L’intégration du soi – le soi quantifié – pourrait apporter une valeur ajoutée et d’autres perspectives au processus de collecte des connaissances. Prenons quelques exemples tirés de notre premier épisode de Discovery for Health pour illustrer le potentiel de la découverte de données. En combinant les données d’un système de réclamations pour mieux comprendre la santé et le bien-être des consommateurs et de leurs prestataires de soins de santé, nous expliquons le pouvoir des données pour prédire et prévenir les risques sanitaires. Sources : 13,1,5]
Grâce à de solides outils de détection des données, les administrateurs peuvent retrouver les données sensibles stockées dans leurs pools de données et en créer un catalogue central. La plateforme Data Discovery offre de nouvelles façons de filtrer et d’interagir avec les données, et l’ensemble des données est présenté dans un tableau. Les catalogues de données sensibles peuvent être disponibles pour organiser le contenu de manière judicieuse et stocker les données dans le cloud. [Sources : 5,0,0]
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Outre le catalogage des données, les stratégies de gestion des métadonnées et des données doivent également inclure la capacité de comprendre l’état des données distribuées en temps réel. Bien que la capacité de surveiller les données soit au cœur du concept de découverte de données, il est d’autant plus important de pouvoir les classer. En développant les données, la découverte de données garantit que l’analyse de l’utilisation et des mesures connexes fonctionne. [Sources : 6,11,9]
Un outil de détection des données aide l’équipe de sécurité à savoir où se trouvent les données sensibles et où elles sont consultées. Sources : 9]
Pour véritablement permettre la découverte de données dans votre entreprise, vous devez repenser la façon dont vous utilisez votre catalogue de données. L’identification et la classification des données pour leur protection est une priorité pour toutes les données – Solution de sécurité Discovery. Les employés, les partenaires et les clients accèdent à des données qui doivent être identifiées, tenues secrètes et protégées à tout moment et en tout lieu. Sources : 7,6]
La découverte de données remplace le besoin d’un catalogue de données en fournissant un domaine – une compréhension spécifique et dynamique des données basée sur la façon dont un groupe de consommateurs spécifiques collecte, stocke, résume et utilise les données. La découverte de données suit l’exploration des données et garantit que vous pouvez trouver les bonnes données pour votre entreprise, et pas seulement les mauvaises, grâce à une méthode de démonstration. La découverte de données basée sur la recherche et la sécurité des données sont les solutions de sécurité que les utilisateurs finaux recherchent lorsqu’ils choisissent des solutions de découverte de données. [Sources : 6,8,12,12]
Sans un système de reconnaissance des données, il est presque impossible de tirer de la valeur et de la vérité des énormes quantités de données que les entreprises collectent et stockent, et de tirer des conclusions sur la santé de leurs clients. Sources : 2]
Les outils de découverte de données de classe entreprise fournissent une gestion et une sécurité intégrées des données, offrant aux entreprises un environnement sécurisé et centralisé pour l’exploration des données. La gestion automatisée et évolutive des données fonctionne avec la nouvelle nature distribuée des systèmes de données. Les utilisateurs auront accès à des environnements sécurisés et contrôlés dans lesquels chacun peut avoir confiance, et les utilisateurs bénéficieront de la possibilité de conserver leurs données dans un environnement sûr et sécurisé. [Sources : 6,10,10]
Le libre accès aux données favorise la découverte scientifique et, dans le même temps, contribue au développement professionnel des spécialistes des données et de l’informatique. En utilisant des outils de découverte de données, les systèmes de santé peuvent bénéficier des avantages de la découverte de données à un niveau de performance qui peut désormais atteindre son plein potentiel. [Sources : 3,5]
Les technologies de découverte de données permettent aux utilisateurs d’analyser, de nettoyer, de combiner et d’épurer rapidement des ensembles de données complexes, et d’obtenir les informations dont ils ont besoin pour prendre des décisions intelligentes et faire des découvertes efficaces. Les outils de découverte de données donnent aux entreprises une visibilité holistique de leurs ressources d’information, ce qui permet à leurs utilisateurs d’explorer et de travailler plus facilement avec les données de l’organisation. En rendant l’accès aux données plus accessible à un large éventail d’utilisateurs, les découvertes de données seront non seulement plus puissantes, mais aussi plus faciles. Sources : 10,10,10]
La recherche moderne de données permet aux entreprises de comprendre comment les données sont utilisées, consommées, stockées et éliminées au cours d’un cycle de vie, ce qui est essentiel pour la gestion des données et fournit des informations qui peuvent être utilisées dans les lacs d’optimisation. La découverte de données peut remplacer ou compléter les catalogues de données modernes en fournissant des informations distribuées en temps réel, tout en respectant les normes de gouvernance ou d’accessibilité universelles. L’apprentissage automatique vous permet d’avoir une vue d’ensemble de vos données, tandis que la découverte de données garantit que les données sont comprises et adaptées au fur et à mesure de leur évolution. Sources : 11,11,6]
L’analyse visuelle affirme qu’il est facile de traduire les insights en décisions exploitables, tandis que les utilisateurs ont le privilège de visualiser les résultats de ces actions. Elle permet aux utilisateurs d’interagir avec l’analyse des données d’une manière qui se rapproche de l’expérience de la découverte de données en temps réel, mais sans les frais généraux des outils d’analyse traditionnels. Sources : 10,12]
Sources :
- [0] : https://securiti.ai/blog/data-discovery-best-practices/
- 1] : https://bigdata.cioreview.com/cxoinsight/using-big-healthcare-data-to-accelerate-medical-discovery-nid-14582-cid-15.html
- 2] : https://www.phocassoftware.com/business-intelligence-blog/what-is-data-discovery
- [3] : https://www.healthitanswers.net/discovering-insights-healthcare-data-discovery-tools/
- [4] : https://www.gathrlab.com/digital-data-discovery-sweating-out-the-health-and-fitness-audience/
- [5] : https://nlmdirector.nlm.nih.gov/2019/01/29/data-discovery-at-nlm/
- [6] : https://www.kdnuggets.com/2020/12/data-catalogs-dead-long-live-data-discovery.html
- [7] : https://digitalguardian.com/blog/what-data-discovery
- [8] : https://www.marketsandmarkets.com/Market-Reports/data-discovery-market-132252132.html
- [9] : https://nightfall.ai/data-discovery-and-classification-secure-pii
- [10] : https://www.qlik.com/us/data-analytics/data-discovery
- [11] : https://towardsdatascience.com/data-discovery-the-future-of-data-catalogs-for-data-lakes-7b50e2e8cb28
- [12] : https://www.dataversity.net/analytics-vs-data-discovery/
- [13] : https://www.chegg.com/homework-help/discovery-health-turns-big-data-better-healthcare-introducti-chapter-13-problem-4qc-solution-9780133050905-exc