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L'automatisé, Pas de code Pile de données

Apprener comment Astera Data Stack peut simplifier et rationaliser la gestion des données de votre entreprise.

    Qu'est-ce que la découverte de données ? Méthodes, avantages et meilleures pratiques

    Usman Hasan Khan

    Stratégiste Content

    Août 16th, 2024

    Votre organisation repose probablement sur de grandes quantités de données diverses. Cependant, toutes ces données doivent subir certains processus avant que vous puissiez les exploiter pleinement. La découverte de données fait partie de ces processus.

    Apprenons-en plus.

    Qu'est-ce que la découverte de données ? 

    La découverte de données consiste à comprendre les relations entre les entités, à identifier les modèles et les valeurs aberrantes et à obtenir des informations à partir des données pertinentes. Ce processus repose principalement sur l’exploration et l’analyse.

    La découverte de données est un processus itératif qui implique d'affiner et d'améliorer de manière répétée la compréhension des données. Son exécution peut varier en fonction du secteur et des exigences commerciales, car il en résulte des différences dans les types de données, les considérations réglementaires et les objectifs.

    Par exemple, le secteur de la santé travaille principalement avec les données des patients, les résultats des essais cliniques et les dossiers de santé électroniques lors de la découverte d'informations, dans le but d'optimiser l'utilisation des ressources ou d'améliorer les résultats pour les patients. Les équipes marketing utiliseront la découverte de données pour se concentrer sur les données des réseaux sociaux, les données CRM et l'analyse Web afin d'optimiser les stratégies marketing et de maximiser le retour sur investissement.

    Pourquoi la découverte de données est-elle importante ? 

    Aujourd’hui, presque toutes les interactions organisationnelles aboutissent à la génération de données. Qu'il s'agisse de clients, de fournisseurs, d'employés ou d'autres parties prenantes, votre entreprise génère quotidiennement des données.  

    Toutes ces données peuvent fournir des informations précieuses sur vos opérations et vous aider à identifier les possibilités d'amélioration. Mais pour obtenir ces informations, vous devez d’abord passer au crible tous les différents types de données. Cela rend la découverte des données si importante : elle vous permet de explorez vos données et parcourez-le de manière structurée et systématique. 

    En fin de compte, cela vous aide à donner un sens à vos données tout en permettant leur bonne utilisation.

    Catégories de découverte de données 

    La découverte de données peut être divisée dans les catégories suivantes : 

    1. Préparation des données 

    Préparation des données est également connu sous le nom de prétraitement des données. A ce stade, les techniques statistiques permettent de fusionner les données brutes provenant de diverses sources. Les données subissent ensuite des nettoyages et des transformations pour améliorer la qualité et assurer un formatage cohérent. 

    2. Visualisation des données 

    La visualisation facilite grandement la détection des relations et des modèles dans les données. Par rapport aux feuilles de calcul et aux chiffres bruts, la visualisation des données permet de gagner du temps. Cela simplifie les données complexes. 

    3. Analyses et rapports avancés 

    À ce stade, les data scientists utilisent des statistiques descriptives pour résumer les données et créer un rapport simple pour aider les utilisateurs professionnels et autres parties prenantes non techniques dans la prise de décision. Des facteurs tels que la distribution de fréquence, la variabilité et la tendance centrale de l'ensemble de données sont mis en évidence.

    Une comparaison entre la découverte de données manuelle et intelligente.

    Types de découverte de données 

    Comme indiqué précédemment, la découverte de données peut être très subjective. Il existe différentes approches pour atteindre le même objectif, mais les deux types de découverte de données les plus courants sont : 

    1. Découverte manuelle des données 

    Comme son nom l’indique, ce type de découverte est piloté par l’homme. C’était la seule approche possible avant le développement rapide des techniques d’intelligence artificielle (IA) et d’apprentissage automatique (ML).

    La découverte manuelle des données utilise les connaissances et l'expertise d'une personne compétente en gestion de données qui exécute manuellement tous les processus requis. 

    2. Découverte intelligente des données 

    La découverte intelligente de données utilise des techniques et des technologies modernes pour accélérer le processus de découverte. Les outils dédiés d'IA/ML peuvent automatiser chaque étape de la découverte de données, de la collecte de données à l'analyse et au reporting.

    La découverte intelligente des données est plus rapide et plus précise. Il laisse également peu de place à l’erreur humaine, ce qui le rend préférable à son homologue manuel.

    Comment fonctionne la découverte de données ? 

    Voici un aperçu plus approfondi de chaque étape du processus de découverte de données : 

    Étape 1 : Identification de vos besoins 

    Un objectif clairement défini peut guider vos étapes ultérieures et affiner votre approche de la découverte de données. Il est également important de réfléchir aux questions auxquelles vous souhaitez que vos données répondent. Avez-vous besoin de recueillir des informations sur le comportement des clients ou avez-vous identifié une opportunité d'améliorer vos campagnes marketing mais avez-vous besoin de données spécifiques pour la valider ? Quoi qu’il en soit, avoir un objectif bien défini est nécessaire pour guider votre exploration des données.

    Étape 2 : Collecte de données 

    Une seule source de données ne fournit qu’une perspective limitée et des informations incomplètes. Il est donc essentiel de rassembler des sources disparates. L'intégration de plusieurs sources de données vous offre la vue d'ensemble globale dont vous avez besoin pour une découverte de données réussie.

    Étape 3 : Nettoyage et préparation des données 

    Nettoyage des données et préparation sont essentiels à l’obtention d’un accord unifié vue des données. Ces processus empêchent les données d'avoir des formats variables, de contenir des informations inutiles ou non pertinentes, ou de présenter des valeurs nulles ou incorrectes susceptibles de fausser votre analyse. 

    Étape 4 : Visualisation des données 

    Une fois les données nettoyées et préparées, elles doivent être visualisées pour les rendre plus faciles à comprendre. Les outils de visualisation de données tels que des graphiques, des tableaux, des diagrammes et des cartes rendent les données plus compréhensibles afin que tout le monde puisse en bénéficier. 

    Étape 5 : Analyse des données 

    La visualisation prépare les données pour une analyse approfondie. Cette étape relie les résultats et les informations de la découverte de données à la stratégie et à la mise en œuvre. En s'appuyant sur les résultats du processus de découverte, l'analyse des données vous aide à comprendre ce que vos données commerciales tentent de vous dire afin que vous puissiez agir en conséquence.

    Itération constante 

    Au-delà de ces cinq étapes, il convient de noter que la découverte de données est un processus itératif. Les entreprises continuent de générer des données et ont donc besoin de procédures cohérentes qui continuent de s'appuyer sur les découvertes précédentes. Bien que cela demande des efforts, cela permet également de garantir que vous utilisez toujours vos données, c'est-à-dire que vous les utilisez pour stimuler la croissance et l'amélioration.

    Représentation visuelle du fonctionnement de la découverte de données.

    Quels sont les avantages de la découverte de données ? 

    • Il vous permet d’identifier les modèles, les anomalies et les domaines à améliorer. La correction de ces inexactitudes améliore intégrité des données.
    • Il soutient la prise de décision en fournissant des informations en temps réel. Cette vous permet d'élaborer des stratégies plus efficacement et de corriger le cap selon les besoins au niveau organisationnel.
    • Il peut identifier et atténuer les inefficacités opérationnelles, augmentant ainsi la productivité et garantissant une meilleure utilisation des ressources.
    • Cela vous aide à déterminer si votre entreprise utilise les données de manière responsable. En appliquant votre cadre de gouvernance des données, vous pouvez éviter les problèmes de réglementation et de conformité.
    • L'accessibilité accrue des données favorise une culture axée sur les données au sein de votre organisation, créant ainsi une main-d'œuvre plus informée.

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    Cas d'utilisation de la découverte de données 

    • Soins de santé : Les établissements de santé analysent les données des patients pour rationaliser les processus de diagnostic, développer des plans de traitement plus efficaces et améliorer les résultats.  
    • Finances: Les institutions financières peuvent utiliser la découverte de données pour surveiller les transactions. La vérification des activités suspectes ou irrégulières contribue à réduire le risque de fraude.
    • Prix de vente: La découverte de données permet aux entreprises du secteur de la vente au détail de comprendre le comportement des clients et d'optimiser leur gestion des stocks en conséquence. L'analyse des données de vente révèle les tendances que ces entreprises utilisent pour ajuster leurs niveaux de stocks, en trouvant un équilibre entre la demande des clients et les niveaux de stock optimaux.
    • Marketing : Les spécialistes du marketing utilisent la découverte de données pour segmenter leur public cible en fonction de l'âge, des préférences et du comportement. Ces résultats les aident à créer des campagnes plus personnalisées avec le message approprié. 
    • Assurance: La découverte de données dans le secteur de l'assurance permet aux prestataires de services d'analyser les données sur les réclamations des clients et de trouver des modèles. Cela améliore l’évaluation des risques et permet aux compagnies d’assurance de minimiser les cas de fraude à l’assurance. 
    • Sciences de la vie: Les organisations des sciences de la vie peuvent rassembler et analyser les résultats des essais cliniques, des études et des recherches. La découverte de données dans ce secteur peut contribuer à accélérer la R&D médicale, la découverte de médicaments et les progrès en matière de soins de santé. 
    • Fabrication: En utilisant la découverte de données pour analyser les données des capteurs et des machines, les fabricants peuvent rechercher des problèmes potentiels ou des indicateurs de baisse de performances. Ces informations leur permettent d'ajuster leurs calendriers de maintenance pour éviter les perturbations.  
    • Télécommunications: L'analyse des données réseau permet aux entreprises de télécommunications de détecter les zones de congestion, de mettre en œuvre des mesures correctives et d'offrir des services plus rapides et plus fiables aux clients. leurs clients. 
    • Énergie: Les sociétés énergétiques analysent les informations météorologiques et la consommation d’énergie pour affiner leurs processus de production en fonction de la demande. Cela les aide à réduire les coûts de production et à améliorer la durabilité. 

    Meilleures pratiques de découverte de données 

    1. Établir des objectifs 

    Le plus clair vos objectifs, plus il est facile de travailler pour les atteindre. Lorsque vous travaillez avec des objectifs spécifiques, votre analyse sera plus ciblée et aboutira à des informations pertinentes. 

    2. Donner la priorité à la gouvernance des données 

    Une approche globale cadre de gouvernance des données peut garantir la disponibilité de données précises et de haute qualité. Les règles et politiques de gouvernance des données maintiennent également votre personnel au courant de ses responsabilités. Ces règles contribuent à un processus de découverte de données plus rationalisé en définissant clairement les rôles du personnel impliqué. 

    3. Collaboration et coordination 

    La découverte de données fonctionne mieux dans le cadre d’une initiative interfonctionnelle plutôt que d’un effort isolé.

    Les équipes chargées des données effectueront le travail proprement dit, mais vous aurez également besoin de la contribution d'autres parties prenantes, souvent non techniques. Cet échange de perspectives et d’expertises diverses favorise la collaboration. C'est le moyen le plus sûr de garantir que les informations dérivées correspondent à votre stratégie organisationnelle.

    4. Formation et développement 

    Fournissez à votre personnel les ressources nécessaires pour perfectionner ses compétences en matière de maîtrise des données. Organisez des programmes de formation pour donner à vos employés une solide compréhension des outils et des connaissances sur la façon d’interpréter les résultats qu’ils obtiennent. Les employés bénéficient également de savoir comment mettre en œuvre des informations basées sur les données dans leurs décisions.

    5. Évaluation et amélioration 

    Tirez parti de la nature itérative de la découverte de données en surveillant son efficacité à chaque cycle. Évaluez quels composants fonctionnent et lesquels ne fonctionnent pas, et apportez les corrections nécessaires pour affiner continuellement vos méthodes de découverte de données.

    6. Outils avancés et automatisation 

    L'automatisation est une solution efficace pour gérer des volumes de données croissants. Les outils de données automatisés rendent la découverte plus efficace grâce aux algorithmes d’IA et d’apprentissage automatique. Ils offrent des fonctionnalités d'analyse en temps réel et de visualisation interactive qui améliorent l'efficacité et l'exploitabilité de la découverte de données.

    Que sont les outils de découverte de données et comment aident-ils les entreprises ? 

    Les outils de découverte de données sont des applications logicielles dédiées qui facilitent la découverte de données. Ces outils aident les entreprises des manières suivantes : 

    • Rationalisation de l'analyse des données : Ils simplifient la collecte, la préparation et l’analyse des données grâce à l’automatisation. Ils permettent aux analystes de se concentrer plus facilement sur l’obtention d’informations plutôt que sur l’essentiel de ces processus. 
    • Amélioration de la visualisation : Ils permettent aux utilisateurs de créer rapidement des représentations visuelles dynamiques et approfondies des données, ce qui leur permet d'identifier plus facilement les modèles et les tendances. 
    • Améliorer l'accessibilité: Ces outils rendent les données plus accessibles aux utilisateurs ayant des compétences techniques variables. Leurs interfaces intuitives et conviviales permettent aux employés d'explorer les données sans connaissances spécialisées. 
    • Moteur de l'innovation: Les outils de découverte de données permettent à votre organisation de s'adapter aux nouvelles sources de données et méthodes d'analyse. Vous pouvez facilement intégrer de nouvelles sources de données et appliquer des techniques d'analyse avancées afin que chaque itération s'appuie sur les précédentes. 
    • Intégration avec les systèmes existants: Vous pouvez intégrer les outils de découverte de données de manière transparente à d'autres systèmes d'entreprise : tels que les systèmes ERP et CRM — pour obtenir une vue unifiée des données dans toute votre organisation. 
    • Scalabilité: L'évolutivité de ces outils offre des performances fiables même si votre organisation se développe, travaille avec des quantités croissantes de données et que ses besoins en matière de gestion des données évoluent. 

    En résumé 

    La découverte de données est un élément précieux de votre stratégie globale de gestion des données. Il vous aide à trouver et à comprendre les informations qu'offre le Big Data afin que vous puissiez prendre des décisions basées sur les données et créer une culture centrée sur les données. 

    En tant que solution de gestion de données tout-en-un de niveau entreprise, Astera vous permet d'extraire, d'intégrer, de préparer et de transformer des données, puis de les exporter vers divers outils BI pour une visualisation pratique. Téléchargez un essai 14-day gratuit, ou parler à notre équipe aujourd'hui pour plus d'informations. 

    Auteurs:

    • Usman Hasan Khan
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