Découverte et visualisation de données

Le profilage des données est le contrôle et le nettoyage de vos données à l’aide de processus basés sur des mesures. Un profil de données est une collection d’indicateurs statistiques qui aident à déterminer l’exactitude, l’exhaustivité, la structure et la qualité de nos données. Sources : 18,12,17]

Les activités de profilage conduisent à une série de conclusions sur l’ensemble des données physiques, avec un processus d’évaluation permettant de déterminer dans quelle mesure les données répondent aux exigences de qualité spécifiques des entreprises. Le profil des données lui-même peut être basé sur un certain nombre de métriques, telles que les règles commerciales qui révèlent certaines entreprises et règles. Sources : 15,2]

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En découvrant et en observant des relations intéressantes entre les données, les utilisateurs peuvent trouver l’imagination et l’inspiration dont ils ont besoin pour la prochaine visualisation de données. Il n’est pas surprenant que la capacité des humains à extraire des informations significatives des représentations visuelles rende les visualisations de données comme les outils de découverte si utiles lorsqu’elles sont utilisées pour l’analyse des données. Du point de vue de la recherche axée sur les données, les visualisations de données bien conçues sont un moyen de mieux comprendre les données, car elles aident à découvrir des tendances, à obtenir des informations, à explorer des sources et à raconter des histoires. Pour démontrer que les données peuvent être présentées aux dirigeants et aux clients qui veulent comprendre les idées et les tendances clés tout en menant eux-mêmes des recherches approfondies sur les données, les solutions de visualisation des données constituent une partie importante de la boîte à outils de reconnaissance et de visualisation des données pour l’analyse prédictive. Sources : 13,15,9,5]

Les outils de visualisation permettent d’accéder à plusieurs sources de données différentes et de présenter les résultats de manière visuellement convaincante. En remplaçant les séries et les colonnes de données par des images et des graphiques pour afficher graphiquement les informations, les utilisateurs peuvent localiser et enregistrer des informations en utilisant des outils de découverte visuelle. Sources : 2,15]

La visualisation des données porte ce concept à de nouveaux sommets en fournissant un ensemble d’outils et de techniques qui permettent aux utilisateurs de créer des représentations visuelles de leurs données collectées. Alors que les statistiques descriptives peuvent décomposer les données en quelque chose de plus digeste, la visualisation des données va plus loin en prenant les données et en créant des visuels qui communiquent instantanément une histoire. Les outils de visualisation de données permettent d’ajouter facilement toutes sortes d’informations aux visuels, mais ils restent simples. En présentant les données Web collectées sous forme de graphiques, de diagrammes et d’autres formats visuels, ils permettent de communiquer les différentes relations entre les données par le biais d’images. [Sources : 18,13,18,14]

La découverte visuelle de données utilise une variété de modes de présentation pour accélérer le processus de découverte de données pertinentes. Elle permet aux utilisateurs non techniques de créer un outil de recherche à cette fin, et elle permet la création de représentations visuelles des données dans un certain nombre de formats différents. Sources : 17,17]

En intégrant l’analyse et la visualisation des données, ce logiciel permet de réaliser des visualisations et des tableaux de bord puissants qui peuvent conduire à de nouvelles découvertes. Avec le bon outil de reconnaissance ou de visualisation des données, les utilisateurs peuvent découvrir les données sous-jacentes et créer des visualisations impressionnantes qui expriment des modèles dans des visuels puissants et mémorables. [Sources : 13,0,12,13]

Un outil robuste de reconnaissance des données devrait faciliter la lecture et la compréhension des schémas de données entre les départements, ainsi que la compréhension et l’échange d’informations. Les outils de découverte des données fournissent des informations détaillées qui sont dérivées des données pour mieux influencer les décisions commerciales. Sources : 3,7]

Les outils de découverte de données de nouvelle génération doivent être capables d’utiliser des données provenant de diverses sources, notamment le web, les téléphones mobiles et le cloud. Cela leur permet d’accéder à un large éventail de sources de données, y compris les données multi-structurées et la visualisation des données. [Sources : 11,11]

La recherche sur les données exige que les données soient disponibles à une échelle réalisable par le calcul, ce qui est maintenant la découverte et la visualisation. C’est précisément la raison pour laquelle les entreprises de logiciels et de science des données s’attachent à fournir des outils de reconnaissance des données afin de débloquer de nouvelles perspectives dans les sources de données les plus importantes du monde, telles que la santé, l’éducation, les soins de santé, les transports, l’agriculture, l’énergie, les finances, etc. Sources : 10,6]

La découverte de données implique d’interagir avec les données par le biais de diverses visualisations de données pour obtenir des informations commerciales. La découverte de données est le processus qui consiste à découvrir des informations pertinentes sur les données et à les transmettre aux utilisateurs qui en ont besoin. Les produits et outils de découverte de données sont essentiels pour maintenir une relation commerciale entre les scientifiques des données et leurs clients. Sources : 7,4,13]

La découverte de données nécessite la compréhension des relations entre les données et la modélisation des données, ainsi que l’utilisation de capacités analytiques avancées guidées par des outils de visualisation de données avancés tels que les visualisations, l’apprentissage automatique et la visualisation pour obtenir des informations. Pour voir les outils de découverte de données, vous pouvez parcourir nos études de cas et voir ce qui a inspiré Gartner, ainsi que des idées dans ce domaine. Il a besoin d’un ensemble de données pour détecter les valeurs aberrantes, trouver les zéros et autres données inexactes et les afficher dans un ensemble de données. Sources : 18,16,7]

Sources :

  • [0] : http://www.amberoon.com/agile-compliance-blog/bid/358644/data-visualization-discovery-and-visual-analytics
  • 1] : https://www.fortunebusinessinsights.com/data-visualization-market-103259
  • 2] : https://www.trustradius.com/data-visualization-bi
  • [3] : https://searchbusinessanalytics.techtarget.com/feature/A-look-at-the-leading-data-discovery-software-and-vendors
  • [4] : https://www.sisense.com/glossary/data-discovery/
  • [5] : https://www.softwareadvice.com/bi/data-visualization-comparison/
  • [6] : https://towardsdatascience.com/top-5-bi-tools-that-you-must-use-for-data-visualization-7ccc2a852bd3
  • [7] : https://www.datapine.com/blog/what-are-data-discovery-tools/
  • [8] : https://vizworld.com/2013/11/ibms-data-discovery-visualization-cloud-offerings-predictive-analytics/
  • [9] : https://www.squareonemea.com/solutions/data-discovery-visualization/
  • [10] : https://bigdata.cioreview.com/cioviewpoint/data-visualization-for-improvised-information-discovery-and-communication-nid-13260-cid-15.html
  • [11] : https://intersog.com/blog/how-to-evaluate-new-data-discovery-tools-for-enterprise-big-data-strategy/
  • [12] : https://www.dbta.com/Editorial/Trends-and-Applications/The-Importance-of-Data-Visualization-in-Data-Discovery-109672.aspx
  • [13] : https://www.infragistics.com/community/blogs/b/mobileman/posts/the-value-of-bringing-self-service-data-visualization-amp-data-discovery-to-your-organization
  • [14] : https://www.ibm.com/cloud/learn/data-visualization
  • [15] : http://blog.cambridgesoft.com/post/2013/03/12/Business-intelligence-trend-Data-discovery-and-visualization-replacing-reporting.aspx
  • [16] : https://bi-survey.com/data-discovery
  • [17] : https://solutionsreview.com/business-intelligence/an-introductory-guide-to-data-discovery-tools-past-present-and-future/
  • [18] : https://www.import.io/post/data-discovery-explained/
  • [19] : https://aithority.com/ait-featured-posts/what-is-deloittes-new-public-data-visualization-tool-all-about/