Intelligence des données 101
Produit naturel de l'ère de l'Internet mobile, intelligence des données (DI) Elle est également au cœur du développement futur à long terme. Si l'intelligence des données vous intéresse, vous êtes au bon endroit. Dans cet article, nous examinerons de plus près ce qu'est l'intelligence des données, pourquoi elle est si importante et ses avantages.
Qu'est-ce que le Data Intelligence (DI) ?
Il s'agit de l'utilisation des données comme matières premières de production, et, en combinant le traitement de données à grande échelle, l'exploration de données, l'apprentissage automatique, l'interaction homme-machine, la visualisation et d'autres technologies, d'extraire, d'explorer et d'acquérir des connaissances à partir d'une grande quantité de données afin de fournir aux personnes un soutien efficace en matière d'intelligence des données lors de la prise de décisions, de manière à réduire ou à éliminer l'incertitude.
Origines, évolution et cas d'utilisation de l'intelligence des données
L'intelligence des données a d'abord émergé pour faciliter la recherche et la découverte, principalement afin d'améliorer la productivité des analystes. analystes de données Depuis des années, les entreprises peinent à trouver les données nécessaires à l'élaboration de leurs rapports. L'explosion de la collecte et du volume de données n'a fait qu'aggraver le problème. Les premiers cas d'utilisation de l'analyse de données exploitaient les métadonnées (par exemple, un classement de popularité reflétant les données les plus fréquemment utilisées) pour mettre en évidence les ressources les plus utiles.
Trouver les données n'est toutefois que le point de départ. L'analyste avait une série de questions avant de lancer la requête. Il lui fallait savoir qui avait utilisé les données par le passé, comment, et comment l'utiliser… et même s'il en avait le droit. C'est pourquoi l'analyse des données (DI) a évolué pour répondre à ces questions et prend aujourd'hui en charge de nombreux cas d'utilisation, notamment :
- Gouvernance des données
- Transformation vers le cloud
- Migration des données vers le cloud
- Confidentialité, risques et conformité
- Transformation numérique
- Analytique
Système technique d'intelligence des données
Pour être efficace, l'intelligence des données a d'abord besoin de données, et celles-ci jouent le rôle d'actifs essentiels et de matières premières de production ; la gouvernance des données est donc particulièrement importante.
Donc Qu'est-ce que la gouvernance des données ??
On entend souvent parler de gouvernance d'entreprise. La gouvernance d'entreprise vise principalement à résoudre plusieurs problèmes économiques :
- Comment les droits de propriété et de gestion sont-ils séparés ?
- Comment le propriétaire de l'entreprise assure-t-il l'autorisation scientifique et la supervision des gestionnaires professionnels ?
Par conséquent, gouvernance des données devrait également résoudre plusieurs problèmes similaires :
- Quelles sont les données (actifs) ?
- Comment séparer la propriété des données et les droits d'utilisation ?
- Comment les propriétaires d'actifs de données peuvent-ils mener à bien l'autorisation scientifique et la supervision des utilisateurs de données ?
Tous les moyens de intelligence des données résolvent en réalité les problèmes mentionnés ci-dessus. Concernant le contenu de la gouvernance des données, je l'ai présenté en détail dans l'article. Qu'est-ce que la gouvernance des données ?.
Parallèlement, nous savons que la différence entre les pauvres et les riches réside dans leur rapport à la richesse. Les riches envisagent la richesse davantage sous l'angle de la valorisation du patrimoine, cherchant à créer davantage de biens et à les faire fructifier. En revanche, les pauvres ont tendance à considérer la richesse comme un moyen de consommation, et l'argent gagné est principalement consacré à la consommation.
À l'ère de l'intelligence des données, si nous voulons prospérer, nous devons réfléchir à la manière de valoriser davantage nos données et de trouver des partenaires pour créer de la valeur ensemble. Cependant, les données se distinguent des autres actifs par leur reproductibilité et la difficulté à en déterminer les droits, ce qui nous oblige à résoudre le problème de la sécurité des données, un domaine de recherche en sécurité informatique qui préoccupe actuellement le plus le secteur.
Un autre point important à considérer est que le Big Data présente quatre caractéristiques : volume, vélocité, variété et variabilité. Ces caractéristiques, notamment le volume et la variété importants, peuvent parfois susciter des doutes quant à la fiabilité de l’agrégation ou des résultats obtenus. Un système d’assurance qualité est donc indispensable pour garantir un processus d’inspection complet à chaque étape, de la génération des données à leur traitement initial.
En résumé, le système technique d'intelligence des données doit comprendre au moins trois aspects :
- Système de gouvernance des données
- Qualité des données Système d'assurance
- Système informatique de sécurité des données
Types d'intelligence des données
Il existe cinq types courants d'intelligence des données, chacun ayant des objectifs et des applications différents :
- Descriptif : analyser les données et comprendre les performances ;
- Prescriptif : former des connaissances alternatives et de nouvelles suggestions ;
- Diagnostic : analyser pourquoi quelque chose s'est produit et en déterminer la cause ;
- Prédictif : examiner les données historiques et prédire les incidents potentiels futurs ;
- Décisif : mesurer la valeur des données et recommander de nouvelles pistes d'action.
Avantages de l'intelligence des données
- Décision adaptative : Grâce à des tableaux de bord de veille stratégique (BI) fournissant des informations précises et actualisées, les dirigeants peuvent garder une longueur d'avance sur la concurrence en prenant des décisions plus rapides et instantanées. Les entreprises peuvent ainsi adapter leurs stratégies en temps réel afin de mieux anticiper la demande et d'offrir un meilleur service client.
- Des données plus solides : Comment les données doivent-elles être organisées et diffusées ? L’intelligence des données surveille en permanence les processus afin de simplifier les opérations et de mieux accompagner les parties prenantes clés. De plus, en garantissant la qualité, elle fournit des données fiables et pertinentes pour les cas d’usage de l’intelligence artificielle et de la veille stratégique.
- Efficacité opérationnelle : La recherche et l'exploration de données permettent aux utilisateurs d'accéder aux données dont ils ont besoin. Auparavant, les analystes pouvaient consacrer jusqu'à six semaines à la recherche d'un ensemble de données fiable. L'intelligence des données permet de distinguer les données les plus pertinentes des données inutiles et de les utiliser à des fins plus variées, améliorant ainsi l'efficacité opérationnelle.
- Analyse augmentée : Pourquoi s'en soucier ? L'intelligence des données permet aux analystes d'appliquer une analyse avancée aux applications, prenant en charge les cas d'utilisation d'analyse prédictive et illustrative.
- La transparence favorise le travail d'équipe et la confiance : En créant un système de validation des faits, l'intelligence des données permet d'harmoniser la réflexion autour des principes directeurs d'une organisation et des processus qui les mettent en œuvre. Les logiciels d'intelligence des données peuvent s'appuyer sur des méthodes scientifiques pour structurer leurs processus et favoriser le progrès.
Conclusion
Merci d'avoir lu notre article. Nous espérons qu'il vous aura permis de mieux comprendre ce qu'est l'intelligence des données. Pour en savoir plus, nous vous invitons à consulter [lien manquant]. Gudu SQLFlow pour plus d'informations.
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