L'automatisé, Pas de code Pile de données
Apprener comment Astera Data Stack peut simplifier et rationaliser la gestion des données de votre entreprise.
Un guide rapide sur l'exploration de données et ses utilisations
Par un étrange coup de chance, vous devenez propriétaire d'une mine d'or. L'or est à vous, mais au lieu de l'extraire et d'en tirer des profits, vous vous asseyez dessus, heureux d'en être le propriétaire. Ça n'a pas de sens, non ? C'est ce qui se passe lorsque vous n'utilisez pas les données pour prendre des décisions. Les organisations d'aujourd'hui sont assises sur un trésor de données. Cependant, cette mine d'or d'idées est souvent gaspillée parce que les entreprises ne parviennent pas à en extraire des informations utiles. Les données peuvent vous aider à mieux comprendre vos clients, à accroître leur fidélité et, en fin de compte, vos revenus, mais uniquement si vous les utilisez. C'est là que les outils d'exploration de données entrent en jeu.
L'exploration de données peut donner à votre organisation un avantage concurrentiel en vous fournissant des informations qui peuvent guider la prise de décision. Explorons ce qu'est l'exploration de données et comment votre organisation peut en bénéficier.
Qu'est-ce que l'exploration de données?
L'exploration de données est le processus d'analyse de grands ensembles de données et d'en déduire des résultats utiles. À mesure que les opérations se développent et que les entreprises deviennent plus complexes, il devient difficile pour les grandes entreprises de déduire des informations utiles à partir de grands ensembles de données.
Cette complexité du traitement des données a conduit à une augmentation de la popularité de l'exploration de données. Ainsi, il en résulte une augmentation de l'utilisation des outils d'exploration de données dans le but de rechercher des modèles cachés dans les données. Certains exemples courants d'exploration de données au quotidien seraient l'analyse du marché boursier, les achats en ligne, la détection des fraudes et la banque financière.
Le processus d'exploration de données utilise des algorithmes d'exploration de données assemblées dans entrepôts de données ou des bases de données pour identifier les modèles cachés et découvrir des découvertes précieuses. L'exploration de données est devenue une partie intégrante des entreprises, les organisations investissant plus de temps et d'argent dans la sélection et l'utilisation de les outils utilisé pour l'exploration de données.
Exploration de données vs intégration de données - La différence
Intégration des données est le processus de combinaison, de nettoyage et de présentation des données dans un format consolidé. Cela comprend l'unification des données de différents systèmes sources avec des formats disparates, l'élimination des doublons, nettoyage des données selon les règles métier, et en le transformant au format requis.
D'autre part, le but de l'exploration de données est de se concentrer sur la recherche de modèles et de relations cachés dans de grands ensembles de données à l'aide d'outils d'exploration de données efficaces. Le développement de projets d'exploration de données nécessite la connaissance des statistiques, des algorithmes d'apprentissage automatique et systèmes de bases de données. L'utilisation d'analyses et d'algorithmes avancés rend les données utilisables pour une prise de décision plus rapide.
Quand l'exploration de données est-elle utilisée ?
L'exploration de données est utilisée par les entreprises pour obtenir des informations intelligibles à partir de données. Cependant, le processus d'exploration de données est complexe et nécessite la combinaison d'un certain nombre d'étapes. Le processus d'exploration de données diffère selon les différents cas d'utilisation et entreprises, mais ce guide d'exploration de données expliquera le processus de manière simple et basique. La réponse à la question commune "combien d'étapes sont dans l'exploration de données" est que le processus comprend les sept étapes principales suivantes :
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Sélection des données
La première étape du processus d'analyse de l'exploration de données consiste à sélectionner les les sources de données qui peuvent être utilisés pour exploiter et obtenir des informations précieuses.
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Extraction de données
La prochaine étape consiste à collecter des données et à extraction. Un data scientist identifie et analyse les sources de données et utilise des transformations pour consolider les données.
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Transformer les données
Une fois collectées, les données provenant de différentes sources et formats doivent être converti à un format commun pour qu'il soit utilisable.
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Données de nettoyage
Une fois les données transformées dans un format commun, elles doivent être nettoyées pour garantir que les données sont exemptes d'erreurs, cohérentes et uniques. Le nettoyage des données implique de minimiser la redondance des données, de manipuler les données, d'organiser les données et d'appliquer des politiques de gouvernance pour que les données soient conformes aux normes de conformité.
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Stockage et gestion des données
L'étape suivante consiste à stocker et à gérer les données sur différents systèmes de destination en fonction du type de données. Les données peuvent être transactionnelles, non opérationnelles ou métadonnées.
Les données transactionnelles, qui incluent les opérations quotidiennes, sont stockées dans un emplacement distinct des données non opérationnelles. Les métadonnées concernent la conception logique de la base de données et sont traitées séparément. Ensuite, les données stockées sont mises à la disposition des analystes commerciaux à l'aide d'un logiciel d'application.
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Analyse et exploration de données
Ensuite, une fois les données collectées et chargées dans un système de destination, une combinaison de l'intelligence d'entreprise et des algorithmes d'exploration de données sont utilisés pour extraire les données. Comprendre l'entreprise permet aux scientifiques des données de produire plus facilement un modèle d'exploration de données pour l'analyse des données. La question se pose alors : qu'est-ce qu'un modèle de data mining ?
Un modèle d'exploration de données est créé en appliquant différents algorithmes aux données. Chaque algorithme implique le processus d'identification des tendances dans un ensemble de données et d'utilisation de la sortie obtenue pour définir les paramètres. Ces paramètres sont ensuite utilisés pour effectuer des analyses descriptives, des analyses diagnostiques, des analyses prescriptives, une gestion des risques ou des analyses prédictives. Le modèle donné ci-dessus peut être appliqué à plusieurs exemples d'exploration de données, tels que l'industrie de l'investissement financier.
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Visualisation des données
Enfin, après avoir obtenu les résultats du processus d'exploration de données, il est nécessaire de s'assurer que les données sont représentées visuellement sous une forme compréhensible. Les entreprises utilisent la visualisation des données, sous forme de graphiques et d'infographies, pour présenter les résultats.
Applications
L'exploration de données a des applications utiles dans différentes industries, telles que:
- Soins de santé: Des outils d'exploration de données robustes peuvent être utilisés dans le secteur de la santé pour réduire les coûts, détecter les activités frauduleuses et améliorer les résultats pour les patients.
- L'Education: L'utilisation d'outils d'exploration de données dans l'éducation peut aider différents aspects de l'industrie de l'éducation, tels que l'identification de la manière d'encourager les besoins d'apprentissage des étudiants, la prévision des performances de certains étudiants aux examens et la prise de décisions opérationnelles efficaces.
- Gestion de la relation client (CRM): Les outils d'exploration de données peuvent également aider à analyser les données client afin d'aider une entreprise à adopter des stratégies centrées sur le client et à établir des relations fructueuses, loyales et durables avec ses clients ou ses clients.
Directives pour choisir le meilleur outil d'exploration de données
L'outil d'exploration de données dont vous avez besoin dépend de votre type d'entreprise, de la méthode ou de la technique d'exploration de données que vous souhaitez mettre en œuvre et de la taille de l'échantillon de données. Certains outils d'exploration de données utilisent la programmation visuelle et l'apprentissage automatique pour donner des résultats souhaitables, tandis que d'autres fonctionnent par glisser-déposer. L'idéal pour votre entreprise est celui qui répond à vos exigences.
Voici quelques-unes des fonctionnalités que vous devriez examiner :
Quantité de données
Les outils d'exploration de données que vous sélectionnez doivent être capables de gérer la quantité de données que vous gérez quotidiennement. Si vous traitez une énorme quantité de données transactionnelles, il est logique d'acheter un outil d'exploration de données hautes performances. Si votre ensemble de données est petit, une solution d'exploration de données gratuite peut être un choix approprié pour répondre à vos besoins.
Ressources Humaines
L'utilisation d'outils d'exploration de données dépend également grandement des ressources dont vous disposez. Si vous avez des experts en analyse de données et en exploration dans votre équipe, il peut être judicieux d'abandonner complètement l'idée d'utiliser des outils d'exploration de données. Néanmoins, si votre équipe manque d'expertise technique, il est conseillé d'investir dans un outil d'exploration de données qui peut aider à automatiser l'ensemble du processus.
Résultats
De quels résultats avez-vous besoin de vos activités d’exploration de données? Voulez-vous prédire les résultats futurs, détecter les anomalies, classer les données ou suivre les tendances? L'outil d'exploration de données que vous sélectionnez dépend également des résultats que vous souhaitez et du type d'organisation que vous êtes.
Assistance
Choisissez un outil d'exploration de données qui offre une assistance 24 heures sur 7, XNUMX jours sur XNUMX et une documentation adéquate et facile à suivre.
Interface utilisateur graphique
Un outil d'exploration de données qui effectue des calculs massifs mais ne peut pas visualiser les résultats ne convient à aucune entreprise. Choisissez un outil d'exploration de données doté d'une interface utilisateur facile à utiliser et d'une interface sans code.
Facilité d'utilisation et mise à niveau
Choisissez un outil facile à utiliser, dont la courbe d'apprentissage est courte et qui propose des mises à jour régulières. Un bon fournisseur de logiciels d'exploration de données met régulièrement à niveau son produit en fonction des besoins changeants de l'entreprise.
Prise en charge des systèmes cloud
Selon la taille de votre organisation, il est possible que vous deviez gérer différentes sources et destinations cloud pour extraire et charger des données. Par conséquent, assurez-vous que la solution d'exploration de données que vous sélectionnez offre une prise en charge de la connectivité cloud.
Conclusion
Avec Astera ReportMiner, vous pouvez exécuter toutes les tâches d'exploration de données cruciales pour les besoins de votre entreprise. Étant un outil sans code, ReportMiner est extrêmement facile à utiliser. Vous pouvez utiliser l'IA pour créer plusieurs modèles de rapport afin d'extraire des données de rapports PDF et d'autres sources non structurées, et automatiser l'ensemble du processus d'exploration de données. La solution peut convertir les données extraites en format structuré et les stocker à l'emplacement souhaité.
Automatisez votre processus d'exploration de données avec ReportMiner vous fait gagner du temps et des ressources humaines cruciales tout en multipliant l'efficacité et la productivité.
