Ces dernières années, les outils de reconnaissance visuelle des données, tels que Google Analytics, ont évolué pour intégrer l’IA et l’apprentissage automatique dans les plateformes d’analyse et de BI afin d’aider les utilisateurs professionnels, et pas seulement les experts en données. Les visualisations, connues sous le nom de « découverte de données », sont devenues une partie intégrante de l’écosystème de la veille stratégique (BI) et de l’analyse (analytique). Sources : 18,11]
L’acquisition intelligente de données permet à l’IA de détecter automatiquement les relations entre les données et donc de trouver des connexions de données. L’IA accélère également l’analyse d’une organisation en prenant en charge les recommandations et en accélérant l’analyse organisationnelle grâce à l’IA, c’est-à-dire en fournissant des suggestions. Sources : 16,4]
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En langage clair, cela signifie que les outils dotés de capacités avancées de détection des données peuvent vérifier plus de points de données et suggérer plus de connexions qu’une personne ne pourrait le faire. Pour utiliser ces données, vous devez identifier et utiliser des exemples. [Sources : 19,2,8]
La découverte de données implique également de prendre des mesures concernant les données sensibles afin d’améliorer la santé globale des données de votre organisation. Ainsi, les données sensibles qui ne sont pas utiles à la découverte de données resteront en sécurité pendant que vous poursuivez le processus de découverte de données. Pour trouver des modèles optimaux pour la découverte de données, vous devrez peut-être utiliser les données dans des modèles d’impression réguliers. [Sources : 13,15,15]
La découverte de données est le processus qui consiste à découvrir des informations pertinentes sur les données et à les mettre à la disposition des utilisateurs professionnels qui en ont besoin. Pour mettre en place votre classification pour la découverte de données, assurez-vous que vous êtes clair sur ce que les données vous aideront à réaliser. Sources : 21,10]
Le processus de découverte des données implique la connexion de plusieurs sources de données, le nettoyage des données, leur préparation, leur partage au sein de l’organisation et la réalisation d’analyses pour mieux comprendre les processus métier. La découverte de données permet de découvrir et de classer les données personnelles et de créer une carte de données. System Datascanning : la collecte et l’analyse des données du système à partir de diverses sources telles que les systèmes, les bases de données, les ordinateurs, les appareils mobiles, etc. [Sources : 3,16]
La phase de découverte des données doit être achevée avant qu’un mouvement de données puisse être effectué. Parce qu’il existe une grande quantité d’informations sur les données, telles que le nombre d’utilisateurs, les types de données, etc. Le processus d’utilisation de l’ensemble de données découvert pour créer une carte de données et analyser ces données est similaire au processus de découverte d’un artiste. Sources : 5,0]
Alors que la science des données fournit une analyse puissante et est lente, complexe et difficile à mettre en œuvre, la découverte de données permet une exploration limitée en profondeur. Les outils de découverte de données sont excellents, mais lorsque de nouvelles données sont déplacées vers l’arrière – et c’est toujours le cas – ils ne peuvent pas suivre le changement. Dans cet exemple, la découverte de données est facile à utiliser, avec seulement quelques limitations, comme un nombre limité de types de données et une petite quantité de ressources. Sources : 10,6]
Cet aspect de la qualité des données retarde le processus de découverte et entrave la capacité de l’outil à comprendre les données de manière significative. Les outils de découverte de données peuvent résoudre ce problème en facilitant l’accès à des ensembles de données complexes pour les employés non informaticiens et en faisant appel à leur expertise en science des données. Sources : 1,10]
La découverte visuelle des données utilise une variété de modes de présentation pour accélérer le processus de découverte des données pertinentes et permet aux utilisateurs non techniques de créer un outil basé sur la recherche pour cela. Les outils de découverte fournissent des présentations visuelles qui comprennent des éléments à code couleur pour catalyser le processus de découverte, tels que des diagrammes, des graphiques et d’autres éléments visuels. Les outils de découverte de données utilisent généralement une combinaison de présentations visuelles, de visualisation de données, d’outils de visualisation ou d’outils de science des données pour accélérer les processus de découverte pour des ensembles de données complexes avec une variété de types de données. [Sources : 22,22,17,7]
Un outil intelligent de reconnaissance des données permet aux entreprises d’obtenir des informations interactives et digestes sur leurs opérations par le biais d’une navigation visuelle telle que des cartes, des diagrammes, des graphiques et autres visualisations. Sources : 14]
Les outils de découverte de données doivent prendre en charge de grandes quantités de données et évoluer de manière à ce que les utilisateurs puissent accéder et comprendre les connaissances qui s’y cachent. Un outil de reconnaissance de données robuste doit faciliter la lecture, la compréhension et le partage des modèles de données entre les départements. Sources : 7,9]
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 les résultats présentés. Une fonction clé du logiciel de reconnaissance des données est l’acquisition, l’analyse, la visualisation et le transfert des données. [Sources : 18,12]
Il s’agit généralement de mesures fondées sur les données prises par l’organisation et qui s’avèrent essentielles pour le développement de l’entreprise. Le processus de découverte des données débloque immédiatement le potentiel de nouvelles opportunités commerciales telles que de nouveaux produits, services et opportunités de croissance. [Sources : 7,9]
Il est important de noter que pour des raisons d’efficacité, les outils de reconnaissance des données collectent souvent les données au hasard et les lisent dans leur intégralité. Les données brutes peuvent être difficiles à interpréter et nécessitent donc une révision et une standardisation des chiffres clés collectés. Sources : 1,14]
Les entreprises qui maîtrisent la collecte, le profilage et le catalogue des données seront mieux équipées pour détecter les anomalies, identifier les modèles et tirer des enseignements précieux des données qu’elles contiennent. Pour faciliter leur analyse, les outils de découverte des données doivent combiner des données provenant de sources multiples et de structures différentes et les transformer en un élément de données unique, cohérent, homogène et facile à digérer. [Sources : 9,20,7,7]
Sources :
- [0] : https://www.silwoodtechnology.com/blog/data-discovery-the-step-before-extraction/
- 1] : https://www.dataguise.com/blog/the-difficult-reality-of-data-discovery-the-structured-data-view
- [2] : https://medium.com/rock-your-data/the-point-of-big-data-and-analytics-is-not-just-to-manage-more-data-but-to-generate-insights-fed6a455787f
- [3] : https://www.onetrust.com/blog/why-privacy-teams-need-data-discovery/
- [4] : https://www.datasciencecentral.com/profiles/blogs/why-cloud-data-discovery-matters-for-your-business
- [5] : https://engineering.atspotify.com/2020/02/27/how-we-improved-data-discovery-for-data-scientists-at-spotify/
- [6] : https://timoelliott.com/blog/2015/03/what-is-big-data-discovery.html
- [7] : https://www.datapine.com/blog/what-are-data-discovery-tools/
- [8] : https://blog.capterra.com/go-beyond-ad-hoc-reporting-tools-with-augmented-data-discovery/
- [9] : https://blog.betapage.co/how-to-choose-a-data-discovery-tool-430e8c82ea2f
- [10] : https://www.sisense.com/glossary/data-discovery/
- [11] : https://www.yellowfinbi.com/blog/2020/10/what-is-augmented-analytics
- [12] : https://www.softwareadvice.com/bi/data-discovery-tools-comparison/
- [13] : https://www.infosysblogs.com/infosysdigital/2020/09/why_unstructured_data_discover.html
- [14] : https://anyconnector.com/data-migration/data-discovery.html
- [15] : https://www.dqlabs.ai/blog/10-steps-to-data-profiling-for-successful-data-discovery-part-i/
- [16] : https://www.tibco.com/reference-center/what-is-data-discovery
- [17] : https://searchbusinessanalytics.techtarget.com/feature/Understanding-data-discovery-tools-in-the-enterprise
- [18] : https://bi-survey.com/data-discovery
- [19] : https://www.techrepublic.com/article/how-to-tackle-data-discovery/
- [20] : https://www.precisely.com/blog/data-quality/top-benefits-of-data-discovery-and-cataloging
- [21] : https://www.infosecurity-magazine.com/opinions/howto-data-discovery/
- [22] : https://solutionsreview.com/business-intelligence/an-introductory-guide-to-data-discovery-tools-past-present-and-future/