Dans le monde actuel axé sur les données, il est essentiel de se familiariser avec les termes clés des données pour naviguer efficacement et donner un sens aux vastes quantités d’informations disponibles. Voici 15 termes de données importants à connaître :
Big Data
Des ensembles de données volumineux et complexes qui sont difficile à gérer, traiter ou analyser utilisant des techniques de traitement de données conventionnelles sont appelées « mégadonnées ». Les mégadonnées comprennent des données avec un volume, une vitesse et une variété élevés. Des quantités massives de données structurées et non structurées proviennent généralement de diverses sources, notamment les médias sociaux, les capteurs, les gadgets et les plateformes Internet.
L’analyse des mégadonnées implique des méthodes et des outils pour collecter, organiser, gérer et analyser ces vastes ensembles de données afin d’identifier les tendances, les modèles et les informations importantes qui peuvent guider les décisions commerciales, l’innovation et les tactiques.
DevOps
DevOps, abréviation de développement et opérations, est une approche collaborative du développement et du déploiement de logiciels qui met l’accent sur la communication, la collaboration et l’intégration entre les équipes de développement et d’exploitation.
Il tente d’accroître l’efficacité, d’améliorer la qualité globale des produits et de rationaliser le processus de livraison des logiciels. Pour automatiser et améliorer le cycle de vie du développement logiciel, DevOps intègre des méthodes, des outils et des croyances culturelles. Il encourage une communication étroite entre les programmeurs, les administrateurs système et les autres parties impliquées dans la création et le déploiement de nouveaux logiciels.
L’intégration, la livraison et le déploiement continus sont des concepts clés dans DevOps, où les changements de code sont constamment fusionnés et testés pour produire des versions logicielles plus rapides et plus fiables. Il intègre également l’automatisation de l’infrastructure, la surveillance et les boucles de rétroaction pour assurer une réponse rapide et une amélioration continue.
Qu’est-ce qui offre le plus de valeur ?
1. Backend
2. Interface
3. DevOps— Programmeur Memes ~ (@iammemeloper) 22 mai 2023
Exploration de données
L’exploration de données est l’extraction de modèles, d’informations ou d’idées utiles à partir de bases de données massives. Prendre des décisions ou des prévisions éclairées nécessite d’évaluer et de repérer des modèles, des corrélations ou des tendances cachés dans les données. Regroupement, classificationla régression, l’extraction de règles d’association et d’autres techniques sont des exemples d’exploration de données.
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Analyse des données
L’analyse des données est le processus d’exploration, d’interprétation et d’analyse des données pour trouver des tendances, des modèles et des informations importants. Pour extraire des informations utiles à partir de grands ensembles de données, il utilise une variété d’outils statistiques et analytiques, permettant aux entreprises de faire décisions basées sur les données.
Alors que l’analyse de données implique l’étude et l’interprétation de données pour obtenir des informations et prendre des décisions éclairées, l’exploration de données se concentre sur la recherche de modèles et de relations dans des ensembles de données volumineux. Les analyses descriptives, diagnostiques, prédictives et prescriptives sont toutes incluses dans l’analyse de données, qui offre aux entreprises des informations utiles pour la création de stratégies et la gestion de l’entreprise.
Gouvernance des données
La gouvernance des données fait référence à la gestion et au contrôle globaux des données dans une organisation, y compris les politiques, les procédures et les normes de qualité, de sécurité et de conformité des données. Les procédures de gouvernance des données sont mises en œuvre par une entreprise pour garantir la confidentialité, la sécurité et l’exactitude des données des consommateurs.
Visualisation de données
La visualisation des données implique la création et la présentation de représentations visuelles des données pour faciliter la compréhension, l’analyse et la prise de décision. Par exemple, des tableaux de bord et des visualisations interactifs sont créés par une équipe marketing pour évaluer l’implication des clients et l’efficacité des campagnes. Ils utilisent des tableaux, des graphiques et des cartes pour présenter les données dans un style visuellement attrayant et facile à comprendre.
Architecture des données
L’architecture des données fait référence à la conception et à l’organisation des systèmes de données, y compris les modèles de données, les structures et les processus d’intégration. Pour donner aux clients une perspective uniforme de leurs interactions, une banque peut, par exemple, disposer d’une architecture de données qui combine les données clients de plusieurs canaux, tels qu’en ligne, mobile et en personne.
Entrepôt de données
Un entrepôt de données est un référentiel centralisé qui stocke et organise de grands volumes de données structurées et non structurées provenant de diverses sources, fournissant une vue consolidée à des fins d’analyse et de création de rapports. Par exemple, un détaillant de vêtements peut utiliser un entrepôt de données pour examiner les tendances d’achat des clients et améliorer le contrôle des stocks dans plusieurs magasins.
comment apprendre?
Fondamentaux de l’entrepôt de données :
✅ Modélisation des données
✅ OLTP contre OLAP
✅ Extraire la charge de transformation (ETL)
✅ Ingestion de données
✅ Types de schéma (schéma flocon de neige vs étoile)
✅ Tableaux faits vs Dim
✅ Partitionnement et clustering des données
✅ Marts de données pic.twitter.com/9KwPYVLpUV— Darschil | Ingénieur de données (@parmardarshil07) 23 mars 2023
Migration de données
La migration de données consiste à déplacer des données d’un système ou d’un environnement de stockage à un autre. Les données doivent d’abord être extraites du système source, puis chargées dans le système de destination après les transformations et le nettoyage nécessaires. La migration des données peut se produire lorsque les entreprises mettent à niveau leurs logiciels, passent à de nouveaux logiciels ou combinent des données provenant de plusieurs sources.
Par exemple, une entreprise peut transférer des informations client d’une plate-forme de gestion de la relation client (CRM) obsolète vers une nouvelle. Pour migrer les données, il faudrait d’abord les extraire de l’ancien système, les mapper et les modifier pour respecter le format de données du nouveau système, puis les charger dans le nouveau système CRM. Cela garantit que toutes les données des clients sont transférées avec précision et efficacité vers le nouveau système, permettant à l’entreprise de continuer à gérer les relations avec les clients sans interruption.
Éthique des données
L’éthique des données sont les principes moraux et les règles diriger l’utilisation licite et morale de données. Veiller à ce que la vie privée, l’autonomie et les droits des personnes soient protégés nécessite de tenir compte des implications éthiques de la collecte, du stockage, de l’analyse et de la distribution des données.
L’éthique des données dans le contexte de l’analyse des données peut impliquer l’obtention du consentement éclairé des personnes avant de collecter leurs informations personnelles – en veillant à ce que les données soient anonymisées et agrégées pour protéger les identités individuelles – et en utilisant les données au profit de la société et en minimisant les préjudices ou la discrimination potentiels.
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Lac de données
Le terme « lac de données » décrit un référentiel centralisé qui héberge d’énormes quantités de données brutes non traitées dans leur format d’origine. Sans avoir besoin de schémas prédéfinis, il permet le stockage et l’analyse de diverses formes de données, y compris des données structurées, semi-structurées et non structurées. Les organisations peuvent explorer et analyser les données de manière plus flexible et exploratoire en raison de la flexibilité et de l’évolutivité d’un lac de données.
Par exemple, une entreprise peut disposer d’un lac de données dans lequel elle conserve différents types de données client, notamment les historiques de transactions, les interactions sur les réseaux sociaux et les habitudes de navigation en ligne. Au lieu de transformer et de structurer les données à l’avance, le lac de données stocke les données brutes telles quelles, permettant aux scientifiques et aux analystes de données d’y accéder et de les traiter selon les besoins pour des cas d’utilisation spécifiques, tels que la segmentation des clients ou des campagnes marketing personnalisées.
“Entrepôt de données contre Data Lake”
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Augmentation des données
Le processus d’amélioration ou d’enrichissement des données existantes en ajoutant ou en modifiant des caractéristiques ou des caractéristiques spécifiques est appelé augmentation des données. Il est fréquemment utilisé dans l’apprentissage automatique et l’analyse de données pour améliorer les performances et la généralisation des modèles, et augmenter la quantité et la diversité des données d’apprentissage.
Par exemple, en reconnaissance d’images, les techniques d’augmentation des données peuvent impliquer la transformation de photos déjà existantes pour produire de nouvelles versions des données en faisant pivoter, redimensionner ou retourner les images. Ensuite, à l’aide de cet ensemble de données amélioré, les modèles d’apprentissage automatique peuvent être formés pour reconnaître des objets ou des modèles de manière plus précise et plus robuste.
Ingénierie des données
Le processus de développement, de construction et de maintenance des systèmes et de l’infrastructure nécessaires à la collecte, au stockage et au traitement des données est appelé ingénierie des données. La saisie, la transformation, l’intégration et la construction de pipelines de données font partie des tâches impliquées. Les ingénieurs de données utilisent diverses techniques et technologies pour assurer un flux de données efficace et fiable sur divers systèmes et plates-formes.
Un ingénieur de données peut, par exemple, être chargé de créer et de maintenir une architecture d’entrepôt de données et de concevoir Procédures d’extraction, de transformation et de chargement (ETL) pour collecter des données provenant de diverses sources, les formater de manière appropriée et les charger dans l’entrepôt de données. Pour permettre une intégration et un traitement transparents des données, ils peuvent également créer des pipelines de données à l’aide d’outils tels que Apache Étincelle ou Apache Kafka.
Intégration de données
Le processus de fusion de données provenant de diverses sources en une seule vue est appelé intégration de données. Construire un ensemble de données cohérent et complet implique de combiner des données provenant de nombreuses bases de données, systèmes ou applications. Plusieurs techniques, y compris le traitement par lots, le streaming en temps réel et l’intégration virtuelle, peuvent être utilisées pour intégrer les données.
Pour bien comprendre le comportement et les préférences des consommateurs, une entreprise peut, par exemple, combiner des données clients provenant de nombreuses sources, telles que des systèmes CRM, des plateformes marketing et des transactions en ligne. L’utilisation de cet ensemble de données intégré pour l’analyse, le reporting et la prise de décision est ainsi possible.
Profilage des données
Le profilage des données implique l’analyse et la compréhension de la qualité, de la structure et du contenu des données. Il vise à évaluer l’exactitude, l’exhaustivité, la cohérence et l’unicité des attributs de données. Les techniques de profilage des données comprennent l’analyse statistique, les outils de profilage des données et l’analyse exploratoire des données.
Par exemple, un analyste de données peut effectuer un profilage de données sur un ensemble de données pour identifier les valeurs manquantes, les valeurs aberrantes ou les incohérences dans les modèles de données. Cela aide à identifier les problèmes de qualité des données, permettant des efforts de nettoyage et de correction des données pour garantir l’exactitude des données pour une analyse plus approfondie et la prise de décision.
