Qu'est-ce que la découverte de données ? Comment trouver des motifs et des valeurs aberrantes dans les données

Imaginez conduire dans des conditions de faible visibilité. Vous ne pouvez pas voir ce qui se trouve devant vous. Les phares de route ne vous aident pas. De plus, il pleut et vous devez maintenir une vitesse constante. Tout comme une mauvaise visibilité augmente le risque d'accidents sur la route, une mauvaise compréhension des données augmente la probabilité de catastrophes dans votre entreprise. Traditionnellement, les entreprises comptaient sur des data scientists ou des analystes pour trier les formats de données et découvrir des insights. Cela laissait les dirigeants d'entreprise dépendants des experts en technologie de l'information (TI) pour comprendre leurs propres données. Les organisations modernes utilisent des plateformes d'analytique pour absorber, gérer, découvrir et explorer les données à travers le réseau de l'entreprise. La découverte de données les aide à débloquer de nouvelles opportunités, à améliorer les cadres de gouvernance et à répondre aux exigences de conformité réglementaire. Qu'est-ce que la découverte de données ? La découverte de données est le processus de détection des valeurs aberrantes, des motifs et des tendances. Les entreprises trouvent des insights pertinents grâce à des outils de découverte de données qui recueillent et évaluent les données de multiples sources, y compris des tiers. Le processus de découverte de données aide les dirigeants d'entreprise non techniques à comprendre des ensembles de données complexes à l'aide d'outils visuels. Cette facilité d'accès à l'intelligence d'affaires (BI) aide toutes les parties prenantes à améliorer les efficacités et à affiner les décisions commerciales. La découverte de connaissances sans faille comble le fossé entre ceux qui préparent les données pour l'analyse et ceux qui doivent interpréter les données pour prendre des décisions commerciales. Principaux points à retenir : - Amélioration de la prise de décision : La découverte de données permet aux dirigeants d'entreprise non techniques de comprendre des ensembles de données complexes grâce à des outils visuels. Cette accessibilité améliore l'intelligence d'affaires, permettant aux parties prenantes d'améliorer les efficacités. - Réduction de la dépendance aux équipes TI : La découverte de données comble le fossé entre les préparateurs de données et les décideurs. En rendant les insights de données plus accessibles, elle garantit que ceux qui interprètent les données peuvent le faire sans dépendance excessive aux experts TI. - Étapes de la découverte de données : Le processus implique l'analyse, la modélisation et la visualisation des données de multiples sources pour détecter des motifs, des tendances et des valeurs aberrantes. - Une vue holistique des données : Combiner des techniques visuelles et de reporting offre une perspective complète sur les données d'une entreprise. Cette approche permet aux entreprises d'étudier les relations entre les données de différentes sources et d'évaluer les implications de leurs efforts. - Découverte de données vs autres processus analytiques : Alors que la découverte de données se concentre sur la détection de motifs et de tendances, l'intelligence d'affaires implique l'analyse des activités organisationnelles, et l'exploration de données est la première étape de l'analyse de données. Comment fonctionne la découverte de données ? La découverte de données n'est pas un outil. C'est un processus qui vous aide à analyser des motifs pour atteindre des objectifs et rester compétitif. Il repose sur plusieurs méthodes telles que l'analyse, la modélisation et les sorties visuelles. Les entreprises utilisent les catégories de découverte de données suivantes pour développer une vue unique des données et obtenir des insights. Préparation des données La préparation des données implique le nettoyage des données brutes avant l'analyse. Les entreprises utilisent des logiciels de préparation de données pour prétraiter, profiler, nettoyer, reformater, fusionner et transformer les données. La préparation recueille des informations de sources internes et externes et les rend cohérentes pour l'analyse des données. Par exemple, vous devrez peut-être détecter des valeurs nulles, dédupliquer des données ou détecter des valeurs aberrantes pour garantir la qualité des données avant l'analyse. Processus de préparation des données Le flux de travail de préparation des données comprend les étapes suivantes : - La collecte de données rassemble des données provenant d'entrepôts de données, de lacs de données, de systèmes opérationnels et d'autres sources pertinentes. À ce stade, les data scientists examinent également si les données sont adaptées à l'objectif de l'application analytique. - Le profilage des données implique l'exploration des données que vous collectez. Au cours de cette étape, les analystes recherchent des motifs de données, des anomalies, des relations, des incohérences et des valeurs manquantes. - Le nettoyage des données corrige les erreurs pour garantir l'exactitude. Les entreprises utilisent le nettoyage des données pour remplir les valeurs manquantes et corriger les erreurs et les incohérences. - La structuration des données organise les informations selon les exigences analytiques. Par exemple, vous pourriez convertir des fichiers de valeurs séparées par des virgules (CSV) en formats que les outils analytiques peuvent comprendre. - L'enrichissement des données implique la structuration des données dans un format unifié. Cette étape vise à optimiser et à augmenter davantage les ensembles de données. - La validation des données vérifie l'exhaustivité, l'exactitude et la cohérence des données. La validation est la dernière étape de la préparation des données et stocke les données préparées dans un référentiel pour les utilisateurs. La préparation des données inclut également la curation de données prêtes à l'emploi. Les organisations qui curent des données indexent généralement, cataloguent et maintiennent des ensembles de données et des métadonnées. Selon la structure de l'entreprise, les équipes TI et de gestion des données, les analystes commerciaux, les data scientists et les curateurs de données participent au processus de curation. Avantages de la préparation des données Un processus de préparation des données efficace aide une organisation à : - Assurer la fiabilité des données pour des analyses précises - Corriger les problèmes de données qui ne sont généralement pas détectables - Prendre des décisions éclairées sur les opérations commerciales - Réduire les coûts de gestion et d'analyse des données - Éliminer les efforts de préparation des données sur plusieurs applications Analyse visuelle Ce processus implique la manipulation des données et la présentation visuelle avec des outils interactifs. La visualisation des données aide les utilisateurs non techniques à comprendre les relations entre les données avec des graphiques, des diagrammes ou des tableaux de bord. Par exemple, l'analyse visuelle facilite la compréhension par les marketeurs de la manière dont les clients utilisent leurs produits afin qu'ils puissent aligner leurs stratégies en conséquence. De même, les équipes financières utilisent l'analyse graphique pour obtenir une vue à 360° des coûts par rapport aux revenus. Analytique avancée guidée Ce type de découverte de données combine des techniques visuelles et de reporting pour offrir une image holistique des données d'une entreprise. L'analytique avancée guidée permet aux entreprises d'étudier les relations entre les données de différentes sources et d'évaluer les implications des efforts. Par exemple, les entreprises peuvent repérer de nouveaux motifs et connexions pour prendre de meilleures décisions basées sur les données. C'est une excellente idée pour les entreprises traditionnelles passant aux plateformes de commerce électronique d'utiliser l'analytique avancée guidée pour intégrer les informations existantes avec les données web pour de meilleures décisions stratégiques. Découverte de données vs intelligence d'affaires vs exploration de données La découverte de données est le processus de collecte de données et de détection de motifs pour des insights exploitables. Le processus combine des données de multiples sources pour aider les entreprises à voir la vue d'ensemble et à prendre de meilleures décisions. L'intelligence d'affaires analyse les données d'activité organisationnelle pour aider la direction à prendre des décisions basées sur les données. Les outils BI combinent l'analyse commerciale, la visualisation des données, l'exploration de données, l'évaluation des performances et les capacités d'analyse descriptive des données. L'exploration de données est la première étape de l'analyse de données. Le processus d'exploration de données aide les entreprises à explorer les motifs de données, les caractéristiques et les points d'intérêt dans un ensemble de données étendu de manière non structurée. Importance de la découverte de données Les entreprises évaluent les paysages de marché avant de prendre des décisions, tout comme vous vérifiez les voitures devant et derrière en changeant de voie. Les plateformes de découverte de données vous aident à comprendre comment les points de données individuels créent une vue holistique de vos opérations afin que vous puissiez optimiser les stratégies commerciales. La meilleure partie est que la plupart des systèmes de découverte de données offrent des rapports visuels et des tableaux de bord pour une vue complète des données à travers des systèmes disparates. Voyons pourquoi les organisations adoptent de plus en plus la découverte de données pour identifier, cataloguer et classer les données critiques. Nous discuterons également de la façon dont cela simplifie la transparence et l'adhésion aux politiques de gouvernance des données. En utilisant la découverte de données, votre entreprise peut : - Découvrir de nouvelles sources de revenus. Les entreprises alimentent la création de valeur avec des insights de données significatifs. En utilisant l'intelligence des données, elles peuvent explorer de grands volumes de données et trouver des moyens de créer de nouveaux produits, d'optimiser l'utilisation des données et de sécuriser les données. De nos jours, les entreprises se tournent vers les plateformes de découverte de données pour identifier ces opportunités et découvrir de nouveaux flux de revenus. - Stimuler les efforts de démocratisation des données. Les organisations avec des données à travers les systèmes souffrent souvent d'un manque de transparence. Dans ces circonstances, vous pouvez utiliser des plateformes de découverte de données, l'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage automatique (ML) pour créer des référentiels de métadonnées. Ces référentiels aident l'ensemble de l'organisation à se familiariser avec les emplacements des données et les protocoles de mouvement. - Minimiser les abus de manipulation des données. La plupart des entreprises luttent avec le poids proverbial des données clients qu'elles collectent. Vous pouvez perdre la confiance des clients lorsque ces données ne respectent pas les politiques de gouvernance. En raison de ce risque, tout effort de transformation numérique impliquant plusieurs types de données et charges de travail d'application devrait tirer parti de la découverte de données pour garantir la fiabilité. Une raison importante pour laquelle les entreprises choisissent la découverte de données est sa capacité à prédire les motifs qui affectent les résultats commerciaux. Certaines organisations utilisent également des plateformes d'analyse visuelle pour résoudre des défis, suivre les indicateurs clés de performance (KPI) de l'entreprise et créer des solutions durables. Histoire de la découverte de données La découverte de données était autrefois un processus manuel. Les entreprises enregistraient les données sur papier et les recherchaient à la main pour récupérer des informations. Presque inutile de dire que la découverte de données est devenue plus facile avec l'avènement des ordinateurs. Un des premiers exemples de plateforme de découverte de données était le projet SETI@home qui utilisait la puissance inutilisée des ordinateurs personnels pour rechercher une intelligence extraterrestre, d'où le nom Search for Extraterrestrial Intelligence (SETI). Le projet a été lancé pour le public en 1999. Dans les années 1960, les analystes économiques et les statisticiens se référaient à la découverte de données comme à la pêche de données parce qu'elle impliquait l'exploration de données sans résultat prédéterminé, comme on pêche dans la vie réelle. Au cours des années 1990, la communauté des bases de données a commencé à travailler avec l'exploration de données et les formes d'analyse ouvertes, ce qui a entraîné des améliorations de la découverte de données. La découverte de données est devenue un domaine de recherche académique majeur avec la Première Conférence Internationale sur l'Exploration de Données et la Découverte de Connaissances (KDD-95) à Montréal en 1995. Le big data est venu ensuite, avec des algorithmes d'apprentissage automatique. Le processus de découverte de données a évolué d'un exercice académique à un processus commercial incontournable dans les années suivantes. Aujourd'hui, presque toutes les industries utilisent la découverte de données pour prendre de meilleures décisions, des institutions financières aux détaillants en passant par les entreprises de gestion de la construction. Types de découverte de données Selon votre savoir-faire technique, vous décomposez le processus de découverte de données en deux niveaux : la découverte de données manuelle et intelligente. La découverte de données manuelle est le processus manuel de préparation et de nettoyage des données. Les analystes et les scientifiques des données utilisent cette méthode de découverte de données pour analyser et gérer les données efficacement. Le processus de découverte de données manuelle repose fortement sur l'apprentissage automatique et l'expertise technologique avancée. Avant l'émergence des technologies modernes, les spécialistes des données utilisaient des méthodes de découverte de données manuelles pour cartographier les données, surveiller les métadonnées, catégoriser les règles de documents et conceptualiser les informations disponibles. La découverte de données intelligente est une approche conviviale qui utilise le ML, l'IA et le traitement du langage naturel (NLP) pour préparer, intégrer et analyser les données. Les entreprises utilisent des logiciels de découverte de données intelligents pour visualiser les données de manière interactive, découvrir des motifs cachés et accéder plus rapidement aux insights. Occasionnellement, ces outils ne peuvent pas suivre la quantité de nouvelles données ajoutées à l'arrière-plan. C'est alors que les entreprises se tournent vers la découverte de données gouvernée. La découverte de données gouvernée (GDD) est une approche complète axée sur les exigences commerciales pour simplifier la livraison des données, répondre aux exigences TI et sécuriser les données. Les équipes TI utilisent la GDD pour garantir une livraison rapide des données pour l'analyse tout en respectant les exigences de gouvernance des données. Alors, que font exactement les systèmes GDD ? - Ils gardent les données en sécurité contre les menaces internes et externes. - Ils offrent un libre-service centralisé intégré pour aider les utilisateurs à exécuter et gérer les analyses BI. - Ils fournissent la gouvernance des données et une version unique de la vérité pour tenir les équipes informées des derniers insights commerciaux et KPI. La GDD satisfait deux objectifs en même temps : 1. Offrir aux utilisateurs finaux la liberté de découvrir des données sans les tracas de la sécurité centralisée, de la gestion et du contrôle 2. Centraliser et gérer le déploiement des données pour répondre aux exigences BI, y compris l'intégrité des données, la sécurité et la performance Pourquoi les organisations se concentrent-elles davantage sur la GDD de nos jours ? Considérez une situation où vous avez besoin d'un accès illimité aux données pour des décisions commerciales plus rapides. Cependant, vous devez également respecter simultanément les politiques de sécurité, d'intégrité et de gouvernance des données de l'équipe TI. La GDD vous aide, vous et l'équipe TI, à fonctionner de manière transparente avec la GDD activée par BI. Une plateforme de découverte de données gouvernée doit atteindre les objectifs suivants : - Simplifier les interfaces utilisateur sans compromettre la sécurité des données - Automatiser la compilation et les mises à jour des données pour des insights commerciaux cruciaux - Surveiller l'intégrité du contenu analytique à travers les niveaux d'utilisateur et les départements - Créer un équilibre entre la gouvernance des données et la disponibilité des données pour la consommation - Protéger la confidentialité des données avec une sécurité basée sur les rôles, la multitenance, la licence, le profilage et l'authentification Découverte de big data La découverte de données est facile à utiliser, mais limite la profondeur de l'exploration des données. D'autre part, la science des données peut être très complexe, mais difficile à mettre en œuvre dans un environnement d'entreprise. Ces difficultés ont conduit à l'invention de la découverte de big data, qui aide les entreprises à transformer les données brutes en insights avec un effort minimal. Les outils de découverte de big data permettent aux entreprises de manipuler de nombreuses sources de données plus efficacement que les systèmes traditionnels de science des données ou d'analytique. Les projets analytiques traditionnels nécessitent de préparer les données avant de les analyser. Par exemple, vous devrez prédire les questions commerciales, modéliser les données, rassembler les ressources de données, manipuler les flux de modèles et construire des pipelines en utilisant des outils d'extraction, de transformation et de chargement (ETL) avant de plonger dans l'analyse des données. En conséquence, il y a moins de concentration sur l'analyse des données. La découverte de big data résout efficacement ces problèmes en permettant aux entreprises de : - Façonner et analyser les données visuellement - Permettre aux utilisateurs de s'engager avec les données - Rafraîchir ou ajouter des données à de nouveaux projets - Se concentrer sur l'analyse des données plutôt que sur la préparation des données en amont Avantages de la découverte de big data La découverte de big data vous aide à donner un sens aux données, à collaborer avec les parties prenantes internes et externes, et à répondre à des questions complexes. Les entreprises bénéficient des avantages suivants en travaillant avec la découverte de big data. - Meilleure prise de décision : Les solutions de découverte de big data aident les entreprises à optimiser la prise de décision, à améliorer l'expérience client et à stimuler l'innovation basée sur les insights de données. - Accessibilité garantie des données : Les systèmes logiciels de découverte de big data permettent même aux entreprises sans expertise d'accéder aux données. N'importe qui peut interpréter les données avec l'aide des outils nécessaires. - Moins de temps et d'argent gaspillés : Les plateformes de découverte de big data automatisent différentes parties du processus de découverte de données, aidant les entreprises à économiser de l'argent et à passer plus de temps sur l'optimisation des processus basée sur les insights. - Moins de risques liés aux données : Les entreprises utilisent la découverte de big data pour se conformer aux réglementations légales et répondre aux menaces potentielles en temps réel. Étapes du processus de découverte de données Maintenir une entreprise entraîne une quantité massive de données provenant des clients, des fournisseurs et des opérations. De plus, les entreprises reçoivent des données en ligne, traditionnelles et des réseaux sociaux. La découverte de données connecte toutes ces informations afin que les entreprises se sentent confiantes quant aux décisions commerciales qu'elles prennent. Le processus de découverte de données comprend les étapes suivantes, que vous utilisiez des techniques manuelles ou intelligentes. Définir les exigences de données La première étape consiste à collecter les données, mesures et métriques nécessaires pour une analyse efficace. Avant l'analyse, toutes ces données sont stockées dans un entrepôt de données. Les entreprises utilisent des logiciels d'intégration de données pour rassembler et connecter des ensembles de données complexes provenant de sources disparates. Ce flux libre entre les sources de données rationalise la standardisation des différents formats de données et intègre efficacement les sources de données. Standardiser, nettoyer et préparer les données Les entreprises ne peuvent pas interpréter les données brutes sans les nettoyer et les standardiser. Le nettoyage des données aide les entreprises à repérer les problèmes tels que les erreurs, la distorsion ou la corruption. Supprimer les informations erronées ouvre la voie à une base de données propre, précise et fiable. Pour éviter des résultats biaisés, les entreprises vérifient également l'unité de mesure à ce stade. Certaines entreprises retraitent manuellement les données pour trouver des doublons ou remplir des données incomplètes. Partager les données À ce stade, vous partagez les données propres avec les personnes autorisées au sein de votre équipe et de votre organisation. Elles rapportent avec leurs perspectives uniques après une évaluation approfondie des données. La collaboration aide les entreprises à obtenir des interprétations diverses et à étudier différents aspects des données. Analyser, développer et visualiser les insights des données Une fois que vous avez rassemblé différentes perspectives et que vous avez un ensemble de données propre, vous êtes prêt à entrer dans la phase de visualisation. Les analystes de données utilisent divers outils pour l'analyse au cours de cette phase. Les entreprises transforment cette analyse en graphiques, cartes et graphiques afin que les parties prenantes non techniques puissent facilement comprendre les tendances des données. Elles peuvent ensuite définir avec précision leurs objectifs commerciaux et les étapes à suivre pour les atteindre. Améliorer les décisions stratégiques avec des insights Maintenant, vous êtes prêt à agir sur les insights que vous avez extraits. Vous abordez les motifs et les tendances pour optimiser les processus commerciaux et améliorer les décisions opérationnelles. Les connaissances que vous tirez de la découverte de données vous donnent un avantage concurrentiel pour rester en avance dans votre secteur. Qu'est-ce que les outils de découverte de données ? Le succès de la découverte de données dépend souvent des outils que vous utilisez. Cependant, il n'existe pas de plateforme unique pour tous. La plupart des outils de découverte de données sont conçus pour exécuter la préparation des données, l'analyse visuelle et l'analytique avancée guidée. Dans tous les secteurs, il existe d'innombrables façons pour les dirigeants d'entreprise de les utiliser pour comprendre des données complexes. Les outils de découverte de données basés sur le cloud vous aident à collecter des informations à partir de diverses sources, à découvrir des insights et à les partager avec le reste de l'organisation. Solutions logicielles d'analytique Les plateformes d'analytique ou les solutions BI permettent aux entreprises de prendre de meilleures décisions avec des insights exploitables. Vous pouvez utiliser ces outils pour connecter des sources de données, préparer l'environnement analytique et permettre aux utilisateurs non experts de trouver des insights plus rapidement. Les analystes et les scientifiques des données utilisent ces systèmes logiciels pour plonger profondément dans les activités commerciales quotidiennes d'une entreprise. Top 5 des plateformes d'analytique : 1. Tableau Desktop 2. Microsoft Power BI Desktop 3. Qlik Sense 4. Looker 5. Sisense *Ce sont les cinq principales solutions logicielles d'analytique du rapport Grid® de l'été 2022 de G2. Solutions logicielles de préparation des données Les systèmes logiciels de préparation des données aident les entreprises à intégrer, combiner et analyser des données provenant de multiples sources. Les analystes de données et les utilisateurs commerciaux exploitent ces plateformes pour combiner des données de sources disparates et extraire efficacement des insights exploitables. Top 5 des solutions logicielles de préparation des données : 1. Alteryx 2. AWS Glue 3. Trifacta 4. Altair Monarch 5. TIMi Suite *Ce sont les cinq principales solutions logicielles de préparation des données du rapport Grid® de l'été 2022 de G2. Certaines organisations combinent des logiciels d'échange de données avec des solutions d'analytique et des outils de préparation des données pour se procurer des données tierces sans en changer le sens. Les plateformes d'échange de données utilisent des modèles de données en tant que service (DaaS) pour aider les entreprises à acquérir des données pertinentes du secteur et à alimenter des décisions basées sur les données. Que rechercher dans un outil de découverte de données ? Que devraient faire les outils de découverte de données pour vous ? Continuez à lire pour le découvrir. - Besoin d'un support TI limité. L'objectif clé de la découverte de données est de rendre les données accessibles aux non-experts TI. Votre outil de découverte de données devrait être capable de collecter, trier et afficher les données automatiquement, en utilisant une interface conviviale. - Offrir une personnalisation étendue. Un outil de découverte de données efficace devrait être capable d'afficher des paramètres sélectionnés et de fournir une personnalisation basée sur les exigences commerciales. Personnaliser ce que vous voyez permet aux dirigeants d'entreprise d'obtenir rapidement les informations dont ils ont besoin. - Assurer une accessibilité facile. La découverte de données est un processus coopératif et continu. Par conséquent, un logiciel de découverte de données basé sur le cloud qui favorise la collaboration inter-départementale et permet l'accès depuis n'importe quel appareil est essentiel. - Disposer de capacités avancées. Les outils de découverte de données efficaces peuvent extraire des données de multiples sources et les présenter sous des formats digestibles en utilisant des capacités avancées de collecte et de raffinage des données. - Fournir une visualisation intuitive des données. Envisagez de choisir un outil de découverte de données qui offre une image complète des données sans compromis. Cas d'utilisation de la découverte de données La découverte de données aide les entreprises de nombreux secteurs à interpréter les informations qu'elles obtiennent à partir de données complexes. En utilisant l'IA et l'apprentissage automatique, la découverte de données révèle des motifs et des tendances que les entreprises peuvent utiliser pour prendre de meilleures décisions. Voici quelques exemples de la façon dont différents domaines d'activité exploitent la découverte de données. - Planification commerciale : La découverte de données est cruciale pour les entreprises cherchant à prendre des décisions basées sur des données provenant de différentes unités commerciales. Par exemple, le directeur financier (CFO) peut plonger profondément dans les données historiques de chaque département pour évaluer les performances passées et allouer un meilleur budget pour l'année fiscale à venir. - Prospection client : Pour persuader votre public cible, vous devez comprendre leurs besoins, problèmes et aspirations. C'est là qu'un outil de découverte de données efficace est utile. L'équipe de vente peut, par exemple, utiliser une plateforme de découverte de données pour rassembler et profiler les données disponibles pertinentes avant de contacter les prospects. - Analyse des réseaux sociaux : Les entreprises utilisent différentes plateformes de réseaux sociaux pour répondre aux questions et renforcer la fidélité des clients. La découverte de données en temps réel oriente ces organisations vers les tendances de comportement des clients, résout les problèmes des clients et traite les plaintes. - Prévention de la fraude : Les entreprises en ligne font face à des menaces TI et à des activités frauduleuses telles que des problèmes internes, des tentatives de phishing et des piratages de données tout le temps. Les systèmes de découverte de données efficaces aident ces entreprises à repérer les valeurs aberrantes des données et à traiter les activités suspectes avant que des dommages ne soient causés. - Réclamations d'assurance : L'industrie de l'assurance traite des milliers de réclamations chaque jour. Le traitement manuel entraîne des temps d'attente plus longs pour les patients et un risque accru d'erreurs. Les compagnies d'assurance exploitent les plateformes de découverte de données pour collecter et traiter les données de réclamations d'assurance, évaluer les réclamations suspectes et repérer les fraudes potentielles. Presque toutes les industries peuvent utiliser la découverte de données pour interpréter des données complexes provenant de différentes sources, découvrir des insights exploitables et les partager avec le reste de l'organisation. Avantages de la découverte de données La découverte de données est d'une importance capitale pour les entreprises avec des données à travers des appareils et des logiciels de stockage cloud. Pour que les clients, les employés et les partenaires commerciaux puissent obtenir des insights et prendre des décisions commerciales critiques, vous devez identifier, localiser et classer ces données. La découverte de données vise à prévenir la perte de données sensibles et à mettre en œuvre des mesures de sécurité robustes alors que l'organisation plonge profondément dans ces données. Voici d'autres avantages que vous pouvez attendre des solutions de découverte de données. - Tout le monde peut comprendre les données. Traditionnellement, les dirigeants d'entreprise avaient besoin d'experts TI et de données pour comprendre les insights des données. Indépendamment de leur niveau de littératie des données, toutes les parties prenantes peuvent facilement interpréter l'analyse des données avec des outils de découverte de données. Cette facilité de compréhension des insights aide chaque équipe commerciale à répondre à ses besoins en données. - Elle offre une vue à 360° des données de l'entreprise. Les logiciels de découverte de données vous permettent de visualiser différents flux de données à travers l'organisation pour une analyse et des insights approfondis. Une entreprise orientée client peut rassembler des données de son site web, de ses canaux de réseaux sociaux, de son application mobile et de ses partenaires pour aborder le comportement des clients. - Elle améliore la gestion des risques et la conformité. Les volumes croissants de données obligent les organisations à être proactives dans l'identification des risques potentiels. Les solutions logicielles de découverte de données permettent aux entreprises de repérer les valeurs aberrantes, de tester la résistance des pratiques de gestion des données et de se conformer aux réglementations telles que la California Consumer Privacy Act (CCPA) et le Règlement général sur la protection des données (RGPD). - Vous pouvez classer les données avec précision. Les entreprises ne peuvent pas découvrir des insights sans trier les données qu'elles collectent. La découverte de données les aide à exécuter la classification des données en fonction des conditions, du contexte et du canal. Elles peuvent séparer les données de vente et de marketing pour trouver des insights uniques sur l'expérience client. - Elle renforce les avantages concurrentiels. Les entreprises cherchant à améliorer leurs performances s'appuient sur une approche basée sur les données pour évaluer le paysage commercial et prendre des décisions. C'est pourquoi les entreprises avec des volumes et une vitesse de données élevés doivent vérifier les entrées erronées. Lorsqu'elles ne le font pas, elles subissent le phénomène "garbage in, garbage out" (GIGO), le plus ancien adage de la technologie informatique qui signifie des résultats incorrects résultant de données incorrectes. C'est là que la découverte de données intervient pour aider les entreprises à réduire les silos de données à travers les outils de planification des ressources d'entreprise (ERP), les logiciels de gestion de la relation client (CRM), les bases de données locales, les systèmes basés sur le cloud et les feuilles de calcul. - Le contrôle des données se fait en temps réel. Grâce à la découverte de données, les entreprises peuvent prendre des mesures spécifiques sur les données en fonction de contrôles et de contextes prédéfinis. Ce contrôle des données en temps réel est crucial pour des pratiques de données sécurisées et conformes. - Elle facilite le développement de plans d'action et le recyclage des données. Les données brutes n'ont aucune valeur à moins que vous ne puissiez en extraire des insights. Les entreprises utilisent généralement des analyses intégrées et des outils BI pour mieux comprendre les motifs de données et découvrir des insights pour les décisions commerciales. De plus, la découverte de données vous aide également à réutiliser les anciennes informations pour une évaluation future. Défis de la découverte de données La découverte de données n'est pas exempte de défis, alors discutons des problèmes courants qui empêchent des résultats d'analyse de données perspicaces. - L'absence de politique de gestion des données entraîne une mise en œuvre faible de la gouvernance des données et des risques à long terme tels que l'incapacité à comprendre le paysage commercial. Les entreprises doivent créer des cadres de gouvernance des données adaptés pour maintenir l'exactitude et la cohérence des données. - Le volume de données ou la taille peut affecter les résultats de l'analyse et même entraîner des résultats biaisés si votre organisation n'a pas mis en œuvre une politique de gouvernance des données robuste. - L'incohérence des données se produit lorsque deux équipes ne travaillent pas avec une source unique de vérité. En conséquence, les équipes souffrent de silos de données et de résultats de données variés. - La diversité des données peut être tout aussi difficile lorsque les entreprises n'utilisent pas le même format de données pour capturer ou intégrer des données de différentes sources. C'est pourquoi une découverte de données efficace nécessite que les entreprises suivent des points de données prédéfinis tout en introduisant de nouveaux points de données. Meilleures pratiques de découverte de données Lorsque les données croissent à une vitesse sans précédent, vous devez suivre le rythme. Suivre ces meilleures pratiques de découverte de données vous aide à protéger les données au milieu du paysage changeant de la cybersécurité et à garder les données sensibles sécurisées. - Construire un catalogue de données central : Suivez les données et protégez les informations sensibles contre les attaques malveillantes en découvrant et en centralisant les actifs de données. Envisagez de surveiller les actifs de données sanctionnés et de l'ombre à travers l'infrastructure sur site et les environnements multicloud. - Extraire les métadonnées et identifier les données sensibles : Vous pouvez utiliser des connecteurs natifs et des API REST pour extraire les métadonnées des données à travers les entrepôts, les magasins de données non relationnels et les magasins de données cloud. Une fois que vous avez découvert des informations sensibles de tous les actifs, vous serez mieux à même d'analyser son impact commercial. Trois types de métadonnées : - Les métadonnées commerciales ajoutent un contexte commercial aux données en partageant des informations sur la propriété et l'emplacement des données. - Les métadonnées techniques offrent des insights sur les normes de confidentialité et de sécurité des données. - Les métadonnées de sécurité fournissent des informations sur le statut de sécurité des actifs de données. - Cataloguer les données sensibles et évaluer les risques : Créez un catalogue de données sensibles et envisagez d'utiliser des plateformes de découverte de données avec des capacités de catalogage. Rassembler des informations sensibles sur les données vous aide à évaluer les risques liés aux données, la concentration et les transferts transfrontaliers. Les plateformes de découverte de données vous aident à évaluer et à atténuer les risques liés aux données avec des scores de risque globaux. - Connecter les données aux propriétaires, à la conformité et aux réglementations : Connecter les données personnelles sensibles aux utilisateurs vous aide à répondre aux demandes de sujets de données (DSR) avec un effort minimal. Vous devriez également utiliser des mécanismes de découverte de données automatisés pour vous conformer au RGPD, à la CCPA et présenter les activités de traitement des données lorsque nécessaire. - Automatiser quand vous le pouvez : La découverte de données n'est pas un projet ponctuel. Les utilisateurs des grandes entreprises partagent et déplacent constamment des données car ils ajoutent continuellement de nouvelles sources de données. De plus, les données insensibles d'hier peuvent devenir sensibles aujourd'hui. Par conséquent, vous devriez envisager d'automatiser la découverte et la classification des données pour rendre l'ensemble du processus plus évolutif. - Agir rapidement : La découverte de données vous aide à piloter la stratégie de sécurité avec l'évaluation des risques et la priorisation de la remédiation. Déployez le contrôle dès que vous détectez des valeurs aberrantes ou un comportement suspect. Grâce à cette réponse rapide, vous serez en mesure de renforcer l'agilité, de prévenir les cyberattaques et de vous conformer aux réglementations de conformité des données. Mettez en œuvre une stratégie de sécurité et de conformité des données réussie dans votre organisation en combinant une automatisation intelligente, une planification stratégique et une exécution rapide. Prenez le volant avec la découverte de données Vous pouvez ouvrir la voie à vos employés pour décoder les données et trouver des insights si vous utilisez les bons outils pour la découverte de données. Vous voulez rendre la découverte d'insights de données encore plus facile pour les non-experts TI de votre organisation ? Explorez comment les utilisateurs non techniques peuvent accéder, visualiser, comprendre et exploiter les données avec des outils BI en libre-service. Cet article a été initialement publié en 2022. Le contenu a été mis à jour avec de nouvelles informations.