Qu’est-ce que la découverte et la visualisation de données ?

Alors que de nombreuses entreprises ont aujourd’hui tendance à mettre en œuvre une approche bimodale de l’acquisition et de la visualisation des données, une nouvelle approche de la collecte et de la visualisation des données a évolué et permet d’identifier des modèles et des tendances. La visualisation, connue sous le nom de « découverte de données », a évolué ces dernières années dans le domaine de la science des données et de l’analyse des données. Sources : 7,2]

L’élément le plus important de la découverte de données est l’intégration de l’analyse visuelle interactive, qui permet aux utilisateurs de visualiser leurs données de manière interactive, claire et sous tous les angles, et d’accéder à des événements hyper spécifiques. Cela permet aux utilisateurs d’interagir non seulement avec l’analyse des données de manière associée, mais aussi avec les données elles-mêmes. Sources : 10,6]

Le moteur d’un outil de reconnaissance de données peut traduire ces gestes en requêtes SQL en cliquant sur des éléments de visualisation, en faisant glisser et en déposant des dimensions et des mesures dans la visualisation. Au moment de la visualisation, vous pouvez cliquer sur un élément de visualisation, glisser et déposer des dimensions ou des mesures, et à n’importe quel endroit de votre visualisation, vous pouvez cliquer et les glisser dans une requête. Sources : 14,16]

En élargissant le champ de connaissance des données que vous trouverez, vous pouvez rendre le processus de découverte des données plus efficace. La découverte de données donne aux entreprises la possibilité d’accéder aux informations qu’elles découvrent dans leurs données et de s’appuyer sur elles pour la veille économique, la compréhension des affaires et l’analyse des affaires. Un outil de découverte de données donne aux entreprises une visibilité globale de leurs ressources d’information, ce qui permet à leurs utilisateurs d’explorer et de travailler plus facilement avec les données de l’organisation. Sources : 1,9,10]

Les outils de visualisation permettent d’accéder à plusieurs sources de données différentes et de présenter les résultats de manière visuellement convaincante. Ces outils offrent aux analystes de données la possibilité de visualiser de grandes quantités de données en révélant graphiquement les modèles et les valeurs aberrantes cachés dans les données. 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. Il n’est pas surprenant que la capacité des humains à extraire des informations significatives des représentations visuelles rende d’autant plus importante l’utilisation d’un outil de visualisation de données pour l’analyse des données. [Sources : 12,21,0,12]

La découverte visuelle de données utilise une variété de modes de présentation pour accélérer le processus de découverte de données pertinentes. Les outils de découverte fournissent des présentations visuelles, y compris des éléments à code couleur, pour catalyser l’analyse de grandes quantités de données provenant de diverses sources, notamment des graphiques, des tableaux et des diagrammes. Bien que la visualisation des données soit un excellent outil pour rechercher et comprendre des données plus importantes, plus diverses et plus dynamiques, elle peut aller plus loin. Sources : 5,20,18]

Cet article examinera les différents types d’outils de reconnaissance des données disponibles dans le domaine de la visualisation des données. Pour voir comment Gartner vous inspire et vous donne un aperçu du domaine, explorez cette étude de cas pour voir certains de ces outils de découverte de données. Sources : 5,17]

Le fournisseur de solutions d’analyse d’entreprise Microstrategy définit la découverte de données comme un processus permettant d’obtenir des informations à partir de modèles et de tendances cachés. La découverte de données est un processus qui permet aux utilisateurs de reconnaître des modèles dans les données en les visualisant et en les aidant par une analyse guidée. Les logiciels de Business Intelligence, qui extraient les données de différentes sources et les consolident en un seul endroit où les utilisateurs peuvent avoir une vue d’ensemble de leurs données, effectuent ce processus de découverte des données. L’objectif est d’identifier des modèles ou des valeurs aberrantes par le biais d’une analyse avancée guidée en parcourant visuellement les données. [Sources : 1,16,20,6]

Chaque bit de données a une priorité, et lorsqu’un outil souscrit au processus de découverte de données, il a la capacité de l’afficher visuellement. [Sources : 13]

Un outil de reconnaissance de données robuste devrait faciliter la lecture et la compréhension des modèles de données entre les départements et l’échange d’informations. Pour faciliter leur analyse, les outils de découverte de données devraient combiner des données provenant de sources multiples et de structures différentes, en transformant les données en un élément unique, cohérent et facile à digérer. [Sources : 9,5]

Avec les bons outils de reconnaissance et 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. Le motif de la visualisation des données est de reconnaître des modèles qui ne peuvent être reconnus en analysant différents ensembles de données. Les outils intelligents de découverte de données permettent aux entreprises d’obtenir des informations interactives et digestes sur leurs opérations grâce à la navigation visuelle. Sources : 8,4,19]

La recherche de données exige que les données soient présentes de telle manière que la découverte et la visualisation soient désormais possibles à grande échelle. La découverte de données est un processus continu qui détecte les modèles, les valeurs aberrantes et les erreurs dans de grands ensembles de données structurées et non structurées, indépendamment du processus d’analyse basé sur l’organisation. Le processus de découverte des données implique la connexion de plusieurs sources de données, le nettoyage et le traitement des données, le partage des données entre les entreprises et la réalisation d’analyses pour mieux comprendre les processus d’entreprise. En outre, le traitement des données réorganise les données de manière à ce que les composantes de visualisation et d’analyse des données – la découverte – puissent se dérouler plus facilement. Sources : 17,3,17,11]

Cela peut contribuer à simplifier le processus en rendant les données à nouveau plus gérables, ainsi que pour les composantes de visualisation et d’analyse des données de l’analyse. [Sources : 15]

Sources :

• 0] : http://blog.cambridgesoft.com/post/2013/03/12/Business-intelligence-trend-Data-discovery-and-visualization-replacing-reporting.aspx
• 1] : https://www.techrepublic.com/article/how-to-tackle-data-discovery/
• 2] : https://bi-survey.com/data-discovery
• 3] : https://www.tibco.com/reference-center/what-is-data-discovery
• [4] : https://www.infragistics.com/community/blogs/b/mobileman/posts/the-value-of-bringing-self-service-data-visualization-amp-data-discovery-to-your-organization
• [5] : https://www.datapine.com/blog/what-are-data-discovery-tools/
• [6] : https://www.omnisci.com/technical-glossary/data-discovery
• [7] : https://intersog.com/blog/how-to-evaluate-new-data-discovery-tools-for-enterprise-big-data-strategy/
• [8] : https://anyconnector.com/data-migration/data-discovery.html
• [9] : https://blog.betapage.co/how-to-choose-a-data-discovery-tool-430e8c82ea2f
• [10] : https://www.qlik.com/us/data-analytics/data-discovery
• [11] : https://bigdata.cioreview.com/cioviewpoint/data-visualization-for-improvised-information-discovery-and-communication-nid-13260-cid-15.html
• [12] : https://www.trustradius.com/data-visualization-bi
• [13] : https://whatagraph.com/blog/articles/data-discovery
• [14] : https://www.softwareadvice.com/bi/data-discovery-tools-comparison/
• [15] : https://1904labs.com/2019/06/11/how-data-discovery-and-analysis-can-make-your-data-manageable-again/
• [16] : https://info.focustsi.com/it-services-boston/what-data-discovery-tools-do-you-need-in-2017
• [17] : https://coresignal.com/blog/what-is-data-discovery/
• [18] : https://www.dbta.com/Editorial/Trends-and-Applications/The-Importance-of-Data-Visualization-in-Data-Discovery-109672.aspx
• [19] : https://towardsdatascience.com/top-5-bi-tools-that-you-must-use-for-data-visualization-7ccc2a852bd3
• [20] : https://solutionsreview.com/business-intelligence/an-introductory-guide-to-data-discovery-tools-past-present-and-future/
• [21] : https://www.import.io/post/data-discovery-explained/