La qualité des analyses de données dépend des données utilisées pour les obtenir. Des données de haute qualité résultent de bonnes politiques de gouvernance données et de bonnes pratiques de gestion des données . Cela permet d'obtenir des informations de qualité auxquelles vous pouvez vous fier.
Pourquoi la gestion des données est-elle importante pour l'analyse des données ?
À mesure que les organisations numérisent leurs opérations, elles génèrent davantage de données, qui peuvent contenir des informations et des corrélations qui ne deviennent apparentes que lorsqu'elles sont analysées. Les décisions fondées sur des données ont plus de chances d'aboutir aux résultats escomptés et souhaités que celles fondées sur une intuition. Pour obtenir des données fiables, il faut investir dans la gestion des données. Avec les bonnes données, la prise de décision est plus efficace, ce qui augmente la satisfaction des clients, les revenus et la rentabilité.
gestion des données Pratiques analytiques
Vous trouverez ci-dessous les aspects de la gestion des données qui ont un impact sur l'analyse des données:
Data gouvernance
La gouvernance des données influence les politiques, les processus et les rôles qu'une organisation utilise pour s'assurer que la sécurité, l'intégrité, la qualité et la disponibilité des données sont toutes réalisées de manière contrôlée et responsable. La gouvernance données est essentielle à l'analyse des données car elle a un impact sur la qualité des données. Elle répertorie l'emplacement des données, leur qualité et leur importance, tout en favorisant la cohérence données.
Stockage des données
La façon dont les données sont stockées et l'endroit où elles sont stockées doivent être soigneusement étudiés en termes de latence, de capacité, de haute disponibilité et de flexibilité. Les performances et le temps de latence sont grandement améliorés par l'utilisation de supports à grande vitesse dotés de capacités d'accès parallèle. La flexibilité concerne le stockage de données non structurées, telles que les fichiers vidéo, qui peuvent être conservées sur site ou dans le nuage. Les niveaux de stockage support notion de stockage à chaud, tiède et froid avec une migration automatisée des données pour répondre à la demande. La redondance du stockage est la clé de la haute disponibilité. En cas de défaillance d'un appareil ou de sinistre, les données doivent être protégées contre la perte.
Les dépôts de données peuvent être sur sur site ou dans le nuage. Il est avantageux de pouvoir héberger les données dans différents nuages, car il est économiquement intéressant de rassembler les données dans un dépôt proche de l'endroit où elles ont été créées.
Sécurité des données
Les données opérationnelles et autres données analytiques doivent être protégées contre les pertes accidentelles et malveillantes. Les mesures de sécurité des données garantissent un accès uniquement autorisé et constituent un contrôle de conformité pour les données sensibles. Les contrôles d'accès basés sur les rôles (RBAC) limitent l'accès aux données pour qu'elles ne soient disponibles que pour les utilisateurs autorisés. Le chiffrement des données au repos et en mouvement protège contre les ransomwares et les attaques par espionnage.
Intégration des données
Pour une analyse efficace, les sources et les entrepôts de données doivent être connectés. Le flux et la préparation des données doivent être gérés de manière centralisée afin de maîtriser les coûts d'administration. La technologie d'intégration des données aide les organisations à créer rapidement des pipelines de données pour gérer le flux de données.
Entrepôts de données et marts de données
Les données brutes doivent être organisées pour permettre une analyse efficace des données afin de traiter les requêtes d'support à la décision. Les données sont généralement ordonnées, chargées et indexées dans des schémas en étoile ou en flocon de neige appropriés dans un entrepôt de données ou un datamart.
informatique décisionnelle Outils
Les outils informatique décisionnelle facilitent la création de tableaux de bord qui suivent les changements de données en temps réel et illustrent les corrélations cachées entre les données.
IA et apprentissage automatique
Les technologies d'intelligence artificielle (IA) et d'apprentissage automatique peuvent être appliquées pour automatiser l'exploration de grandes quantités de données brutes afin de rechercher des relations au sein d'un ensemble de données. L'analyse prédictive permet de prévoir les résultats potentiels afin d'éclairer la prise de décision.
gestion des données Exemples
Différentes approches de la gestion des données peuvent être utilisées en fonction des questions auxquelles l'analyse des données doit répondre. En voici quelques exemples :
Données sur les clients
Les équipes chargées de la clientèle doivent se tenir au courant de la situation des clients existants pour savoir quand ils ont besoin d'une support supplémentaire. Les données sources des applications de service desk telles que ServiceNow et Jira permettent de suivre les dossiers en cours, les problèmes remontés et les demandes d'amélioration. Les tableaux de bord analytiques fournissent une vue à 360 degrés du client pour permettre aux équipes clients de rester au courant des problèmes, des licences sur le point d'être renouvelées et des nouvelles opportunités que les vendeurs peuvent explorer.
Données marketing
La création d'une opportunité pour un nouveau client peut commencer par une recherche sur le web, qui aboutit à une visite du site web avant qu'une conversation puisse avoir lieu. Le marketing peut utiliser les données de tableau de bord provenant de l'activité des moteurs de recherche, des visites de sites Web et des systèmes de prospection tels que Salesforce pour suivre le parcours du client. Les équipes de vente ont besoin de données en temps quasi réel pour interagir avec les prospects pendant qu'ils recherchent des solutions, par exemple en visitant le site web.
Données logistiques
La circulation des marchandises entre les fournisseurs, les entreprises de livraison et les clients tels que les détaillants, est souvent un parcours complexe qui impose de lourdes contraintes aux systèmes d'analyse. Les expéditeurs doivent savoir où se trouvent leurs produits et dans quel état ils sont. Les entreprises de logistique doivent optimiser les chargements et les itinéraires. À destination, les entrepôts et les détaillants doivent savoir quand leurs expéditions arriveront. Les systèmes d'analyse révèlent les goulets d'étranglement, mettent en évidence les livraisons manquées et contribuent à l'optimisation des itinéraires et à la prévision des délais de livraison.
Données IoT
Les données des appareils de l'Internet des objets (IoT) sont générées de manière brute par les capteurs des appareils intelligents tels que les caméras, les sondes de température et les serrures numériques. Avant d'être chargées dans un système analytique, les données doivent être filtrées et sous-échantillonnées pour éviter de surcharger les serveurs et les réseaux. Ce traitement initial est effectué dans un serveur passerelle proche de la périphérie d'un réseau avant d'être transmis à un processus de pipeline de données .
Actian et gestion des données pour Analytics
La plateforme de données Actian transforme votre entreprise en simplifiant la façon dont vous connectez, gérez et analysez les données sur site et à travers un ou plusieurs clouds. Les systèmes d'analyse et de transaction d'Actian comportent des centaines d'intégrations de données prédéfinies qui facilitent l'analyse des données.
