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La découverte de données est souvent utilisée comme un synonyme d’analyse commerciale par le biais de visualisations interactives. Les outils d’interaction visuelle des données constituent la majorité du marché de la découverte de données, et si de nombreuses entreprises ont aujourd’hui tendance à adopter une approche bimodale de la découverte de données gérée, de nouveaux types d’outils d’exploration et de visualisation des données apparaissent, comme l’analyse visuelle, qui permet d’identifier des modèles et des tendances. Les outils de reconnaissance des données sont généralement utilisés pour accélérer la collecte, l’analyse et le traitement de grands ensembles de données. L’utilisation de la visualisation, connue sous le nom de « découverte de données », a évolué ces dernières années, notamment dans le domaine de l’analytique et de la science des données. [Sources : 8,9,1,5]
Alors que les données visuelles ne mettent généralement en évidence que l’idée principale ou se concentrent sur un objectif spécifique, leur utilisation dans un outil de découverte peut faciliter la compréhension et l’interprétation des métriques. Chaque bit de données a une priorité, et lorsqu’un outil souscrit au processus de reconnaissance des données, il a la capacité d’afficher visuellement les données de ce bit. Sources : 3,0]
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. Le défi de la découverte de données consiste à choisir le bon outil qui donne accès à la découverte intelligente de données à tous les niveaux d’entreprises et d’utilisateurs. Il y a plusieurs domaines où des fonctionnalités doivent être fournies, et il y a un certain nombre de types de fonctionnalités différentes qu’un outil de découverte de données peut fournir. Un processus de découverte de données et de reconnaissance nécessite une combinaison d’outils d’analyse de données, de visualisation de données, d’analyse, de visualisation et de visualisation. [Sources : 7,3,5]
Par exemple, un outil de reconnaissance de données doté de fonctions de classification peut utiliser des expressions régulières (regex) pour déterminer le contenu des données. Sources : 6]
La découverte visuelle des données utilise une variété de modes de présentation pour accélérer le processus de découverte des données pertinentes. Ces outils de découverte fournissent des présentations visuelles, notamment des éléments à code couleur, pour catalyser la recherche d’informations pertinentes dans des ensembles de données tels que des graphiques, des tableaux et des diagrammes. Les applications logicielles de la catégorie Business Intelligence permettent aux entreprises de rechercher des données et des enregistrements provenant de diverses sources. Le type le plus courant d’outil de découverte de données basé sur la recherche est connu sous le nom d’outil de moteur de recherche et c’est l’un des types d’outils de recherche de données les plus populaires. Sources : 11,5,7,10]
L’objectif d’un outil visuel de découverte de données n’est pas simplement de casser les chiffres et de produire de jolis graphiques et diagrammes faciles à créer dans Excel ou PowerPoint. Sources : 1]
Les outils de découverte de données de nouvelle génération devraient avoir la capacité d’utiliser un large éventail de sources de données, telles que des données provenant de sources multiples. Les outils de découverte de données nécessitent d’autres types d’outils et de technologies, des langages de programmation statistique à Apache Spark. Il est donc important que la découverte de données permette l’intégration d’un large éventail de sources de données, notamment de données multistructurées. Sources : 2,8,8]
La découverte de données nécessite une compréhension des relations entre les données et de la modélisation des données, ainsi que l’utilisation d’analyses avancées pour vous aider à révéler des informations. 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. Sources : 4,9]
S’il existe des solutions autonomes pour la découverte de données, les chercheurs peuvent utiliser une gamme d’outils pour améliorer leurs analyses complexes. La découverte visuelle de données permet aux utilisateurs non techniques de créer des outils de recherche qui comprennent les relations et la modélisation des données mieux que les outils d’analyse traditionnels. [Sources : 10,10]
Une fois que vous avez cliqué sur un élément de visualisation, vous pouvez faire glisser et déposer les dimensions et les dimensions dans la visualisation. Le moteur d’un outil de reconnaissance de données peut traduire ces gestes en requêtes SQL en cliquant sur les éléments de visualisation et en faisant glisser et déposer des dimensions ou des actions dans les visualisations. A tout moment de la visualisation, la dimension ou la mesure peut être tirée et déposée. Sources : 1,2]
Votre fournisseur local de support technique devrait pouvoir vous aider à sélectionner et à installer un outil de détection des données. Si votre département ou unité a configuré une version personnalisée de l’outil de découverte de données, vous pouvez l’installer et la sélectionner dans l’outil de détection de données. Une fois que vous avez installé un outil de détection de données, il commence automatiquement à travailler et le fait même si vous pouvez sauvegarder le travail dans une base de données séparée, telle que SQL Server, SQL Database ou SQLite. [Sources : 12,12,12]
En termes simples, un outil de reconnaissance de données est un programme qui compile et fusionne des données provenant de plusieurs sources afin d’identifier les connexions et les similitudes entre elles. Alors que les outils de visualisation et de reconnaissance des données se concentrent exclusivement sur les données quantitatives, les outils de recherche tels que SQL Server, SQL Database ou SQLite disposent d’un large éventail de types et de sources de données ainsi que de diverses fonctions de visualisation et de recherche. Sources : 5,4]
La fonction clé d’un outil de reconnaissance de données est de collecter et d’analyser des données provenant de sources multiples, telles que des bases de données, des bases de données et des bases de données. Les fonctions clés d’un logiciel de découverte de données sont l’analyse des données, la visualisation, la recherche, la visualisation des données ou la recherche et l’analyse. [Sources : 4,1]
Remarque : plusieurs définitions des fonctions de détection de données ont été spécifiquement adaptées des rapports de recherche de Gartner, ce qui signifie que plusieurs d’entre elles ont été spécifiquement adaptées de leur rapport de recherche. Pour voir ce qui inspire et ce que vous savez dans ce domaine, veuillez consulter nos études de cas et regarder l’étude de cas de chacun des outils de découverte de données. Sources : 1,7]
Sources :
- 0] : https://anyconnector.com/data-migration/data-discovery.html
- 1] : https://www.softwareadvice.com/bi/data-discovery-tools-comparison/
- [2] : https://info.focustsi.com/it-services-boston/what-data-discovery-tools-do-you-need-in-2017
- [3] : https://whatagraph.com/blog/articles/data-discovery
- [4] : https://blog.betapage.co/how-to-choose-a-data-discovery-tool-430e8c82ea2f
- [5] : https://searchbusinessanalytics.techtarget.com/feature/Understanding-data-discovery-tools-in-the-enterprise
- [6] : https://nightfall.ai/data-discovery-and-classification-secure-pii
- [7] : https://www.datapine.com/blog/what-are-data-discovery-tools/
- [8] : https://intersog.com/blog/how-to-evaluate-new-data-discovery-tools-for-enterprise-big-data-strategy/
- [9] : https://bi-survey.com/data-discovery
- [10] : https://solutionsreview.com/business-intelligence/an-introductory-guide-to-data-discovery-tools-past-present-and-future/
- [11] : https://www.epcgroup.net/data-discovery-tools/
- [12] : https://it.cornell.edu/data-discovery/how-scan-data-discovery