Qu’est-ce que le traitement des données ?

Sans traitement des données, les entreprises limitent leur accès aux données mêmes qui peuvent affiner leur avantage concurrentiel et fournir des informations critiques pour l’entreprise. C’est pourquoi il est crucial pour toutes les entreprises de comprendre la nécessité de traiter toutes leurs données, et comment s’y prendre.

Qu’est-ce que le traitement des données?

Le traitement des données se produit lorsque les données sont collectées et traduites en informations utilisables. Généralement effectué par un data scientist ou une équipe de data scientists, il est important que le traitement des données soit effectué correctement pour ne pas affecter négativement le produit final, ou la sortie des données.

Le traitement des données commence avec les données sous leur forme brute et les convertit dans un format plus lisible (graphiques, documents, etc.), en leur donnant la forme et le contexte nécessaires pour être interprétées par des ordinateurs et utilisées par des employés dans toute une organisation.

Six étapes du traitement des données

Collecte des données

La collecte des données est la première étape du traitement des données. Les données sont extraites des sources disponibles, notamment des lacs de données et des entrepôts de données. Il est important que les sources de données disponibles soient dignes de confiance et bien construites afin que les données collectées (et utilisées ultérieurement comme informations) soient de la meilleure qualité possible.

Préparation des données

Une fois les données collectées, elles entrent ensuite dans l’étape de préparation des données. La préparation des données, souvent appelée « prétraitement », est l’étape à laquelle les données brutes sont nettoyées et organisées pour l’étape suivante de traitement des données. Au cours de la préparation, les données brutes sont vérifiées avec soin pour détecter toute erreur éventuelle. L’objectif de cette étape est d’éliminer les mauvaises données (données redondantes, incomplètes ou incorrectes) et de commencer à créer des données de haute qualité pour la meilleure veille stratégique.

Saisie des données

Les données nettoyées sont ensuite saisies dans leur destination (peut-être un CRM comme Salesforce ou un entrepôt de données comme Redshift), et traduites dans un langage qu’elles peuvent comprendre. L’entrée des données est la première étape au cours de laquelle les données brutes commencent à prendre la forme d’informations utilisables.

Traitement

Pendant cette étape, les données entrées dans l’ordinateur à l’étape précédente sont effectivement traitées pour être interprétées. Le traitement est effectué à l’aide d’algorithmes d’apprentissage automatique, bien que le processus lui-même puisse varier légèrement en fonction de la source des données traitées (lacs de données, réseaux sociaux, appareils connectés, etc.) et de l’utilisation prévue (examen de modèles publicitaires, diagnostic médical à partir d’appareils connectés, détermination des besoins des clients, etc.).

Sortie/interprétation des données

L’étape de sortie/interprétation est celle à laquelle les données sont finalement utilisables par des non-data scientists. Elles sont traduites, lisibles, et souvent sous forme de graphiques, de vidéos, d’images, de texte brut, etc…). Les membres de l’entreprise ou de l’institution peuvent maintenant commencer à se servir eux-mêmes des données pour leurs propres projets d’analyse de données.

Le stockage des données

La dernière étape du traitement des données est le stockage. Une fois que toutes les données sont traitées, elles sont ensuite stockées pour une utilisation future. Si certaines informations peuvent être mises à profit immédiatement, une grande partie d’entre elles serviront plus tard. De plus, des données correctement stockées sont une nécessité pour se conformer à la législation sur la protection des données comme le GDPR. Lorsque les données sont correctement stockées, les membres de l’organisation peuvent y accéder rapidement et facilement en cas de besoin.

L’avenir du traitement des données

L’avenir du traitement des données réside dans le cloud. La technologie du cloud s’appuie sur la commodité des méthodes actuelles de traitement électronique des données et en accélère la vitesse et l’efficacité. Des données plus rapides et de meilleure qualité signifient plus de données à utiliser pour chaque organisation et plus d’informations précieuses à extraire.

Alors que le big data migre vers le cloud, les entreprises réalisent d’énormes avantages. Les technologies de cloud big data permettent aux entreprises de combiner toutes leurs plateformes en un seul système facilement adaptable. Au fur et à mesure que les logiciels changent et se mettent à jour (comme c’est souvent le cas dans le monde du big data), la technologie cloud intègre de manière transparente le nouveau avec l’ancien.

Les avantages du traitement des données dans le cloud ne sont en aucun cas limités aux grandes entreprises. En fait, les petites entreprises peuvent elles aussi en tirer des avantages majeurs. Les plates-formes de cloud peuvent être peu coûteuses et offrent la flexibilité nécessaire pour se développer et étendre les capacités au fur et à mesure que l’entreprise se développe. Elles donnent aux entreprises la possibilité d’évoluer sans un prix élevé.

Du traitement des données à l’analytique

Les big data changent la façon dont nous faisons tous des affaires. Aujourd’hui, rester agile et compétitif dépend de l’existence d’une stratégie de traitement des données claire et efficace. Si les six étapes du traitement des données ne changeront pas, le cloud a permis d’énormes avancées technologiques qui offrent les méthodes de traitement des données les plus avancées, les plus rentables et les plus rapides à ce jour.

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