Maîtriser le traitement des données : Techniques et outils pour une gestion efficace des données

Le traitement des données est le processus de collecte, de transformation, d'organisation et d'analyse des données pour en extraire des informations utiles. Il est vraiment important de maitriser les techniques et les outils de traitement des données pour une gestion efficace des données. Généralement mené par un data scientiste, il est important que le processus soit effectué correctement afin que le résultat n'affecte pas négativement le produit final ou la sortie des données.

Il existe de nombreuses techniques et outils qui peuvent être utilisés pour maitriser le traitement des données et parvenir à une gestion efficace des données, décrits comme suit.

Nettoyage des données

Le nettoyage des données est le processus d'identification et de correction/suppression des données incorrectes, corrompues, mal formatées, dupliquées ou incomplètes dans un ensemble de données. Ce processus peut être réalisé à l'aide d'outils tels que :

• OpenRefine est un logiciel libre à utiliser et à personnaliser qui permet de filtrer, d'analyser et de transformer facilement les données.
• Jupyter Notebook vous permet d'exécuter des scripts et d'utiliser des ressources et des bibliothèques Python. Par exemple, Pandas est une bibliothèque populaire pour la manipulation et le nettoyage des données en Python qui peut être facilement intégrée dans les Jupyter Notebooks.

Les outils de nettoyage des données que vous choisirez d'utiliser dépendront du type de données que vous souhaitez analyser ainsi que de vos processus et objectifs en aval.

Intégration des données

L'intégration des données consiste à combiner des données provenant de sources multiples en une vue unique et unifiée. Son principal objectif est de générer des informations précieuses et utilisables pour aider à résoudre des problèmes et obtenir de nouvelles informations. Ce processus peut être réalisé à l'aide d'outils tels que :

• Talend, qui permet d'extraire, de transformer et de charger facilement des données provenant de sources multiples.
• Apache NiFi est un outil d'intégration et de traitement des données qui peut vous aider à nettoyer, transformer et enrichir vos données. Il fournit une interface visuelle pour la conception de flux de données afin de gérer efficacement le mouvement des données entre n'importe quelle source et n'importe quelle destination et supporte également différents formats de données.

Les initiatives d'intégration de données sont souvent utilisées pour créer des entrepôts de données, qui combinent plusieurs sources de données dans une base de données relationnelle.

Entreposage de données

Un entrepôt de données est un type de système de gestion des données conçu pour recueillir des données et des informations provenant de sources opérationnelles et externes qui peuvent être analysées pour prendre des décisions plus éclairées. Il permet aux utilisateurs d'exécuter des requêtes, de compiler des rapports, de générer des analyses et de récupérer des données dans un format cohérent. Cela peut être fait en utilisant des outils tels que :

• Amazon Redshift est une solution étonnante d'entreposage de données Amazon entièrement gérée qui peut stocker des données de quelques gigaoctets à un pétaoctet ou plus, selon les besoins de votre entreprise.
• Google BigQuery est un entrepôt de données d'entreprise basé sur le cloud qui permet d'effectuer des requêtes SQL rapides et des analyses de données massives de manière interactive.

Les outils ci-dessus fournissent des solutions d'entreposage de données rapides et évolutives.  Lorsque les données sont claires et stockées, nous pouvons maintenant commencer les analyses.

Analyse des données

L'analyse des données implique la détection, l'interprétation et l'extraction d'informations pertinentes dans les données. Elle implique également l'utilisation de modèles de données pour une prise de décision efficace. Un ensemble de données peut être analysé à l'aide d'outils tels que :

• Tableau ou Power BI est un outil d'analyse puissant qui offre des capacités de visualisation et d'analyse des données faciles à utiliser. Il relie toutes les données et crée des rapports convaincants et des tableaux de bord interactifs qui se mettent à jour en temps réel.
• Python/R sont des langages de programmation gratuits et libres destinés à l'analyse exploratoire des données. Ils sont simples à apprendre et à écrire.

Après avoir analysé les données, nous pouvons utiliser certains algorithmes d'apprentissage automatique pour construire des modèles et prendre des décisions.

Apprentissage automatique

L'apprentissage automatique est une sous-branche de l'intelligence artificielle qui implique l'utilisation d'algorithmes pour automatiser l'analyse des données, construire le modèle et faire des prédictions ou prendre des décisions. Ce processus peut être réalisé à l'aide d'outils tels que :

•  Sci-kit-learn de Python est l'un des meilleurs cadres open-source idéal pour débuter avec l'apprentissage automatique.
• TensorFlow est un cadre open-source populaire pour la construction et l'entraînement de modèles d'apprentissage automatique. Il prend en charge une gamme de solutions, notamment le traitement automatique du langage, la vision par ordinateur, les solutions d'apprentissage automatique prédictif et l'apprentissage par renforcement.

Les données peuvent également être gérées via Internet à l'aide de services à distance (cloud) .

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Cloud Computing

Le cloud computing consiste à fournir des services hébergés sur l'internet pour stocker, traiter et analyser des données. L'informatique en nuage permet aux utilisateurs d'accéder à ces services informatiques depuis n'importe quel endroit disposant d'une connexion Internet, sans avoir à posséder et à gérer leur infrastructure informatique physique.

Il existe de nombreux outils disponibles pour le cloud computing tels que :

• Amazon Web Services (AWS) ou Microsoft Azure, qui fournissent des ressources informatiques flexibles et évolutives, et offrent une large gamme de services d'informatique en nuage, notamment l'informatique, le stockage, les bases de données, etc.
• Kubernetes est une plateforme d'orchestration de conteneurs à code source ouvert utilisée pour déployer, gérer et mettre à l'échelle des applications conteneurisées dans le nuage.

Les exemples d'informatique en nuage que nous utilisons tous les jours sont les courriels, les calendriers, Skype et WhatsApp.

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En conclusion, la maitrise des techniques et des outils de traitement des données est essentielle pour une gestion efficace des données. En utilisant le nettoyage des données, l'intégration, l'entreposage, l'analytique, l'apprentissage automatique et le cloud computing, les professionnels des données peuvent transformer les données brutes en informations précieuses et prendre des décisions fondées sur les données qui favorisent la réussite de l'entreprise. Avec les bons outils et techniques en place, le traitement des données peut devenir un atout puissant pour toute organisation.