La qualité des analyses de données dépend entièrement de celle des données utilisées pour les réaliser : une data de haute qualité résulte de bonnes gouvernance des données et gestion des données rigoureuses. Cela permet ensuite d'obtenir des informations pertinentes et fiables.
Pourquoi gestion des données est-elle importante gestion des données l'analyse de données ?
À mesure que les entreprises numérisent leurs activités, elles génèrent davantage de données, qui peuvent receler des informations et des corrélations qui ne se révèlent qu’une fois analysées. Les décisions fondées sur les données ont plus de chances de déboucher sur les résultats escomptés et souhaités que celles qui reposent sur l’intuition. Pour disposer de données fiables, il est nécessaire d’investir dans gestion des données. Avec les bonnes données, prise de décision efficacité, ce qui se traduit par une amélioration de la satisfaction client, une augmentation du chiffre d’affaires et une meilleure rentabilité.
gestion des données pour l'analyse
Voici les aspects de gestion des données ont une incidence sur l'analyse des données:
gouvernance des données
gouvernance des données gouvernance les politiques, les processus et les rôles mis en place par une organisation pour garantir que la sécurité, l'intégrité, la qualité et la disponibilité des données soient assurées de manière contrôlée et responsable. gouvernance des données gouvernance essentielle à l'analyse des données, car elle influe sur la qualité de celles-ci. Elle permet de répertorier l'emplacement, la qualité et l'importance des données, tout en favorisant leur cohérence.
Stockage des données
Le choix du mode et du lieu de stockage des données nécessite de prendre soigneusement en compte la latence, la capacité, la haute disponibilité et la flexibilité. Les performances et la latence sont considérablement améliorées grâce à l'utilisation de supports à haute vitesse dotés de Fonctionnalités d'accès parallèle. La flexibilité fait référence au stockage de données non structurées, telles que les fichiers vidéo, qui peuvent être conservées sur site dans le cloud. Les niveaux de stockage support notions de stockage « chaud », « tiède » et « froid », avec une migration automatisée des données pour s'adapter à la demande. La redondance du stockage est la clé de la haute disponibilité. En cas de panne d'un périphérique ou de sinistre, les données doivent être protégées contre toute perte.
Les référentiels de données peuvent être hébergés sur site dans le cloud. La possibilité d'héberger les données sur différents clouds présente un avantage certain, car il est plus rentable de regrouper les données dans un dépôt de leur lieu de création.
Sécurité des données
Les données opérationnelles et autres données utilisées à des fins d'analyse doivent être protégées contre toute perte accidentelle ou malveillante. Les mesures de sécurité des données garantissent un accès réservé aux seules personnes autorisées et constituent un contrôle de conformité pour les données sensibles. Les contrôles d'accès basés sur les rôles (RBAC) limitent l'accès aux données afin qu'elles ne soient accessibles qu'aux utilisateurs autorisés. Le chiffrement données au repos en transit offre une protection contre les ransomwares et les attaques par espionnage.
Intégration des données
Pour garantir l'efficacité de l'analyse, les sources de données et les entrepôts de données doivent être interconnectés. Le flux et la préparation des données doivent être gérés de manière centralisée afin de maîtriser les coûts administratifs. Les technologies d'intégration des données aident les organisations à créer rapidement des pipelines de données pour gérer ce flux.
Entrepôts de données et data marts
Les données brutes doivent être organisées pour permettre une analyse efficace et répondresupport . Elles sont généralement triées, chargées et indexées selon des schémas en étoile ou en flocon de neige adaptés, au sein d'un entrepôt de données ou d'un data mart.
informatique décisionnelle
Les tableaux de bord de reporting et de visualisation permettent aux analystes de comprendre facilement les données et d'en tirer de nouvelles informations. informatique décisionnelle facilitent la création de tableaux de bord qui suivent les évolutions des données en temps réel et mettent en évidence les corrélations cachées entre les données.
IA et apprentissage automatique
Les technologies d'intelligence artificielle (IA) et d'apprentissage automatique peuvent être utilisées pour automatiser l'exploration de grandes quantités de données brutes afin d'identifier des relations au sein d'un ensemble de données. analyse prédictive anticiper des résultats potentiels afin d'éclairer prise de décision.
gestion des données
Selon les questions auxquelles l'analyse des données doit répondre, différentes approches de gestion des données peuvent être utilisées. En voici quelques exemples :
Données clients
Les équipes chargées de la relation client doivent se tenir informées de la situation des clients existants afin de savoir quand ceux-ci ont besoin support supplémentaire. Les données provenant d'applications de centre de services telles que ServiceNow et Jira permettent de suivre les dossiers en cours, les problèmes escaladés et les demandes d'amélioration. Des tableaux de bord analytiques offrent une vue à 360 degrés du client, ce qui permet aux équipes chargées de la relation client de rester informées des problèmes, des licences en fin de contrat et des nouvelles opportunités que les commerciaux peuvent exploiter.
Données marketing
L'émergence d'une nouvelle opportunité commerciale peut débuter par une recherche sur Internet, qui aboutit à une visite du site web avant même qu'une conversation ne puisse avoir lieu. Le service marketing peut exploiter tableau de bord issues tableau de bord relatifs à l'activité des moteurs de recherche, aux visites du site web et aux systèmes de prospection tels que Salesforce pour suivre le parcours du client. Les équipes commerciales ont besoin de données en temps quasi réel pour interagir avec les prospects pendant qu'ils recherchent des solutions, par exemple lorsqu'ils visitent le site web.
Données logistiques
Le transport des marchandises depuis les fournisseurs jusqu’aux clients, tels que les détaillants, en passant par les entreprises de livraison, constitue souvent un parcours complexe qui sollicite fortement les 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 livraisons arriveront. Les systèmes d’analyse mettent en évidence goulots d’étranglement, signalent les livraisons manquées et facilitent l’optimisation des itinéraires ainsi que la prévision des délais de livraison.
Données de l'IoT
Les données issues des appareils de l'Internet des objets (IoT) sont générées à l'état brut par les capteurs intégrés à des appareils intelligents tels que les caméras, les sondes de température et les serrures numériques. Avant d'être chargées dans un système d'analyse, ces données doivent être filtrées et sous-échantillonnées afin d'éviter de surcharger les serveurs et les réseaux. Ce traitement initial est effectué sur un serveur passerelle situé à la périphérie du réseau, avant que pipeline de données ne soient transmises à un pipeline de données .
Actian et gestion des données l'analyse
Actian Data Platform transforms your business by simplifying how you connect, manage, and analyze data on-premises and across one or multiple clouds. Actian analytics and transaction systems have hundreds of pre-built data integrations to make data analysis easier.
FAQ
gestion des données analyse consiste à organiser, stocker et régir les données au moyen de politiques, de processus et de technologies afin de garantir un niveau élevé de sécurité, d'intégrité, de qualité et de disponibilité des données, dans le but de générer des informations fiables.
La qualité des analyses de données dépend entièrement de celle des données utilisées pour les réaliser : une data de haute qualité résulte de bonnes gouvernance gestion des données données et gestion des données rigoureuses, ce qui permet d'obtenir des informations fiables et prise de décision plus efficaces.
gouvernance des données gouvernance les politiques, les processus et les rôles mis en œuvre pour garantir un niveau élevé de sécurité, d'intégrité, de qualité et de disponibilité des données, tout en répertoriant leur emplacement, leur qualité et leur importance afin d'assurer leur cohérence.
Le stockage des données nécessite de prendre soigneusement en compte la latence, la capacité, la haute disponibilité et la flexibilité, les performances étant optimisées grâce à des supports à haute vitesse et à Fonctionnalités d'accès parallèle, ainsi qu'à des options d'hébergement sur site dans le cloud à proximité du lieu de création des données.
Les mesures de sécurité des données garantissent un accès réservé aux personnes autorisées grâce à des contrôles d'accès basés sur les rôles (RBAC) et constituent un mécanisme de conformité pour les données sensibles, tandis que le chiffrement offre une protection contre les ransomwares et les attaques par espionnage.
L'intégration des données relie les sources de données et les entrepôts de données via des pipelines de données gérés de manière centralisée, ce qui permet aux entreprises de créer rapidement des flux pour préparer et transférer les données tout en maîtrisant les coûts d'administration.
Les technologies d'intelligence artificielle et d'apprentissage automatique automatisent l'exploration de grandes quantités de données brutes afin d'identifier des relations au sein jeux de données, tandis que analyse prédictive anticiper des résultats potentiels pour éclairer prise de décision.
Les entrepôts de données et les data marts organisent les données brutes selon des schémas en étoile ou en flocon de neige adaptés, avec des processus de tri, de chargement et d'indexation, afin de traitersupport et de permettre une analyse efficace des données.
