Découverte intelligente des données : comment cela peut-il profiter à votre entreprise

"Les données sont le nouveau pétrole commercial."

Cette phrase est destinée à communiquer l'idée que vos données d'entreprise peuvent être extrêmement précieuses si elles sont utilisées de la bonne manière. Les données n'ont le potentiel d'alimenter une organisation entière que si elles sont organisées et étudiées chaque jour.

Une étude indique que d'ici 2025, la quantité totale de données créées, capturées, copiées et consommées dans le monde devrait dépasser 180 zettaoctets . Il est donc extrêmement difficile d'imaginer les silos de données générés par une seule organisation. Dans ce monde axé sur les données où l' IoT (Internet des objets) et la BI (Business Intelligence) sont la priorité du jour, plus de 60 % des organisations sont aux prises avec des données non structurées.

Par conséquent, il est crucial pour les entreprises de rechercher des solutions de données qui leur permettent de rechercher la valeur de leurs données à partir d'informations, de métriques et d'informations. L'une de ces solutions est la découverte de données.

Découverte de données : déchiffrez le scénario de vos données d'entreprise !

La découverte de données est un processus qui implique l'analyse et la collecte de données provenant de plusieurs sources pour découvrir les valeurs aberrantes, les tendances et les modèles dans les données.

La découverte de données couvre à la fois les données structurées et non structurées et aide à générer une visibilité des données dans toute l'organisation.

Maintenant, qu'obtenez-vous de la découverte de données ?

Vous pouvez tirer parti des connaissances acquises pour améliorer votre processus métier et vous démarquer dans un écosystème numérique déjà saturé. Presque toutes les entreprises collectent des données massives auprès des vendeurs, des fournisseurs, des clients, des opérations et des processus de production, à la fois à partir de transactions traditionnelles et numériques.

Ne pas profiter de ces données peut vous garder noyé d'informations inutiles. C'est à ce moment que vous avez besoin de la découverte de données pour analyser les informations, automatiser la gestion et vous aider à visualiser votre entreprise dans son ensemble.

Maintenant que nous en sommes à ce sujet, vous seriez surpris d'apprendre que la taille du marché mondial de la découverte de données devrait atteindre 14,4 milliards USD d'ici 2025, avec un TCAC de 15,6 % par rapport à 2020. Cette croissance est due à certains marchés dynamiques telles que :

• Adoption accrue des données basées sur le cloud
• Augmentation des investissements dans la confidentialité des données
• Intérêt pour la découverte de données pour améliorer la conformité et la gouvernance
• Le besoin croissant d'utilisation des données après la pandémie
• Demande croissante pour découvrir des données sensibles saturées et non saturées

Le passage de la découverte manuelle à la découverte intelligente des données

Auparavant, les entreprises pratiquaient la découverte de données manuellement à l'aide de feuilles Excel, réalisant elles-mêmes la documentation et l'analyse. Les experts l'ont qualifié de processus inefficace qui prenait beaucoup de temps et d'efforts. Les connaissances acquises dépendaient également fortement de la compréhension des données par l'individu et étaient sujettes à des erreurs humaines.

La découverte manuelle des données comprenait le mappage manuel des données, la catégorisation des métadonnées, la documentation des règles et l'obtention d'informations à l'aide de la pensée critique.

Avec l'introduction de l'intelligence artificielle (IA) , de la Business Intelligence (BI) et de l'apprentissage automatique (ML), la découverte intelligente de données est devenue le processus incontournable pour toute entreprise moderne axée sur les données. Avec l'aide de ce système de données automatisé , les entreprises peuvent facilement conceptualiser et présenter les informations sur les données sur une plate-forme intégrée.

La découverte intelligente des données comprend la préparation automatisée des données, l'intégration et la présentation des modèles cachés, ainsi que la visualisation des tendances et des informations pour une prise de décision intelligente.

Ce processus de traduction de données transparent permet aux entreprises d'apporter des modifications exploitables en temps réel qui ont un impact direct sur la croissance et la rentabilité.

Trois catégories du concept de découverte intelligente des données

Le processus de découverte de données intelligentes se présente sous plusieurs formes, combinant analyse, sorties visuelles et modélisation. Pour tirer le meilleur parti de ce processus, vous devez d'abord comprendre le format de fonctionnement de la découverte de données . Vous trouverez ci-dessous les trois catégories de découverte de données qui peuvent vous aider à obtenir une vue d'ensemble des opérations de données.

1. Préparation des données

La préparation des données est l'étape la plus vitale qui précède toute découverte et analyse. Cette étape implique le nettoyage des données (structurées et non structurées), le reformatage et la fusion de ces données de toutes les sources à étudier dans un format cohérent. Mieux vous préparez vos données d'entreprise, meilleures sont les informations qu'elles fournissent. Si vous demandez comment les données se préparent ?

Les données peuvent être dédoublonnées, détecter les valeurs aberrantes, supprimer les valeurs nulles et se formater en haute qualité pour une meilleure analyse.

2. Visualisation des données

La visualisation des données est un autre moyen efficace de comprendre pleinement les informations commerciales. Ici, les données sont visualisées sous la forme de tableaux de bord, de diagrammes de flux, de graphiques et d'autres formats. Ceci est essentiellement le résultat de l'analyse prédictive et de l'apprentissage automatique . Cela est pratique pour les équipes de départements non techniques pour comprendre la relation entre les différents flux de données.

Par exemple, votre équipe financière peut analyser les coûts par rapport aux revenus et identifier les domaines d'amélioration pour chaque département.

De la même manière, votre équipe de conception peut surveiller l'ensemble du cycle de vie du client en utilisant la même source de données et fonctionner en conséquence.

3. Analyses avancées

C'est là que la partie description et visualisation est fusionnée pour obtenir une image complète des données commerciales de l'entreprise. Ce système avancé d'analyse et de création de rapports organise, résume et décompose les données complexes en rapports simples et intuitifs pour la prise de décision future.

Pourquoi la découverte intelligente des données est-elle essentielle pour votre entreprise ?

Jusqu'à présent, nous avons discuté de plusieurs applications de la découverte intelligente de données. Cependant, ces applications et avantages ne se limitent pas seulement à une prise de décision intelligente et perspicace. Vous trouverez ci-dessous les cinq principaux avantages de la découverte intelligente des données pour les entreprises modernes.

1. Classification automatique des données

Les entreprises collectent chaque jour davantage de données provenant de milliers de sources dans de nouveaux formats. Grâce à un système intelligent de découverte de données, vous pouvez classer toutes ces informations avec précision en fonction de l'état, du canal et du contexte dans lequel elles sont collectées.

Par exemple, les détaillants et les fabricants peuvent différencier les données sur les consommateurs collectées auprès des équipes de vente, de marketing et de service pour fusionner et évaluer l'ensemble de l'expérience client. Sans découverte de données, ils devraient parcourir chaque élément de données séparément.

2. Contrôles des données en temps réel

Vous pouvez appliquer des actions spécifiques à vos données à l'aide de différentes techniques de découverte de données, telles qu'un contrôle prédéfini sur les données. Cela vous donne un contrôle exploitable à temps plein sur les données de votre entreprise. Par exemple, vous pouvez facilement comparer votre marge bénéficiaire de l'année en cours au bénéfice de l'année précédente et obtenir des informations sur les probabilités de bénéfices futurs.

3. Amélioration de la conformité et de la gestion des risques

Alors que les volumes de données augmentent et que les consommateurs s'investissent davantage dans la protection et la sécurité des données, la conformité et la gestion des risques figurent en tête des priorités de chaque entreprise. Comme mentionné ci-dessus, la découverte intelligente des données repère les menaces potentielles et les valeurs aberrantes dans les données afin que vous puissiez les gérer de manière proactive.

Grâce aux fonctionnalités de découverte intelligente des données, vous pouvez également tester vos pratiques de gestion des données pour vous assurer que votre entreprise est conforme au règlement général sur la protection des données (RGPD).

4. Informations sur les données démocratisées

Les données ne doivent pas être uniquement compréhensibles pour les experts informatiques et les analystes de données. Avec un système intelligent de découverte de données, les informations sur les données sont facilement accessibles aux départements non techniques tels que les ventes et les RH, ainsi qu'aux clients et aux parties prenantes. En bref, la découverte de données peut être une solution tout-en-un pour les besoins de chaque équipe.

Par exemple, l'équipe de vente peut mettre des chiffres pour élaborer une stratégie sur la manière d'arrêter les dépenses de prospect. La découverte de données peut aider à visualiser les mêmes chiffres à l'équipe marketing pour analyser les points d'appel à l'action du client. De cette façon, une source de données peut être utilisée pour une analyse et une prise de décision uniques.

5. Une vue d'ensemble des données d'entreprise

Cet avantage ne peut pas être suffisamment étendu pour que la découverte de données joue un rôle crucial dans la fourniture d'informations futures. Par exemple, une chaîne de magasins peut combiner les données des consommateurs provenant de son application, de son site Web, des médias sociaux et des distributeurs automatiques de billets pour obtenir une vue détaillée de chaque client qu'elle sert. Cela aide à comprendre le comportement des consommateurs et sa commodité pour la croissance future.

En dehors de cela, les données nouvelles et historiques sont constamment préparées et recyclées pour une accessibilité future.

Attributs des outils modernes de découverte de données

Tout outil ou solution de découverte de données que vous souhaitez utiliser dans votre entreprise doit pouvoir passer par les trois catégories de découverte de données décrites ci-dessus. Pour mettre en œuvre un processus de découverte de données intelligent réussi, vous devez rechercher des solutions d'analyse de données fiables .

Pendant que vous recherchez des solutions de découverte de données , voici quelques attributs clés que tout outil de découverte de données moderne doit offrir.

1. Aperçus rapides à partir d'un énorme ensemble de données

Il s'agit d'un environnement de données au rythme rapide où le temps et les données peuvent être capitalisés rapidement. Vous ne pouvez pas vous permettre d'attendre l'analyse et la BI et de laisser votre entreprise être affectée par des informations tardives. Par conséquent, votre outil de découverte de données doit être capable d'intégrer les vastes ensembles de données provenant de plusieurs points, de les filtrer et de fournir des informations en temps réel.

2. Fonctionnalités avancées

Un outil de découverte de données de qualité doit offrir des fonctionnalités avancées de visualisation et de création de rapports pour effectuer une analyse de qualité et tirer le meilleur parti des informations. Votre outil de découverte de données doit pouvoir fusionner plusieurs graphiques et fournir des comparaisons avancées. Recherchez également des fonctionnalités telles que les capacités de formatage pour les tendances sous-jacentes et les indicateurs à code couleur.

3. Interface conviviale

Les analystes professionnels et les experts en données ne doivent pas être les seuls à comprendre l'outil et ses fonctionnalités de navigation. La découverte de données permet à chacun d'accéder aux informations acquises ; par conséquent, l'outil de découverte de données doit être familier à tous les départements (techniques et non techniques). Cela permettra une libre circulation de l'information au sein de votre entreprise.

4. Champs personnalisés et partage simplifié

Les outils professionnels de découverte de données permettent aux utilisateurs de personnaliser leurs champs de données en fonction de leurs besoins commerciaux. Ces champs personnalisés peuvent être accessibles à tous pour collaborer et unifier les décisions commerciales.

Comment Appinventiv peut-il vous apporter les meilleures solutions de découverte de données ?

La découverte, le catalogage et le profilage de vos données d'entreprise est l'une des étapes les plus complexes mais les plus critiques vers une stratégie de données complète. Permettez-nous de vous aider à améliorer la qualité des données et à maintenir la conformité des données. Nous pouvons générer des informations approfondies et exploitables pour la croissance et l'évolutivité de votre entreprise. Contactez-nous pour tirer une grande valeur de vos données.

FAQ sur les solutions intelligentes de découverte de données

Q. Comment effectuer une découverte intelligente des données ?

A. Vous trouverez ci-dessous les étapes générales pour effectuer une découverte intelligente des données qui garantissent que vos données sont ancrées de la bonne manière.

• Définissez vos objectifs commerciaux
• Identifiez vos points douloureux
• Fusionnez diverses sources de données pour obtenir des informations plus approfondies
• Nettoyez vos données
• Développer un modèle de découverte de données
• Automatisez chaque processus
• Rendre les données accessibles à tous

Q. Quels sont certains des cas d'utilisation en entreprise de la découverte intelligente des données ?

R. La découverte intelligente des données a de nombreuses applications, allant de l'amélioration des opérations backend à l'amélioration de l'expérience client. La découverte de données peut être utilisée dans :

• Planning d'affaires
• Analyse des médias sociaux
• Les réclamations d'assurance
• Prévision
• Détection de fraude
• Prospection de nouveaux clients etc.

Q. Quelles sont les fonctions clés des outils et logiciels de découverte de données ?

A. Les logiciels et outils de découverte de données aident à collecter et à combiner des données provenant de diverses sources et points pour identifier des modèles et des tendances inconnus. La visualisation des données, la surveillance des données, l'analyse des données, le rapport de données et l'analyse statistique avancée sont quelques-unes des principales fonctions du logiciel de découverte de données.