En 2025, la quantité totale de données stockées dans le monde est de 200 zettaoctets. Pour le contexte, c'est suffisant pour remplir 1 billion d'iPhonesNous comprenons. Ces chiffres peuvent paraître accablants. Mais de grandes données impliquent de grandes responsabilités.

La véritable valeur des données réside dans la qualité de leur traitement. Un traitement efficace des données est essentiel pour que les entreprises puissent accéder à des informations précieuses et conserver un avantage concurrentiel.

Par conséquent, comprendre l’importance du traitement des données selon les meilleures pratiques peut aider les entreprises à identifier de nouvelles voies de croissance et de réussite.

Dans ce blog, nous aborderons le traitement des données, ses différentes étapes, types, technologies et applications. Enfin, nous verrons comment Astera aide les entreprises du monde entier à convertir leurs données en informations grâce à un traitement de données robuste.

Qu'est-ce que le traitement des données ?

Le traitement des données est un terme générique qui fait référence à tous les processus impliqués dans la transformation de données brutes en informations précieuses.

Qui le fait?

Les data scientists traitent généralement les données, notamment en les collectant, les organisant, les nettoyant, les validant, les analysant et les convertissant dans des formats adaptés, tels que des graphiques ou des documents. En général, le traitement des données peut s'effectuer selon trois méthodes : manuelle, mécanique et électronique.

Pourquoi le faire?

L'objectif est d'accroître la valeur de 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 exploitant les technologies d'IA et de Machine Learning jouent un rôle essentiel à cet égard.

En bref, le traitement des données transforme de grandes quantités de données, y compris les big data, en informations utiles pour une gestion et une prise de décision efficaces et opportunes.

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Les six étapes du cycle de traitement des données

Le cycle de traitement des données décrit les étapes à suivre pour transformer les données brutes en informations utiles et pertinentes. Ce processus comprend les six étapes suivantes :

1. Collecte de données

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

2. Préparation des données

Les données collectées lors de la première étape sont ensuite préparées et nettoyées. Lors de cette étape, également appelée « prétraitement », les données brutes sont organisées pour faciliter la mise en œuvre des étapes suivantes. Le nettoyage ou la préparation des données consiste à éliminer les erreurs, le bruit et les données erronées (inexactes ou incorrectes) afin de les transformer en données de haute qualité.

3. Saisie des données

Il s'agit de l'étape où les données brutes commencent à prendre une forme informative. À ce stade, les données épurées sont saisies dans un système ou une destination (par exemple, une solution d'entreposage 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.

4. Traitement des données

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).

5. 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 par les data scientists, pour les aider dans leurs projets d'analyse de données respectifs.

6. Stockage des données

Cette dernière étape du cycle consiste à stocker les données traitées pour une utilisation ultérieure. Cette étape intervient après l'utilisation des informations nécessaires aux mises en œuvre et aux analyses 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 ultérieure.

7 types de traitement de données

Comme nous l'avons vu précédemment, le traitement des données est un terme générique qui englobe de nombreux processus. Selon le cas d'utilisation spécifique, différentes méthodes peuvent être employées, ce qui explique l'existence de sept types de traitement des données différents, couramment utilisés dans le monde.

Chaque type répond à un objectif différent et leur mise en œuvre dépend en grande partie des données disponibles et des besoins spécifiques de l'organisation.

1. Traitement par lots

Le système décompose une grande quantité de données en unités/lots plus petits avant de les collecter et de les traiter. Cela permet de gérer facilement d'importants volumes de données en heures creuses, d'optimiser les ressources et de minimiser l'impact sur les opérations quotidiennes.

Mise en situation : Les banques traitent les transactions non urgentes et les chèques pendant la nuit. Cela garantit que les soldes des comptes sont mis à jour en une seule fois pour une précision et une efficacité maximales.

2. Traitement en temps réel

Comme son nom l'indique, ce type de traitement est utilisé lorsque le temps est compté. Il implique généralement le traitement et le transfert des données dès leur réception par le système, afin de faciliter une prise de décision rapide.

Mise en situation : Les systèmes de navigation utilisent un traitement en temps réel pour fournir des instructions détaillées et tenir compte des conditions de circulation et des changements d'itinéraire en temps réel.

3. Traitement en ligne

Le traitement en ligne permet de traiter les données de manière interactive sur un réseau, générant des réponses instantanées avec des entrées et sorties continues. Ce type de traitement des données permet aux systèmes de traiter instantanément les demandes des utilisateurs sur Internet, ce qui le rend essentiel pour le commerce électronique et autres services en ligne.

Mise en situation : Les banques utilisent le traitement en ligne pour traiter les transactions financières en temps réel, permettant aux utilisateurs de transférer des fonds, de payer des factures et de vérifier le solde des comptes.

4. Traitement parallèle (multitraitement)

Ce type de traitement implique l'utilisation de plusieurs unités de traitement pour répartir le traitement des données entre elles, tout en garantissant une exécution cohérente. Le traitement parallèle est utile pour l'exécution de tâches complexes, permettant un traitement efficace grâce à des tâches simultanées.

Mise en situation : Les smartphones effectuent plusieurs tâches, telles que la navigation GPS, le streaming vidéo et les appels téléphoniques simultanément.

5. Traitement automatisé

Ce type de traitement utilise un logiciel capable d'automatiser les tâches courantes liées au traitement des données. Le traitement automatisé peut réduire le besoin de saisie manuelle et accroître l'efficacité globale.

Mise en situation : Les systèmes de facturation automatisés peuvent calculer et facturer automatiquement les clients afin de rationaliser les opérations de facturation et de réduire la saisie manuelle.

6. Cloud Computing

Le cloud computing permet aux entreprises d'exploiter leurs ressources informatiques via Internet, offrant évolutivité et flexibilité. Ces ressources peuvent inclure des serveurs, des solutions de stockage, des bases de données et des unités de traitement, accessibles selon les besoins sans installation ni maintenance d'infrastructure informatique supplémentaire.

Mise en situation : Astera On offre préparation des données dans le cloud pour aider les organisations à effectuer des tâches de préparation des données sans avoir à investir dans des ressources supplémentaires.

7. Traitement distribué

Le traitement distribué, similaire au multitraitement, utilise plusieurs ordinateurs ou appareils pour améliorer l'efficacité du traitement. En exploitant la capacité collective de plusieurs systèmes, ce type de traitement peut gérer efficacement des tâches à grande échelle.

Mise en situation : Le modèle de traitement distribué est utilisé par les services de streaming vidéo comme Netflix pour traiter et diffuser efficacement les contenus. Les vidéos sont stockées sur plusieurs serveurs pour un accès rapide et une lecture fluide.

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Technologies utilisées dans le traitement des données

Plusieurs technologies sont utilisées aux différentes étapes du traitement des données. Dans cette section, nous examinerons les plus importantes, telles que les entrepôts de données, les algorithmes d'apprentissage automatique (ML), le cloud et les plateformes d'analyse.

Algorithmes ML et IA

L'apprentissage automatique (ML) et l'intelligence artificielle (IA), collectivement appelés apprentissage profond (Deep Learning), sont des technologies qui alimentent la plupart des solutions modernes de traitement de données. Les algorithmes de ML et d'IA révèlent des modèles et effectuent des prédictions à partir des données disponibles. Python, SAS et R comptent parmi les langages de ML les plus couramment utilisés.

Ces algorithmes sont également utilisés pour automatiser des processus tels que la collecte de données, la préparation, l'analyse, la détection d'anomalies, etc.

Par exemple, Astera's solution d'intégration de données Utilise la cartographie par IA pour mapper automatiquement les champs pertinents entre différentes sources et destinations d'un pipeline de données. Cela permet de gagner un temps et des efforts considérables, notamment pour les flux de travail complexes.

Cloud Technologies

Le cloud computing offre une évolutivité et une flexibilité sans précédent, permettant aux organisations d'adapter leur traitement de données à la hausse ou à la baisse en fonction de leurs besoins spécifiques.

L’utilisation des technologies cloud a également rendu les plateformes d’analyse et de BI accessibles aux petites entreprises, car elles n’ont plus besoin de mettre en place de grands centres de données pour traiter leurs données.

Bases de données, entrepôts de données et lacs de données

Les bases de données sont essentielles au stockage de données structurées, mais elles font bien plus que simplement les stocker. Outre le stockage, les bases de données, les entrepôts de données et les lacs de données permettent aux utilisateurs d'interroger, de mettre à jour et de récupérer des informations efficacement.

Les bases de données sont généralement construites sur SQL (Structured Query Language), et les exemples populaires de bases de données incluent MySQL, SQL Server et PostgreSQL.

Les entrepôts et les lacs de données, quant à eux, sont des systèmes de stockage conçus pour des opérations à grande échelle. Ils sont conçus pour se connecter à diverses sources et peuvent être optimisés pour interroger et analyser de grands ensembles de données. Ils sont généralement utilisés pour soutenir les initiatives d'analyse et de business intelligence (BI).

Applications du traitement des données

Un traitement efficace des données peut s'avérer crucial dans de nombreux secteurs. Il permet aux organisations de prendre des décisions éclairées, de rationaliser leurs opérations et d'améliorer leur efficacité globale. Examinons quelques domaines où le traitement des données est déjà crucial ou le devient de plus en plus.

1. Santé et sciences de la vie

Les établissements de santé s'appuient sur le traitement des données pour gérer les dossiers médicaux électroniques (DME), traiter les demandes d'indemnisation et analyser l'imagerie médicale. Par exemple, les hôpitaux utilisent l'IA pour détecter les anomalies dans les scanners médicaux, aidant ainsi les médecins à diagnostiquer des maladies comme le cancer à un stade précoce. De plus, les prestataires de soins doivent traiter les données des patients pour personnaliser les plans de traitement et améliorer la prise en charge globale des patients.

2. Finance et banque

Le secteur financier s'appuie fortement sur le traitement des données en temps réel et par lots pour détecter les transactions frauduleuses, évaluer le risque de crédit et automatiser les stratégies de trading. Les systèmes de détection des fraudes utilisent des algorithmes d'apprentissage automatique pour analyser les schémas de transactions et identifier les menaces potentielles.

De plus, les banques s’appuient sur le traitement des données pour un rapprochement précis des comptes, des approbations de prêts et des analyses prédictives pour les stratégies d’investissement.

3. Commerce de détail et commerce électronique

Les détaillants utilisent le traitement des données pour analyser les préférences des clients, optimiser la gestion des stocks et personnaliser leurs campagnes marketing. Les données transactionnelles, les comportements des clients et la logistique de la chaîne d'approvisionnement peuvent être analysés pour optimiser les opérations.

Par exemple, une plateforme de commerce électronique peut utiliser le traitement de données pour les moteurs de recommandation, affichant dynamiquement des produits en fonction de l'historique de navigation et du comportement d'achat d'un client.

4. Gestion de la fabrication et de la chaîne d'approvisionnement

Les fabricants exploitent le traitement des données pour optimiser leurs lignes de production, prévoir la demande et prévenir les pannes d'équipement. Grâce à la maintenance prédictive basée sur l'apprentissage automatique, les entreprises peuvent analyser les données des capteurs des machines et traiter les problèmes potentiels de manière préventive avant qu'ils n'entraînent des temps d'arrêt.

De plus, l’analyse des données en temps réel aide les entreprises à optimiser la logistique de la chaîne d’approvisionnement en prévoyant les besoins en stocks et en réduisant les déchets.

5. Gouvernement et secteur public

Les gouvernements du monde entier exploitent le traitement des données pour élaborer des politiques, gérer l'administration publique et fournir des services efficaces. Des statistiques démographiques et de l'analyse des données de recensement à la sécurité publique et à la gestion des infrastructures, le traitement des données permet une prise de décision éclairée et une allocation efficace des ressources.

Les organismes chargés de l’application de la loi peuvent également utiliser des analyses de données en temps réel pour la prévision et la prévention de la criminalité.

6. Télécommunications et médias

Les entreprises de télécommunications utilisent le traitement des données pour l'optimisation de leur réseau, la facturation et l'analyse de la clientèle. Les fournisseurs de contenu et les plateformes de streaming l'exploitent pour recommander des contenus personnalisés en fonction des préférences et de l'historique de visionnage des utilisateurs.

7. Éducation et recherche

Les établissements d'enseignement utilisent le traitement des données pour analyser les performances des étudiants, adapter les programmes et améliorer les processus administratifs. Les universités utilisent également l'analyse de données pour suivre les progrès des étudiants, identifier les lacunes d'apprentissage et améliorer leur offre de formation.

8. Transport et logistique

Les entreprises de logistique s'appuient sur le traitement des données en temps réel pour la gestion de leur flotte, l'optimisation des itinéraires et la prévision de la demande. Cela garantit des livraisons ponctuelles, des économies de coûts et une meilleure satisfaction client. Les compagnies aériennes, par exemple, utilisent le traitement des données pour optimiser les itinéraires de vol, améliorer la consommation de carburant et enrichir l'expérience passagers.

L'avenir du traitement des données

Le traitement des données connaît une véritable révolution grâce à la rapidité des avancées technologiques en matière d'IA. Si l'on ajoute à cela l'évolutivité du cloud computing, les limites du volume et de l'étendue des données pouvant être traitées sont repoussées.

Cela signifie non seulement que les organisations, grandes et petites, peuvent tirer parti du traitement des données pour une meilleure prise de décision, mais cela signifie également que cela est beaucoup plus rentable et efficace.

Ces avancées technologiques impliquent également une sophistication croissante des solutions de traitement des données. Par exemple, des fonctionnalités telles que l'automatisation des tâches répétitives, les pipelines de données auto-adaptatifs, la préparation des données dans le cloud, etc., permettent aux utilisateurs de données du monde entier de tirer pleinement parti de leurs ressources.

C'est là que Astera entre en jeu.

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Le traitement automatisé des données est la voie à suivre, son équivalent manuel étant devenu obsolète. Il permet des solutions durables avec des risques d'erreur réduits, des délais d'exécution minimisés et des investissements moindres.

Les entreprises s’appuient désormais davantage sur des données de qualité, et ce besoin va continuer à augmenter. Automatisation des données Simplifie les opérations commerciales en supprimant les tâches manuelles répétitives, vous permettant ainsi de vous concentrer sur la croissance de votre entreprise. Le traitement automatisé des données aide également les utilisateurs métier à prendre rapidement et en temps réel des décisions stratégiques.

Astera utilise une technologie qui prépare, nettoie, valide et stocke les données avec précision et efficacité. Elle accélère l'innovation et garantit la disponibilité de données fiables à chaque étape. Notre solution d'intégration de données permet l'automatisation des données grâce à la planification des tâches, à la cartographie optimisée par l'IA, aux pipelines de données automatisés, et bien plus encore.

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