effectuent fréquemment ce processus qui peut être facilité par des outils et des technologies qui offrent une interface conviviale pour travailler avec les données.
Importance de la découverte de données
La découverte de données est un aspect crucial de l'informatique décisionnelle, car elle aide les organisations à prendre des décisions éclairées sur la base des informations obtenues à partir de leurs données.
Cela aide à découvrir les relations cachées dans les données, ce qui fournit des informations précieuses qui peuvent stimuler la croissance et le succès de l'entreprise.
En tirant parti des informations obtenues à partir du processus de découverte, les organisations peuvent littéralement acquérir un avantage concurrentiel en prenant des décisions intelligentes, en prédisant les tendances et en gardant une longueur d'avance.
Processus de découverte de données
Ce processus implique généralement les trois étapes suivantes :
Préparation
Il s'agit de la première étape du processus de découverte de données, qui implique la collecte, le nettoyage et la transformation de données provenant de diverses sources dans un format utilisable.
Visualisation
Dans cette étape, les données sont transformées en représentations graphiques comme des tableaux et des graphiques pour identifier les modèles entre les données.
L'analyse des données
C'est là que les informations issues des données sont générées. Les analystes de données utilisent des outils tels que la modélisation statistique, Algorithmes ML, et l'analyse prédictive pour identifier les tendances et les modèles dans les données.
L'ensemble du processus peut être itératif, et il est essentiel de répéter les étapes plusieurs fois pour s'assurer que toutes les données pertinentes sont incluses et pour affiner les résultats en continu.
Cas d'utilisation de la découverte de données
La découverte de données peut être utilisée pour une variété de choses, de la simplification des expériences des consommateurs à l'amélioration des processus d'entreprise back-end.
Les cas d'utilisation augmenteront en effet à mesure que les entreprises découvriront de nouvelles opportunités à partir de leurs études, car les algorithmes statistiques et ML permettent désormais des exercices de découverte de données plus compliqués et exigeants.
Examinons plus en détail certains des cas d'utilisation de découverte de données les plus populaires.
# 1. Analyse client
Dans le commerce de détail, la finance et d'autres secteurs axés sur le client, la découverte de données peut être utilisée pour comprendre le comportement et la démographie des clients. Cela peut aider les organisations à personnaliser leur expérience client et prendre des décisions éclairées sur leurs stratégies de marketing et de vente.
# 2. Détection de fraude
La découverte de données peut également être utilisée dans le secteur financier pour détecter les activités frauduleuses en identifiant les modèles de transactions qui s'écartent du comportement typique.
# 3. analyse de la chaîne d'approvisionnement
Il peut être utilisé pour rationaliser et accroître l'efficacité des procédures de la chaîne d'approvisionnement dans les secteurs de la fabrication et de la logistique. Pour trouver les domaines potentiels d'amélioration, le processus de découverte peut inclure l'examen des données sur les performances des fournisseurs, les calendriers de livraison et l'état des stocks.
# 4. Analyse de santé
Découverte de données dans le la médecine peut aider à améliorer les résultats pour les patients et à réduire les dépenses médicales.
Facteurs à rechercher dans un outil de découverte de données
Lors du choix d'un outil de découverte de données, il est important de prendre en compte les fonctionnalités suivantes :
Interface simple
L'outil doit avoir une interface conviviale qui permet aux utilisateurs professionnels d'explorer et d'analyser facilement les données sans avoir besoin d'expertise technique.
Intégration de données
potentiel d'intégration avec un large éventail de sources de données, y compris des bases de données, des feuilles de calcul, etc.
Évolutivité
L'application doit pouvoir gérer d'énormes quantités de données et évoluer pour répondre aux besoins croissants de l'organisation.
Visualisation de données
L'outil doit être équipé de puissants visualisation de données capacités, y compris la possibilité de créer des graphiques, des graphiques et des tableaux de bord qui peuvent être utilisés pour explorer et comprendre les données.
Capacités d'apprentissage automatique
L'outil doit avoir intégré machine learning des fonctionnalités telles que l'analyse prédictive et les moteurs de recommandation pour aider les organisations à découvrir des informations et des modèles dans leurs données.
Collaboration
Les utilisateurs doivent pouvoir partager des idées, des évaluations et des infographies avec d'autres membres de l'équipe à l'aide de l'application, ce qui devrait encourager la collaboration.
Sécurité et confidentialité
Doit pouvoir protéger données sensibles et respectez les réglementations en matière de confidentialité, telles que le RGPD.
Support et documentation
Un ensemble complet d'instructions, de matériel de formation et d'assistance technique doit être fourni avec l'outil.
Prix
Le prix de l'outil doit correspondre aux besoins et au budget de l'organisation.
Compte tenu de tous ces facteurs, nous avons résumé une liste des meilleurs outils pour effectuer la découverte de données.
ManageEngine
ManageEngine Endpoint DLP (Data Loss Prevention) est une solution logicielle conçue pour aider les organisations à protéger les données sensibles contre le vol, la perte accidentelle ou l'accès non autorisé.
Il offre une surveillance et une sécurité en temps réel pour les terminaux tels que les ordinateurs portables, les ordinateurs de bureau et les serveurs. En outre, il peut aider les entreprises à prévenir les violations de données et à se conformer aux réglementations telles que HIPAA et GDPR.
Il fournit des capacités de découverte de données qui permettent aux organisations d'identifier et de protéger les informations sensibles telles que les informations personnelles identifiables (PII), les informations financières et les données commerciales confidentielles.
Cet outil analyse les terminaux à la recherche de données sensibles et les classe en fonction de politiques prédéfinies.
Tableau
Tableau est un logiciel de visualisation de données et de business intelligence pour explorer, analyser et présenter des données.
Avec son interface avancée de type glisser-déposer et sa variété d'options de visualisation, Tableau permet aux entreprises de toutes tailles de transformer facilement leurs données en informations exploitables.
Cet outil prend en charge un large éventail de types de graphiques, y compris les graphiques à barres, les graphiques linéaires et les graphiques à secteurs, et fournit des fonctionnalités d'analyse avancées telles que la prévision et la modélisation statistique.
Tableau propose également une gamme de fonctionnalités de collaboration qui permettent aux équipes de partager facilement des données et des informations au sein de l'organisation.
Les utilisateurs peuvent publier leurs tableaux de bord sur Tableau Server ou Tableau Online, où d'autres peuvent accéder et interagir avec les données et les fournir. De plus, Tableau fournit des applications mobiles pour iOS et Android.
Osano
Osano est une autre excellente société de logiciels qui fournit des solutions de gestion de la confidentialité et de protection des données aux organisations.
Les solutions d'Osano comprennent une plate-forme de gestion de la confidentialité qui fournit un hub central permettant aux organisations de gérer leurs politiques de confidentialité, les cookies et protection des données obligations.
Cet outil permet aux organisations de créer et de gérer leur politique de confidentialité, de suivre et de gérer le consentement, et de surveiller et d'appliquer la conformité à la confidentialité.
La fonction de découverte de données à Osano permet aux organisations d'identifier et de classer données à caractère personnel stockées dans divers systèmes, y compris des bases de données et des applications cloud.
Cette plate-forme fournit également un inventaire de données qui peut être utilisé pour suivre et gérer les données personnelles au fil du temps et des outils qui peuvent être utilisés pour détecter et signaler automatiquement les données sensibles.
Qlik Sense
Qlik Sense est une plateforme de visualisation de données et d'intelligence d'affaires développée par Qlik, une société de logiciels. La plate-forme fournit une gamme d'outils de visualisation et d'analyse de données qui permettent aux organisations de transformer les données en informations exploitables.
Il fournit un environnement de découverte de données en libre-service qui permet aux utilisateurs professionnels de créer et d'explorer des visualisations de données interactives, des tableaux de bord et des rapports.
La plate-forme utilise un moteur de données propriétaire qui indexe les données en temps réel, ce qui offre un accès rapide et flexible aux données provenant d'un large éventail de sources.
Informatica
informatique est un fournisseur fiable de solutions de gestion et d'intégration de données qui aident les entreprises à maximiser la valeur de leurs données. Son outil de catalogue de données permet de découvrir et de gérer les actifs de données de toute taille d'entreprise.
Les entreprises peuvent rapidement numériser et indexer les métadonnées, les données de profil et accéder aux détails lignage des informations sur des dizaines de millions d'ensembles de données.
Semblable à d'autres outils, il offre également une interface intuitive pour rechercher et découvrir des actifs de données et fournit des informations contextuelles pour aider les entreprises à prendre des décisions basées sur les données.
Conclusion
Dans le monde numérique moderne, les organisations qui exploitent efficacement la découverte de données sont mieux équipées pour offrir une meilleure expérience client, rester compétitives et atteindre leurs objectifs commerciaux.
Vous pouvez également être intéressé à en savoir plus sur données sombres pour trouver des tendances et des opportunités cachées.
