Le Blog Data par Lizeo
Qu'est ce que la découverte des données ?
Une fois la collecte terminée, l’étape suivante est la découverte des données. On l’appelle aussi Data discovery.
Concrètement, ce processus sert à discerner les ensembles de données utiles. Ces derniers serviront ensuite à l’analyse ou à l’intégration. Par conséquent, cette phase est essentielle pour évaluer les exigences de qualité. En effet, les outils dédiés naviguent dans les informations. Ils appliquent ensuite des analyses avancées pour détecter les modèles et les erreurs.
Une analyse visuelle et technique
Généralement, les équipes effectuent cette étape via une analyse visuelle. L’objectif est d’aider les utilisateurs dans leurs opérations quotidiennes et leurs décisions commerciales. Malheureusement, les entreprises négligent souvent cette phase critique de la préparation. Pourtant, il faut absolument comprendre les données avant de les traiter. Ainsi, elles deviennent beaucoup plus fiables pour atteindre des objectifs commerciaux communs.
La découverte des données implique des recherches techniques utilisant des outils modifiés et l’expertise humaine avec l’aide de data scientists afin d’observer tout modèle ou tendance à partir des données collectées.
La découverte de données peut être classée en deux groupes :
- La “découverte manuelle” des données est le processus traditionnel de business intelligence dans lequel les spécialistes des données cartographient les données manuellement en utilisant leur haut niveau de connaissance, de compréhension et d’expérience des cas d’utilisateurs. Cette approche repose uniquement sur la puissance du cerveau humain, où le data scientist conceptualise et dessine une carte pour corréler et comprendre les données.
- La “découverte intelligente” de données est une forme plus moderne de business intelligence, qui utilise l’apprentissage automatique (machine learning) comme un processus automatisé de révélation de données et de fourniture d’informations commerciales de haute qualité. L’utilisation de l’intelligence artificielle prend moins de temps et permet de préparer, de conceptualiser, d’intégrer et de partager des données corrélées. Un visuel de données peut être préparé, présentant des modèles cachés et des informations précieuses.
La découverte des données est une étape cruciale pour mieux familiariser l’utilisateur avec les données collectées afin de déterminer le traitement nécessaire pour que les informations puissent être exploitées.
Vous voulez en savoir plus ?