Extraction et exploration de données adeux processus distincts qui contribuent de manière unique à comment une organisation gère et utilise les données. Ce blog examine en profondeur l'extraction de données par rapport à. comparaison de l'exploration de donnéeson, discutant des cas d'utilisation, des applications et composants de chaque.

Qu'est-ce que l'extraction de données? 

Extraction de données L'extraction de données consiste à récupérer des données à partir de différentes sources (comme des feuilles de calcul, des bases de données ou un stockage physique) et à les stocker dans un emplacement centralisé. Selon la source, ces données peuvent être non structurées, structurées ou semi-structurées. Le scraping Web ou le scraping de données est un type spécifique d'extraction de données impliquant des sources publiques telles que des sites Web ou des annuaires en ligne.

L’extraction des données est généralement la première étape de la cycle d'intégration des données, où des données disparates provenant de diverses sources sont combinées dans un format unifié pour une analyse facile. C'est également la première étape de deux opérations de données courantes : extraire, transformer, charger (ETL) et extraire, charger, transformer (ELT).  

L'un des principaux objectifs de l'extraction de données est d'améliorer l'accès aux données, leur utilisation et leur fiabilité. Sans extraction de données, il n'existerait pas de format standardisé pour les données d'entreprise, ce qui réduirait l'interopérabilité et entraînerait des silos de données.

Qu'est-ce que l'exploration de données? 

L'exploration de données Il s'agit d'un processus exploratoire qui révèle des modèles, des relations et des informations approfondies au sein de grands ensembles de données. Ce processus est bien plus complexe que la recherche ou l'interrogation de données, car il conduit à des probabilités et à des prédictions plutôt qu'à de simples résultats de recherche.

L'exploration de données est également connue sous le nom de découverte de connaissances dans les bases de données (KDD). plusieurs techniques populaires, y compris les éléments suivants: 

• Règles d'association aider à découvrir les relations (associations) entre les variables. 

• Classification organise les objets en différentes classes prédéfinies en fonction de caractéristiques communes. Il regroupe les données similaires pour une analyse plus rapide. 

• regroupement fonctionne de manière similaire à la classification, mais va plus loin et catégorise les éléments en fonction de la façon dont ils diffèrent des autres objets. 

• Arbres de décision prédire ou classer un résultat à l'aide d'une liste de décisions ou de critères. Le terme « arbre » dans le nom désigne la visualisation en forme d'arbre utilisée pour décrire les résultats possibles des décisions de l'utilisateur. 

• K-voisin le plus proche est un algorithme qui organise les données en fonction de leur proximité avec d'autres données, en partant du principe que les points de données proches sont similaires les uns aux autres. 

• Les réseaux de neurones, basé sur le système nerveux humain, utilise plusieurs couches de nœuds travaillant ensemble pour le traitement des données. La couche d'entrée accepte les données, puis les calculs et la reconnaissance de formes sont effectués dans les couches cachées, et la couche de sortie fournit les résultats appris du réseau. 

• Analyses prédictives Appliquer l'apprentissage automatique et la modélisation statistique aux données historiques pour créer des modèles mathématiques ou graphiques. Ces modèles peuvent prédire des événements futurs et des résultats probables ou révéler des opportunités et des risques potentiels.

Les objectifs de l'exploration de données sont très variés et aident les entreprises des manières suivantes : 

• Observer et prédire le comportement des consommateurs 

• Identifier de nouvelles opportunités ou domaines d'amélioration 

• Détection des fraudes et des risques de sécurité 

• Trouver les goulots d’étranglement et les inefficacités 

• Aide à la prise de décision et à la planification stratégique

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Extraction de données et exploration de données : principales différences 

1. Complexité 

L'extraction de données est généralement simple et se limite à l'obtention de données à partir de sources diverses. Les données non structurées représentent le plus grand défi, mais des solutions modernes telles que traitement intelligent des documents (IDP) peut y faire face efficacement. 

L'exploration de données est beaucoup plus complexe que l'extraction de données et nécessite des algorithmes et des modèles statistiques avancés. Des tâches telles que prétraitement des données, la modélisation et l’évaluation peuvent souvent nécessiter une infrastructure de calcul haute performance, en particulier pour les ensembles de données plus volumineux. 

2. Structure des données 

L'extraction de données prend des données non structurées, semi-structurées et structurées et les convertit en un format unifié. 

L'exploration de données nécessite des ensembles de données nettoyés et structurés pour une exploration appropriée. Des données de mauvaise qualité ou mal nettoyées peuvent fausser les analyses et générer des résultats incorrects. 

3. Connaissance du domaine 

L'extraction de données ne nécessite pas de connaissances approfondies du domaine puisque sa portée est limitée à la récupération précise des données. 

L'exploration de données nécessite une connaissance approfondie du domaine pour une interprétation correcte des modèles et des résultats.  

4. Utilisation en temps réel 

L'extraction de données est souvent effectuée en temps réel ou presque. Les entreprises peuvent mettre en place des workflows automatisés pour extraire les données dès qu'elles sont générées. 

L'exploration de données est de nature rétrospective car elle analyse les données historiques pour prédire les tendances futures ou offrir des informations.  

5. Positionnement dans les workflows de données 

L'extraction des données intervient au début des flux de travail. Elle génère les données d'entrée nécessaires au traitement et à l'analyse en aval. 

L'exploration des données intervient plus tard dans le cycle de vie des données, seulement après que les données ont été extraites, organisées et préparées pour l’analyse. 

Extraction de données et exploration de données : des utilisations complémentaires

L'extraction et l'exploration de données fonctionnent souvent en tandem. Pour obtenir des informations à partir de données, il faut pouvoir y accéder, ce qui rend l'extraction de données précieuse car elle permet d'accéder à des données à jour, prêtes à être exploitées. Voici quelques exemples :

Résumé de l'extraction de données et de l'exploration de données 

Tandis que l’extraction de données garantit la disponibilité et l’accessibilité des informations brutes, l’exploration de données les transforme en informations exploitables qui favorisent la prise de décision, la conformité, les prévisions et la personnalisation. Chaque processus joue un rôle distinct dans le cycle de vie des données, mais c’est leur collaboration qui donne véritablement du pouvoir aux entreprises. La combinaison de ces processus permet aux organisations de rationaliser leurs opérations, d’améliorer l’expérience client et d’obtenir un avantage concurrentiel. Ensemble, l’extraction de données et l’exploration de données comblent le fossé entre les informations brutes et les renseignements utiles.

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Grâce à ses capacités de gestion de données de bout en bout et sans code, Astera propose une extraction de données alimentée par l'IA et prend en charge les opérations d'exploration de données. Les entreprises peuvent utiliser AsteraLe composant IDP de 's permet de créer des flux de travail d'extraction de données personnalisés et automatisés. Les mesures de validation intégrées garantissent que seules des données sans erreur et de haute qualité sont fournies pour un traitement ultérieur. Astera facilite la transformation, la restructuration et la préparation des données extraites selon les besoins. L'intégration de l'outil à des tiers facilite la connexion aux entrepôts de données et aux outils BI pour l'exploration. Une fois extraites, les données peuvent être réintégrées dans les systèmes d'une entreprise à des fins de reporting et de tableau de bord. 

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