Plus vous affinez les données stockées, plus elles deviennent précieuses

Disposer d'un grand nombre de données est une bonne chose, n'est-ce pas ? Cela dépend. Les données sont une matière première, comme un minerai extrait du sol. Elles contiennent un potentiel de création de valeur, mais ce potentiel n'est exploité qu'en les affinant.

Votre entreprise produit beaucoup de données chaque jour (chaque seconde en fait). Le simple fait de créer et/ou de posséder ces données ne signifie pas qu'elles génèrent de la valeur pour vous. Récolter de la valeur à partir des données de votre entreprise nécessite un processus de transformation pour convertir les données en informations, en perspectives exploitables, en décisions, puis en actions.

Les professionnels de la gestion des données , le personnel informatique et les analystes commerciaux sont les personnes chargées de guider la transformation des données. Ils utilisent une série d'étapes d'affinage pour convertir les matières premières générées par vos opérations en informations significatives et exploitables que les décideurs de toute l'entreprise utilisent pour diriger votre personnel, vos processus et vos ressources. Voici un aperçu des étapes d'affinage par lesquelles passent vos données et de la valeur ajoutée qu'elles apportent en cours de route.

Collection

Les données existent dans vos opérations, que vous les collectiez ou non. La première étape du raffinement des données est la collecte. Celle-ci a lieu au sein de vos systèmes opérationnels, des capteurs Embarqué et des flux de travail transactionnels exécutés au sein de votre entreprise. Certaines données sont collectées en temps réel par le biais de capteurs, de télémétrie et de surveillance, tandis que d'autres données sont collectées périodiquement (par exemple toutes les heures ou à la fin de la journée). La collecte des données est une question de mesure. L'adage de la gestion des données dit : "Si vous ne le mesurez pas, vous ne pouvez pas le gérer". Pour aller plus loin, si vous ne collectez pas les données, vous ne pouvez pas les utiliser pour prise de décision.

Agrégation

Il existe de nombreuses sources de données dans votre organisation, et aucune ne contient à elle seule toutes les informations nécessaires à une prise de décision efficace. Pourquoi ? parce que chaque source de données fournit un point de vue sur vos opérations. Utiliser une seule source de données, c'est comme se promener dans une arène sportive la nuit avec la seule lumière d'une lampe de poche - vous ne voyez qu'une vue très étroite de votre environnement, pas la vue d'ensemble. L'agrégation des données permet de rassembler les données provenant de diverses sources en un seul endroit, comme si l'on allumait plusieurs ampoules dans une arène sportive. Certaines données se chevaucheront, ce qui permettra de les filtrer, et il y aura des lacunes et des ombres, mais l'agrégation vous rapproche de la vue d'ensemble de vos opérations.

Rapprochement

Une fois les données regroupées en un seul endroit, l'étape suivante consiste à réconcilier les différents ensembles de données afin de combler les lacunes, les chevauchements et les informations contradictoires. C'est ce que l'on appelle parfois l'harmonisation des données. Une façon d'illustrer ce processus est de se souvenir de l'époque où, avant les appareils photo numériques, les gens prenaient des photos sur pellicule. Pour créer une image panoramique, on prenait plusieurs photos de scènes adjacentes, puis (après avoir attendu qu'elles soient développées) on alignait les images en les faisant se chevaucher pour obtenir une vue panoramique. La réconciliation des données est similaire, bien que considérablement plus complexe. Certains des facteurs utilisés dans le rapprochement des données sont la source des données, la qualité des données au moment où les données ont été capturées (parce que vous ne visualisez pas une image fixe, les données d'entreprise sont une cible mouvante). Le résultat du rapprochement des données est un ensemble de données unifié qui comprend des données provenant de toutes les sources de données.

Catégorisation

La catégorisation (souvent appelée catalogage) est la première étape de la compréhension du contenu de vos données. L'objectif de la catégorisation est de vous aider à comprendre "ce que sont vos données". Notez que cela diffère de la compréhension de "ce que vos données signifient", qui fait l'objet de l'étape suivante. La meilleure façon de comprendre la catégorisation des données est de se représenter une bibliothèque remplie de livres. Les livres individuels représentent différents éléments de données. Les bibliothécaires utilisent un système de catalogage (système décimal de Dewey, bibliothèque du congrès, etc.) pour trier et organiser les livres en fonction de leur contenu.

Dans le monde des affaires, les entreprises disposent de métamodèles de données qui fournissent la structure de catalogage. La catégorisation consiste à aligner les données opérationnelles (quelle que soit la source de collecte) sur ces métamodèles, afin que des concepts similaires (tels que les données clients) puissent être analysés ensemble. C'est à ce moment-là que les données sont transformées en informations.

Analyse

L'analyse des données consiste à comprendre la signification de vos informations. Les professionnels des données et de l'entreprise résument, trient, filtrent, établissent des corrélations, établissent des projections et effectuent des analyses de tendances afin d'affiner les informations catégorisées et de les transformer en informations significatives et exploitables sur votre entreprise. Il est intéressant de noter que les données montrent qu'une étape spécifique du processus prend 2,385 secondes. Il est instructif de savoir que la mesure du processus correspondait au temps nécessaire pour autoriser une transaction par carte de crédit. Mais ce chiffre est-il bon ou mauvais ? Est-il pertinent ? Indique-t-il que quelque chose ne va pas ? Quelqu'un doit-il prendre des mesures à cause de ce chiffre ? L'analyse des données est l'étape d'affinage qui convertit les informations en connaissances sur votre entreprise.

Présentation

La possession de données, d'informations et de connaissances ne crée pas de valeur pour votre organisation. La valeur provient des décisions que vous prenez et des actions qui résultent de l'interprétation des données. La dernière étape du processus d'affinage des données consiste à prendre les informations que vous avez générées et à les présenter aux décideurs, aux opérateurs du système et à les rendre disponibles pour les systèmes d'automatisation. Tout comme vous avez agrégé les données plus tôt dans le processus, cette étape implique la diffusion, la publication et la visualisation des informations à des fins de consommation.

La qualité des données disponibles pour la présentation est directement liée à l'efficacité de vos processus de collecte, d'agrégation, de rapprochement, de catégorisation et d'analyse. Actian offre un ensemble de capacités de gestion des données pour aider votre personnel à orchestrer le processus d'affinage - permettant non seulement ces étapes nécessaires, mais aussi la mise en œuvre d'activités robustes au sein de ces étapes. Les données ont d'autant plus de valeur que vous les affinez.

Avec les bons outils, vous serez en mesure de développer plus rapidement de meilleures connaissances. Il en résultera de meilleures décisions et une plus grande valeur ajoutée pour votre entreprise. La plateforme de données Actian Data Warehouse comprend des connecteurs vers des centaines de sources de données et des fonctions permettant d'affiner et de transformer les données brutes en informations.

Pour en savoir plus sur l'entrepôt de données connectées en temps réel d'Actian, consultez le site https://www.actian.com/solutions/connected-data-warehouse/.

À propos d'Actian Corporation

Actian facilite l'accès aux données. Notre plateforme de données simplifie la façon dont les gens connectent, gèrent et analysent les données dans les environnements cloud, hybrides et sur site . Avec des décennies d'expérience dans la gestion des données et l'analyse, Actian fournit des solutions de de haute performance qui permettent aux entreprises de prendre des décisions basées sur les données. Actian est reconnu par les principaux analystes et a reçu des prix de l'industrie pour sa performance et son innovation. Nos équipes partagent des cas d'utilisation éprouvés lors de conférences (par exemple, Strata Data) et contribuent à des projets à code source ouvert. Sur le blog d'Actian, nous couvrons des sujets allant de l'ingestion de données en temps réel à l'analyse pilotée par l'IA.