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Un nombre croissant d’entreprises analysent aujourd’hui leurs données de deux manières principales. La visualisation, connue sous le nom de découverte de données, s’est développée ces dernières années en raison de l’augmentation de l’analyse et de la visualisation des données. [Sources : 5,2]
Les organisations qui ont déjà utilisé des systèmes de BI traditionnels peuvent acheter des outils de détection des données pour résoudre les mêmes problèmes que les outils traditionnels d’analyse et de visualisation des données, mais il existe un certain nombre de fonctionnalités qui permettent de disposer d’outils de détection des données dans plusieurs domaines. L’une des utilisations les plus courantes des outils de détection de données est un outil de classification des données – Discovery – qui fournit généralement à une équipe les connaissances nécessaires pour construire une utilisation et un stockage approfondis des données. Le processus de découverte des données nécessite une combinaison d’outils de classification des données, de visualisation des données et de gestion des données. [Sources : 11,3,20]
Un outil robuste de reconnaissance des données doit faciliter la lecture et la compréhension des modèles de données entre les départements et l’échange d’informations. Il facilite également la compréhension des données en garantissant que toutes les informations disponibles sont correctement catégorisées. Analyse ad hoc d’un ensemble de données sans avoir recours à des développeurs ou à une intervention informatique. [Sources : 6,15,8]
La découverte de données permet également d’en faire plus avec les informations dont vous disposez, des professionnels aux informations, plutôt que de perdre du temps à parcourir les bases de données. Les outils de découverte des données donnent aux entreprises une visibilité globale de leurs ressources d’information, ce qui permet aux utilisateurs professionnels d’explorer et de travailler plus facilement avec les données de l’organisation. [Sources : 6,23]
La découverte intelligente des données fournit des informations rapides, tandis que les outils avancés de visualisation des données permettent de créer un nouveau niveau de granularité dans une interface unique. La découverte visuelle des données permet aux utilisateurs non techniques de créer des outils de recherche plus performants que les outils de recherche traditionnels tels que les moteurs de recherche. [Sources : 7,12]
La découverte visuelle de données utilise une variété de modes de présentation pour accélérer le processus de découverte de données pertinentes. Les outils de reconnaissance de données utilisent généralement des outils de visualisation de données tels que la visualisation, la recherche visuelle et la navigation visuelle, qui accélèrent la recherche et la découverte de données provenant de diverses sources et d’autres sources de données. Les outils intelligents de découverte de données permettent aux entreprises de disposer d’informations interactives et digestes sur leurs opérations grâce à la navigation visuelle. Selon le Data Discovery Institute, le processus de reconnaissance des données est effectué par des logiciels de veille stratégique qui extraient et analysent les données en temps réel, les extraient de plusieurs sources et les regroupent en un seul endroit où les utilisateurs peuvent avoir une vue d’ensemble de toutes les données. [Sources : 12,3,21,24]
La technologie de découverte de données permet aux utilisateurs de nettoyer, d’analyser, de combiner et d’analyser rapidement des ensembles de données complexes, mais d’oublier les informations dont ils ont besoin pour prendre des décisions intelligentes et faire des découvertes efficaces. [Sources : 23]
Avec le développement des données, la découverte de données garantit que l’utilisation et les activités connexes font de même. En élargissant le champ des données et les connaissances qu’il faut pouvoir trouver, il faut pouvoir rendre le processus de découverte des données plus efficace. Bien que la capacité de surveiller vos données soit au cœur du concept de découverte de données, la capacité de classer les données sera encore plus importante à l’avenir. [Sources : 10,14,20]
En investissant dans des outils de détection de données, votre entreprise peut prendre vos données et les transformer en quelque chose d’utile. Avant de plonger dans cet outil étonnant, examinons quelques-unes des utilisations les plus courantes des découvertes de données dans les entreprises. L’outil de découverte de données aide votre équipe de sécurité à savoir où se trouvent les données sensibles et où elles sont le plus vulnérables. [Sources : 20,9,22]
Jetez un œil à cet article sur les risques de réidentification des enregistrements masqués, où l’accent devrait être mis sur l’anonymisation des données. La découverte de données est un outil formidable, mais pas toujours lorsqu’il s’agit de données dont la durée de vie est courte et qui doivent être analysées rapidement et brièvement. Les entreprises évoluent constamment, ce qui rend la découverte et la classification des données plus difficiles lorsque des technologies plus anciennes (ou vice versa) sont introduites. Lorsque de nouvelles données sont ajoutées – et c’est toujours le cas – les outils de découverte des données ne peuvent pas toujours suivre les changements, ce qui est évoqué dans le processus de découverte des données sensibles. [Sources : 19,2,16,13]
Le défi de la recherche de données consiste à choisir les bons outils qui permettent d’accéder à des données intelligentes à tous les niveaux de l’entreprise et des utilisateurs. Il existe de nombreuses options de recherche basées sur la découverte de données, et les utilisateurs finaux cherchent à sélectionner une solution de découverte de données. [Sources : 0,18]
Remarque : Plusieurs définitions des fonctions de reconnaissance des données ont été spécifiquement adaptées du rapport de recherche de Gartner. Remarque : Il s’agit d’une adaptation du rapport « Data Discovery : What does it mean to you ? » [Sources : 11,11]
L’exploration de données et la découverte de connaissances permettent aux utilisateurs d’étudier et d’étudier les données pour découvrir des tendances et des idées qui ne sont peut-être pas visibles en surface. Explorez les études de cas pour voir ce qui a inspiré Gartner et quelles connaissances ont été acquises dans ce domaine. [Sources : 15,1]
L’objectif de la découverte de données est de découvrir des données et des informations pertinentes, de les communiquer aux utilisateurs professionnels d’une manière accessible aux utilisateurs non techniques, et finalement d’améliorer les processus métier. La découverte de données consiste à rechercher dans les référentiels de données d’une organisation, à découvrir tout ce qu’ils contiennent, puis à agir sur ces informations pour les protéger et les valoriser. L’objectif de la découverte des données doit être de comprendre quel type de données est stocké et traité afin que les entreprises puissent en tirer de la valeur. Il s’agit de donner aux entreprises et aux utilisateurs les informations dont ils ont besoin. [Sources : 4, 17, 16, 21].
Sources:
- [0] : https://whatagraph.com/blog/articles/data-discovery
- [1] : https://blog.board.com/bi-analytics-reporting/data-discovery-tools-vs-business-intelligence-software-together-better/626/
- [2] : https://www.corsource.com/go-business-intelligence-data-discovery/
- [3] : https://searchbusinessanalytics.techtarget.com/feature/Understanding-data-discovery-tools-in-the-enterprise
- [4] : https://www.exonar.com/tech-talk/what-is-data-discovery
- [5] : https://bi-survey.com/data-discovery
- [6] : https://www.ovaledge.com/blog/data-discovery-for-efficient-data-governance
- [7] : https://www.suntecgroup.com/smart-data-discovery-how-smart-can-we-become-in-the-future/
- [8] : https://blogs.perficient.com/2013/01/23/data-discovery-part-2-use-cases/
- [9] : https://www.influencive.com/5-fast-facts-you-need-to-know-about-data-discovery/
- [10] : https://www.techrepublic.com/article/how-to-tackle-data-discovery/
- [11] : https://www.softwareadvice.com/bi/data-discovery-tools-comparison/
- [12] : https://solutionsreview.com/business-intelligence/an-introductory-guide-to-data-discovery-tools-past-present-and-future/
- [13] : https://securityintelligence.com/posts/data-discovery-and-classification-are-complicated-but-critical-to-your-data-protection-program/
- [14] : https://towardsdatascience.com/data-discovery-the-future-of-data-catalogs-for-data-lakes-7b50e2e8cb28
- [15] : https://www.datapine.com/blog/what-are-data-discovery-tools/
- [16] : https://www.sisense.com/glossary/data-discovery/
- [17] : https://dataprivacymanager.net/why-is-data-discovery-important-for-compliance/
- [18] : https://www.marketsandmarkets.com/Market-Reports/data-discovery-market-132252132.html
- [19] : https://www.forbes.com/sites/forbestechcouncil/2020/12/04/three-considerations-for-data-discovery-solutions/
- [20] : https://nightfall.ai/data-discovery-and-classification-secure-pii
- [21] : https://www.omnisci.com/technical-glossary/data-discovery
- [22] : 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
- [23] : https://www.qlik.com/us/data-analytics/data-discovery
- [24] : https://anyconnector.com/data-migration/data-discovery.html