Optimisation de données
Les données vous aident à comprendre et définir des indicateurs et des objectifs cruciaux pour votre activité. C'est pourquoi, quelle que soit l'industrie dans laquelle vous évoluez, il est crucial d'adopter un système de management de données centralisé, qui saisit, maintient et filtre l'information essentielle.
L'optimisation des données vous permet d'économiser des heures d'efforts liés à l'exploration des données.
Optimisation de données (ou Data Optimisation), de quoi parle-t-on ?
L'optimisation des données fait référence à la collecte des données de l'entreprise et à leur gestion efficace, dans le but de maximiser la vitesse et l'efficacité de l'extraction, de l'analyse et de l'utilisation des informations essentielles.
L'optimisation des données est utilisée par plusieurs applications pour récupérer des données de diverses sources afin de les utiliser dans des applications et des outils de visualisation des données, tels que ceux utilisés pour les rapports statistiques. C'est là que l'optimisation des données joue un rôle indéniable dans la gestion des bases de données et des entrepôts de données.
Les bénéfices de l'optimisation des données
- Une plus grande souplesse et rapidité dans la prise de décision : La survie et le succès de toute entreprise dans un environnement hautement compétitif dépendent de la flexibilité et de la rapidité avec lesquelles elle peut répondre aux opportunités et aux menaces. De tels processus de prise de décision nécessitent l'accès en temps opportun à l'information cruciale, ce que seule l'optimisation de données permet.
- Répondre aux attentes de vos clients : Optimiser les données aide les entreprises à mieux comprendre leur marché et leur clientèle cible. C'est également la clé pour offrir des services en temps réel qui répondent aux attentes et aux demandes des clients.
Améliorer la réputation de votre entreprise : L'optimisation des données peut éliminer la confusion, les retards et les conflits potentiels lors des transactions avec les partenaires commerciaux et les clients. L'optimisation des données élimine ces obstacles en améliorant la qualité des données utilisées.
Quelques moyens efficaces pour optimiser les données
Il existe plusieurs façons d'optimiser les données en fonction des priorités de votre organisation.
Exploiter le Cloud
Tout d'abord, vous pouvez déplacer vos données cruciales vers le cloud et disposer d'un environnement à partir duquel vous pourrez accéder à toutes les données de n'importe où.
Les experts Cloud et Data de Claranet peuvent vous aider à tirer parti des technologies avancées pour transformer vos données en décisions.
Des technologies comme l'Apprentissage Automatique (Machine Learning / ML) peuvent aider à transformer de grandes quantités de données en tendances.
Vos équipes peuvent prendre en compte ces tendances et ces chiffres pour prendre des décisions.
Enfin, les données doivent également être standardisées afin de les rendre facilement compréhensibles et analysables par différentes équipes.
L'optimisation en structurant les données
Pour qu'un projet data réussisse, deux éléments au moins sont indispensables :
- Savoir quelles sont les données combinées exploitables, nécessaires à l’atteinte des résultats souhaités,
- Obtenir les bonnes données à analyser et à exploiter afin d'atteindre ces résultats.
Cependant, nous disposons de plus en plus de données, provenant de plus en plus de sources, et se présentant sous des formes de plus en plus diverses.
Les lacs de données sont un moyen de mettre fin aux silos de données, dans un univers de données en pleine expansion et de moins en moins structuré.
Comparaison des architectures de stockage de données
Data Lake
- Stocke des données brutes non structurées dans leur format natif
- Très flexible, peut accueillir tout type de données
- Utilisé principalement par les data scientists pour l'analyse avancée
- Schéma défini au moment de la lecture des données ("schema-on-read")
- Coût de stockage plus faible mais nécessite plus d'expertise pour l'exploitation
Data Warehouse
- Stocke des données structurées et transformées
- Optimisé pour les requêtes SQL et le reporting
- Utilisé par les analystes métier pour le BI et la production de rapports
- Schéma prédéfini avant le chargement des données ("schema-on-write")
- Plus coûteux mais plus facile à utiliser pour les non-experts
Lakehouse
- Combine les avantages du Data Lake et du Data Warehouse
- Stocke des données brutes mais ajoute une couche de structure
- Supporte à la fois l'analyse avancée et le BI traditionnel
- Utilise des technologies comme Delta Lake pour assurer la fiabilité des données
- Offre plus de flexibilité que le Data Warehouse et plus de gouvernance que le Data Lake
Principales différences
Caractéristique | Data Lake | Data Warehouse | Lakehouse |
---|---|---|---|
Type de données | Brutes, tous formats | Structurées | Brutes avec structure |
Schéma | Flexible (schema-on-read) | Prédéfini (schema-on-write) | Flexible avec gouvernance |
Utilisateurs principaux | Data scientists | Analystes métier | Les deux |
Cas d'usage | Analyse avancée, ML | BI, reporting | Polyvalent |
Coût de stockage | Faible | Élevé | Modéré |
Facilité d'utilisation | Complexe | Simple | Intermédiaire |
Le Lakehouse représente ainsi une évolution récente visant à combiner les forces du Data Lake et du Data Warehouse pour répondre aux besoins variés des entreprises en matière d'analyse de données