Qu'est-ce que la découverte de données et pourquoi est-elle importante ?

Quel que soit le secteur d'activité de votre entreprise, vous vous appuyez sur des volumes de données complexes et croissants pour assurer le fonctionnement efficace et durable de votre organisation. Il existe de nombreuses façons de collecter et d'organiser ces données, mais pour utiliser toutes ces informations, vous devez disposer de systèmes fiables pour les interpréter et les optimiser. Le processus de découverte de données vise à simplifier vos efforts. Voici ce qu'il faut savoir sur ce processus et pourquoi il est si essentiel pour les entreprises.

Qu'est-ce que la découverte de données?

La découverte de données est le processus de collecte de données sur lesquelles des entreprises comme la vôtre s'appuient quotidiennement, ainsi que l'utilisation de divers outils et programmes pour analyser les informations collectées. Cette forme d'analyse des données repose sur des présentations visuelles des informations. Cette forme d'analyse des données s'appuie sur des présentations visuelles des informations. Par conséquent, il est facile pour tout le monde, et pas seulement pour les scientifiques et analystes de données expérimentés, d'interpréter et de comprendre les informations révélées par les données.

De nombreux outils dedécouverte de données utilisent l'intelligence artificielle (IA) pour trier et interpréter des ensembles de données complexes. Cela permet aux utilisateurs de données à tous les niveaux de l'entreprise d'accéder plus facilement aux informations de manière claire et concise.

découverte de données vs. analyse de données traditionnelle

L'analyse traditionnelle des données s'appuie sur des requêtes prédéfinies pour trier et interpréter les données. Cela signifie que les utilisateurs doivent savoir ce qu'ils recherchent et comment introduire cette requête spécifique dans le système pour accéder aux informations pertinentes.

La découverte de données, quant à elle, offre une approche plus souple. Les utilisateurs peuvent interagir avec les données et trier les informations de manière à répondre à leurs besoins à chaque fois. La requête peut être ajustée à la volée et n'a pas à se conformer à des règles ou à des critères préexistants.

Pourquoi la découverte de données est-elle importante ?

La découverte de données peut simplifier votre gestion des données et vos efforts d'analyse, en rendant les données plus accessibles et plus utilisateur tous les niveaux. Voici quelques avantages à intégrer ce type de gestion des données dans votre organisation :

• Conformité améliorée : la découverte de données vous permet de mieux interpréter et comprendre vos données. Il est ainsi plus facile de repérer rapidement les violations de la conformité, ce qui vous permet de corriger le tir avant qu'il n'y ait des dégâts.
• Une meilleure efficacité : Cette méthode d'analyse des données facilite l'interprétation des données et permet d'obtenir rapidement les informations dont vous avez besoin. Cela renforce l'efficacité et aide les principales parties prenantes à prendre des décisions importantes en moins de temps.
• Suivi des informations en temps réel : Les systèmes d'IA couramment utilisés pour les méthodes de découverte de données sont capables de surveiller les informations 24 heures sur 24 et 7 jours sur 7. Il est ainsi plus facile d'identifier les risques et de procéder à des ajustements pour éviter que ces risques ne se transforment en problèmes majeurs.
• Amélioration des flux de travail : Comme les systèmes de découverte de données s'appuient sur des programmes et des logiciels d'analyse de données pour interpréter les données, ils automatisent une grande partie du flux de travail de l'équipe chargée des données. Cette automatisation libère les équipes pour des tâches plus importantes tout en réduisant le risque d'erreur humaine.
• Une connaissance plus approfondie du comportement des clients : La compréhension des besoins et des comportements de vos clients peut vous aider à prendre de meilleures décisions commerciales. Les méthodes de découverte de données vous aident à évaluer ces comportements et à identifier les domaines clés d'amélioration pour stimuler les ventes.

La mise en œuvre d'un système de découverte de données peut aider votre entreprise à donner un sens à des données complexes et à rationaliser vos opérations afin que vous puissiez vous développer de manière durable et stratégique.

Fonctionnement du processus de découverte de données

Bien que la méthode de découverte de la gestion des données puisse être adaptée aux besoins spécifiques de votre entreprise, le processus à suivre est en grande partie le même dans tous les secteurs d'activité. Voici les quatre étapes à suivre :

1. Fixer des objectifs clairs

Comme pour toute forme de gestion des données, vous devez définir des objectifs clairs pour votre processus de recherche. Cela vous permettra de vous assurer que les données collectées et analysées répondent aux besoins de votre entreprise. Certains objectifs peuvent inclure le suivi et l'identification du comportement des clients, le suivi des performances de certains produits ou services, et d'autres objectifs similaires.

Déterminez comment ces objectifs commerciaux peuvent être atteints en exploitant les données que vous collectez et déterminez les types d'informations que vous souhaitez voir figurer dans la base de données. N'oubliez pas que vos objectifs peuvent changer au fil du temps et qu'il vous faudra peut-être les réévaluer tout au long de l'année.

2. Rassemblez vos données

Le logiciel de découverte de données vous permet de collecter des données brutes en fonction de vos objectifs et d'analyser ces informations pour vous aider à déterminer ce que vous devez améliorer et ce que vous faites bien. Collectez des données pour chaque objectif clé que vous essayez d'atteindre. Ensuite, laissez votre système analyser les informations pour vous. Des outils complets de découverte de données vous aideront à prendre ces données brutes et à les transformer en représentations visuelles compréhensibles par tous les membres de votre équipe.

3. Analyser les visualisations

Les données que vous collectez ont encore besoin d'un examen humain. C'est l'occasion d'examiner les informations et de voir ce qu'elles vous apprennent. Prenez votre temps et examinez attentivement chaque jeu de données . Si vous constatez que certaines informations manquent, reprenez le processus de découverte et comblez les lacunes. Vos outils vous aideront à le faire en fonction des paramètres que vous aurez spécifiés.

4. Répéter le processus

La découverte de données est un processus continu qui peut évoluer avec votre entreprise. Ce n'est pas quelque chose que l'on ne fait qu'une fois. Utilisez les informations que vous avez recueillies pour apporter les changements nécessaires et répétez le processus de découverte pour voir comment les comportements ont évolué. Ces informations peuvent vous aider à prendre des décisions commerciales mieux informées qui support vos objectifs à long terme.

Ce qu'il faut rechercher dans vos outils de découverte de données

Le tri de tonnes de données nécessite des logiciels et des outils de découverte de données complets. Chaque outil fonctionne de manière légèrement différente. Assurez-vous donc de choisir les programmes les mieux adaptés à vos besoins dès le départ. Recherchez ces caractéristiques importantes lorsque vous explorez vos options et identifiez les moyens de renforcer votre stratégie en matière de données:

• Des solutions faciles à utiliser : Les outils que vous choisissez doivent être faciles à utiliser et conçus en tenant compte des compétences moyennes de l'équipe chargée des données. Vous ne devriez pas avoir à engager un scientifique expérimenté pour vous montrer comment utiliser le système ou interpréter les informations.
• Méthodes et options de visualisation multiples : Différents types de données peuvent avantage de différentes formes de visualisation. Examinez les méthodes et les options offertes par chaque outil et choisissez le système qui peut présenter les données d'une manière compréhensible et utilisable par votre équipe.
• Des analyses alimentées par l'IA pour faciliter et accélérer les interprétations : Vous avez mieux à faire que de passer des heures à analyser et à interpréter des ensembles de données complexes. Recherchez des outils dotés de systèmes d'analyse alimentés par l'IA pour soulager votre équipe tout en vous fournissant des informations exploitables pour votre marque.
• Des interfaces adaptées aux mobiles pour améliorer l'accessibilité : Il peut arriver que vous ayez besoin d'accéder à des informations en dehors de votre siège et de vos ordinateurs. Assurez-vous que les outils que vous choisissez sont conçus pour les appareils mobiles tels que les smartphones et les tablettes.

Les bons outils peuvent faire toute la différence dans vos efforts de gestion des données et de gouvernance données.

Obtenez les informations dont votre entreprise a besoin

La découverte de données doit aider votre entreprise à améliorer ses processus et à rendre l'accès et l'interprétation des informations collectées plus faciles et plus rapides. Avec la plateforme Actian Zeenea Data Intelligence, vous pouvez prendre le contrôle de vos données et les mettre au service de votre entreprise. Apprenez-en plus sur notre plateforme et découvrez comment elle peut simplifier votre activité.

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 abordons des sujets tels que l'ingestion de données en temps réel, l'analyse de données, la gouvernance données, la gestion des données, la qualité des données, l'intelligence des données et l'analyse pilotée par l'IA.