Bien que les outils de découverte de données existent depuis un certain temps, une approche plus flexible de l’analyse des données semble avoir finalement fait son entrée dans le courant dominant, rendant la veille économique plus accessible aux masses. La visualisation, connue sous le nom de « découverte de données », a évolué depuis longtemps avec l’arrivée d’outils de visualisation de données tels que Google Analytics et Microsoft SQL Server. Sources : 3,14]
La découverte de données est un terme nébuleux difficile à définir, mais elle s’inscrit dans la tendance à l’intelligence guidée par les données, telle qu’elle est définie par l’exploration des données, l’analyse des données et les outils de visualisation des données tels que Google Analytics et Microsoft SQL Server. Ce terme alternatif, parfois utilisé de manière interchangeable avec le terme « data mining », renforce l’idée que tous les types de données et d’ensembles de données doivent être présentés et accessibles afin de commencer à traiter l’information, dans le but ultime de générer de nouvelles perspectives. Sources : 0,14,0]
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Comme expliqué dans Exploration et découverte de données, les utilisateurs professionnels obtiennent des réponses à partir de représentations visuelles des données. La découverte visuelle de données permet aux utilisateurs non techniques de créer des outils de recherche pour l’exploration, l’analyse et la visualisation des données. Une fois les données traitées, on peut les étudier pour voir quelles parties permettent de trouver les réponses recherchées. Sources : 8,2,10]
L’exploration des données peut également être utile aux data scientists pour accéder à des données d’entreprise qui n’étaient pas si faciles à voir auparavant. La visualisation des données vous permet d’utiliser la capacité de l’œil à reconnaître rapidement différentes couleurs, formes et motifs. Sources : 7,9]
La collecte intelligente de données permet à l’IA de détecter automatiquement les relations entre les données et d’accélérer l’analyse d’une entreprise en formulant des recommandations. Dans de telles situations, les méthodes d’exploration de données vous aideront et vous pourrez trouver une compréhension de base de l’AED qui vous fournira une bonne base pour utiliser l’exploration de données dans votre analyse commerciale. [Sources : 12,7,7,11]
La découverte de données est un processus qui permet aux utilisateurs de reconnaître des modèles dans les données en les examinant et en les aidant en appliquant des analyses modernes. L’exploration des données utilise la capacité d’identifier des données qui pourraient ne pas être capturées par les outils d’analyse et aide les analystes à choisir les bons outils pour leurs besoins spécifiques, tels que les outils de visualisation et d’analyse des données. L’exploration et la visualisation des données fournissent une interface simple et facile à utiliser pour appliquer les données à des ensembles de données en temps réel et à d’autres types de données. [Sources : 10,15,13]
La découverte visuelle des données utilise une variété de modes de présentation pour accélérer le processus de découverte des données pertinentes. Elle permet aux utilisateurs d’extraire des données de sources multiples et d’éviter les réponses à des requêtes ad hoc comme le suggèrent les outils de visualisation de données tels que Google Analytics, Microsoft Excel et Microsoft SQL Server. Sources : 10,2]
Les outils de reconnaissance intelligente des données permettent aux entreprises de disposer d’informations interactives et digestes sur leurs opérations grâce à la navigation visuelle. Les solutions et outils logiciels SIG avancés facilitent les flux de travail existants en matière d’analyse des big data en permettant aux analystes de données de créer et de partager facilement des visualisations de données intuitives qui favorisent l’exploration des données spatiales. Des plates-formes d’interaction multimodale accélérée avec des interfaces graphiques qui donnent la priorité aux caractéristiques humaines, réduisent le temps d’exploration, éliminent les goulots d’étranglement des données pour l’analyse individuelle, accélèrent l’échange de vues et facilitent l’exploration des big data par l’analyse visuelle. Dans les outils d’exploration des big data, l’interactivité est un élément clé des données – tant pour le processus de découverte que pour le processus de visualisation. [Sources : 4,13,13,13]
La découverte des données nécessite de comprendre la structure des valeurs, des distributions et des relations des données, et d’utiliser des analyses avancées pour vous aider à révéler des informations. Le résultat de l’exploration des données peut être aussi simple que la compréhension des relations entre les données et la modélisation des données. Une fonction clé du logiciel de reconnaissance des données est l’intégration des outils d’analyse et de visualisation dans le processus d’exploration et le processus de visualisation. [Sources : 9,3,1]
Les outils de reconnaissance des données les plus courants prennent en charge l’accès aux sources de données, offrent des capacités d’exploration, de préparation et de modélisation des données, prennent en charge la visualisation des données et leur digestion, permettent une navigation interactive et des options de partage, et offrent un large éventail de capacités d’analyse et de visualisation des données. Rassembler toutes ces compétences dans un seul outil est essentiel pour utiliser ces outils pour la découverte et l’exploration de données. Les outils de découverte de données basés sur l’IA les plus populaires sont Google Analytics, Microsoft SQL Server, Google Docs, Amazon Web Services et Microsoft Excel. Sources : 15,13,5]
Sources :
- [0] : https://healthitanalytics.com/news/data-mining-big-data-analytics-in-healthcare-whats-the-difference
- 1] : https://www.softwareadvice.com/bi/data-discovery-tools-comparison/
- 2] : https://www.dataversity.net/analytics-vs-data-discovery/
- [3] : https://bi-survey.com/data-discovery
- [4] : https://anyconnector.com/data-migration/data-discovery.html
- [5] : https://www.freecodecamp.org/news/think-you-need-a-dashboard-you-should-build-a-notebook-instead-33104d913f95/
- [6] : https://www.nodalpoint.com/log-files-exploration-with-oracle-big-data-discovery-1-1/
- [7] : https://blog.ml.cmu.edu/2020/08/31/2-data-exploration/
- [8] : https://bigdatapath.wordpress.com/2018/11/26/data-exploration-vs-data-discovery/
- [9] : https://dzone.com/articles/data-exploration-and-data-preparation-for-business
- [10] : https://solutionsreview.com/business-intelligence/an-introductory-guide-to-data-discovery-tools-past-present-and-future/
- [11] : https://www.tibco.com/reference-center/what-is-data-discovery
- [12] : https://medium.com/ml-research-lab/chapter-4-knowledge-from-the-data-and-data-exploration-analysis-99a734792733
- [13] : https://www.omnisci.com/learn/data-exploration
- [14] : http://www.enterpriseappstoday.com/business-intelligence/data-discovery-is-changing-business-intelligence.html
- [15] : https://www.qlik.com/us/data-analytics/data-exploration