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L'automatisé, Pas de code Pile de données

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Qu'est-ce que le traitement des données ? Définition et étapes

Avril 2nd, 2024

Le traitement efficace des données est un aspect essentiel pour que les entreprises aient accès à des informations précieuses et conservent un avantage concurrentiel. Par conséquent, comprendre l'importance du traitement des données selon les meilleures pratiques peut aider à ouvrir de nouvelles opportunités de croissance et de réussite.

Qu'est-ce que le traitement des données ?

Le traitement des données consiste à transformer des données brutes en informations précieuses pour les entreprises. En règle générale, les scientifiques des données traitent les données, ce qui comprend la collecte, l'organisation, le nettoyage, la vérification, l'analyse et la conversion dans des formats lisibles tels que des graphiques ou des documents. Le traitement des données peut être effectué à l'aide de trois méthodes, à savoir manuelle, mécanique et électronique.

L'objectif est de valoriser l'information et de faciliter la prise de décision. Cela permet aux entreprises d'améliorer leurs opérations et de prendre des décisions stratégiques en temps opportun. Les solutions de traitement automatisé des données, telles que la programmation de logiciels informatiques, jouent un rôle important à cet égard. Il peut aider à transformer de grandes quantités de données, y compris les mégadonnées, en informations utiles pour la gestion de la qualité et la prise de décision.

Six étapes du cycle de traitement des données

Le cycle de traitement des données décrit les étapes que l'on doit effectuer sur les données brutes pour les convertir en des informations précieuses et pertinentes. Ce processus comprend les six étapes suivantes :

Collecte des Données

Les données sont collectées à partir de sources fiables, notamment des bases de données telles que lacs de données et entrepôts de données. Il est essentiel que les sources de données soient précises, fiables et bien construites pour garantir que les données collectées et les informations collectées sont de qualité et de fonctionnalité supérieures.

Préparation des données

Les données collectées lors de la première étape sont ensuite préparées et nettoyées. Au cours de cette étape, également appelée « prétraitement », les données brutes sont organisées pour faciliter la mise en œuvre des étapes ultérieures. Nettoyage des données ou préparation des données implique d'éliminer les erreurs, de supprimer le bruit et d'éliminer les mauvaises données (données inexactes ou incorrectes) pour les trier en données de haute qualité.

Entrée de données

C'est l'étape au cours de laquelle les données brutes commencent à prendre une forme informationnelle. Au cours de cette étape, des données propres sont entrées dans un système ou une destination (comme un entrepôt de données comme Astera Constructeur d'entrepôt de données ou CRM comme Salesforce). Cela se fait en le traduisant dans une langue que le système peut comprendre, soit manuellement, soit via des périphériques d'entrée configurés pour collecter données structurées ou non structurées.

Traitement de l'information

Cette étape implique le traitement des données pour interprétation à l'aide d'algorithmes d'apprentissage automatique et d'algorithmes d'intelligence artificielle. Le processus réel peut différer en fonction de la source des données (lacs de données, réseaux sociaux, appareils connectés) et de son utilisation ou de son objectif (dérivation de modèles et de tendances, détermination de solutions ou de stratégies et optimisation).

Sortie de données

Dans l'étape de sortie des données, également appelée étape d'interprétation des données, le processeur traduit et présente les données dans un format de données lisible tel que des documents, des graphiques, des images, etc. Désormais, les données sont utilisables par tous les membres de l'organisation, et pas seulement les données. scientifiques, pour les aider dans leurs projets respectifs d'analyse de données.

Stockage de données

Cette dernière étape du cycle consiste à stocker les données traitées pour une utilisation future. Cette étape a lieu après avoir utilisé les informations requises pour les implémentations et les informations immédiates. À ce stade, les organisations stockent les données à des fins de référence ou pour permettre un accès facile et rapide aux membres de l'organisation pour une utilisation future.

Types

Les types suivants sont différenciés en fonction de la source des données et des mesures prises par le processeur. Chaque type a un objectif différent et sa mise en œuvre dépend fortement des données brutes disponibles.

  • Le traitement par lots: Le système décompose une grande quantité de données en unités/lots plus petits avant de les collecter et de les traiter.
  • Traitement en temps réel : Cela implique généralement le traitement et le transfert des données dès que le système les obtient, pour aider à une prise de décision rapide.
  • Traitement en ligne : Il s'agit d'un traitement automatique des données par leur saisie automatique via une interface dès qu'elles sont disponibles.
  • Multitraitement : Décomposer un système informatique en processeurs plus petits pour répartir le traitement des données entre eux, tout en assurant une exécution cohérente. Les ingénieurs de données appellent également cela le traitement parallèle.
  • Partage de temps: Permettre à plusieurs utilisateurs d'accéder simultanément au système informatique pour exécuter le processus.

L'avenir du traitement

Structuré vs non structuré

L'avenir de cette innovation tourne autour du concept de cloud. La technologie cloud permet des méthodes de traitement électronique des données qui accélèrent sa vitesse, son efficience et son efficacité. Par conséquent, cela aide à produire des analyses rapides et de meilleure qualité. Cela signifie que chaque organisation dispose désormais de plus de données à utiliser et augmente le nombre d'informations précieuses extraites.

Le cloud computing offre aux entreprises un moyen transparent non seulement de mettre en œuvre ces étapes, mais également de les mettre à niveau en incorporant modifications et mises à jour innovantes. Les technologies cloud du Big Data permettent aux entreprises de combiner toutes leurs plates-formes en un seul système facilement adaptable.

Les grandes entreprises ne sont pas les seules à bénéficier de la technologie cloud. En fait, les petites entreprises peuvent tirer elles-mêmes des avantages majeurs. Il offre une immense évolutivité aux entreprises sans encourir de prix élevés.

Les innovations informatiques exactes qui ont créé le Big Data et les défis associés nous ont également fourni les solutions. Le cloud peut gérer d'énormes charges de travail qui sont une caractéristique majeure des opérations de Big Data.

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Le traitement automatisé des données est la voie à suivre car son homologue manuel est devenu redondant en raison de l'innovation technologique. Il permet des solutions durables avec des risques d'erreurs, de temps d'exécution et d'investissement réduits.

Les entreprises s'appuient désormais davantage sur des données de qualité. Au fil du temps, ce besoin de données de qualité ne cessera d'augmenter. Automatisation des données rationalise vos opérations commerciales en supprimant les tâches manuelles répétitives et vous permet de vous concentrer sur la croissance de votre entreprise. Le traitement automatisé des données aide en outre les utilisateurs professionnels à prendre rapidement des décisions commerciales critiques en temps réel.

Astera Centerprise utilise une technologie qui prépare, nettoie, valide et stocke les données avec précision et efficacité. Il permet une innovation plus rapide et la disponibilité de données fiables à chaque étape. Centerprise permet l'automatisation des données via la planification des tâches en créant des cartes de données et en les automatisant sur des déclencheurs ou des actions.

Avec Centerprise, les utilisateurs économisent du temps et des ressources en laissant notre logiciel automatiser toutes leurs tâches répétitives. Il vous permet de configurer des flux de données qui transforment et migrent les données d'une source vers la destination souhaitée. Découvrez comment cette solution automatisée peut vous aider à extraire des informations de qualité pour améliorer votre activité.

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