Qu’est-ce que le traitement des données ?
Les données constituent peut-être le plus grand actif que possède une entreprise. C'est pourquoi le traitement des données est si crucial pour la réussite et la croissance continues de toutes les entreprises. Grâce à la collecte et à la « traduction » des données commerciales à l'aide des traitements de données (ou data processing), les organisations parviennent à identifier les tendances émergentes, à repérer les problèmes et à découvrir de nouvelles opportunités.
Que signifie le traitement des données ?
Les données sont omniprésentes, couvrant tous les aspects des opérations des entreprises : les préférences de la clientèle et des fournisseurs ainsi que l’efficacité des flux de travail et des processus internes. Sans l’utilisation de ce processus, les données brutes perdent cependant toute valeur, car elles sont dépourvues de contexte et de sens. Et à l’époque du big data, ce problème ne fait qu'augmenter. Le résultat ? Toute l’information qui pourrait éclairer les stratégies commerciales futures et améliorer l'efficacité et la rentabilité se trouve dans une base de données.
Le traitement des données peut prendre en charge de grandes quantités de données. Grâce à l'expertise des data scientists ou des data engineers, il peut les collecter, les organiser et les stocker avant de les présenter aux parties prenantes des entreprises dans un format cohérent via des documents, des tableaux ou des graphiques. Avec le traitement des données, le big data cesse d'être écrasant, voire indéchiffrable. Au lieu de cela, il devient un actif inestimable qui renforce la prise de décision commerciale des entreprises.
Commencer à traiter les données efficacement
Traiter les données avec succès signifie adopter une approche méthodique en six étapes, dont voici la répartition.
Étape 1 : collecte des données
Il s’agit de la partie la plus importante du traitement des données. Vous collectez des données provenant de sources fiables, précises et de la plus haute qualité. Ces données sont généralement stockées dans des data lakes et des entrepôts de données officiels, prêtes à être traitées. Collecter des données incorrectes et l'adage « mauvaises données, mauvais résultats » peut être responsable d’une issue coûteuse et probable pour tout traitement de données par les entreprises.
Étape 2 : nettoyage des données
Même les données collectées de haute qualité peuvent présenter des problèmes, allant des erreurs et des doublons aux entrées incomplètes ou incorrectes. La phase de nettoyage des données vous permet d’identifier les données erronées et de résoudre les problèmes afin de disposer des meilleurs ensembles de données disponibles pour la phase de traitement des données.
Étape 3 : saisie des données
Les données nettoyées peuvent désormais être saisies dans une solution de traitement de données, telle qu'un service de gestion de la relation client ou de planification des ressources des entreprises, via différentes sources d'entrée. Ce processus permet de « traduire » les données dans un format compréhensible par le système utilisé.
Étape 4 : traitement des données
Les algorithmes d'intelligence artificielle et de machine learning fonctionnent grâce aux données, en collectant et en organisant les ensembles de données en fonction de vos critères. Les critères de traitement des données peuvent se concentrer sur n’importe quel aspect des opérations de l’entreprise, du comportement de la clientèle au suivi des résultats publicitaires et marketing.
Étape 5 : données sortantes
Les données résultantes sont produites, prêtes à être identifiées et interprétées par les spécialistes autres que les analystes de données. Ces informations peuvent ensuite être présentées à des personnes non-initiées dans des formats compréhensibles, tels que des graphiques, des infographies ou du texte. N’oubliez pas que tous les résultats du traitement des données peuvent être réinjectés dans le système et traités pour continuer à fournir des informations précieuses et mises à jour.
Étape 6 : stockage des données
Le traitement des données signifie que toute information peut être enregistrée afin d'être rapidement récupérée pour référence ultérieure. Il est important de noter que les données doivent être stockées en conformité avec toutes les réglementations et obligations locales en matière de protection des données, comme le Règlement général sur la protection des données (RGPD). Cela vous permet non seulement de bénéficier des informations et de l'analyse des données, mais également de démontrer aux organismes de réglementation que vos données sont protégées et conformes à tout moment.
Quels sont les types de traitement de données possibles ?
Les différentes tâches et applications nécessitent souvent que les données soient traitées de différentes manières pour accéder à l’information qu’elles contiennent. Il existe quatre principaux types de traitement des données :
Traitement des données par lots
Les données sont collectées par lots avant d'être traitées à un moment précis, généralement en dehors des heures de pointe. Il s’agit d’une approche optimale pour le traitement de grands volumes de données relatives aux systèmes de déclaration et de paiement par exemple.
Traitement des données en temps réel
Dès que des données sont reçues, elles sont traitées et donnent des résultats instantanés. Généralement, ces ensembles de données sont de petite taille, comme ceux générés par les transactions en ligne et la messagerie instantanée.
Traitement des données en ligne
Traitement des données analytiques en ligne
Conçu pour la veille économique et l'analyse des tendances, le traitement analytique en ligne (OLAP) est optimisé pour interroger des ensembles de données via des questions analytiques avant de fournir des informations.
Pourquoi le cloud computing est-il essentiel au traitement des données ?
Tout part du big data, ces énormes volumes qui, s'ils ne sont pas organisés et triés correctement, peuvent devenir un problème et non une solution pour les entreprises. Alors que les systèmes existants ont eu du mal à gérer des ensembles de données aussi vastes, le cloud computing est intervenu et a changé le secteur du traitement des données.
Les entreprises peuvent désormais centraliser tous les systèmes disparates sur un serveur de données cloud, capable de gérer les charges de travail massives créées par le big data. Vos spécialistes des données disposent ainsi de la plateforme informatique et des outils nécessaires pour obtenir des informations essentielles à l’aide d’une technologie plus rapide, plus évolutive et moins coûteuse que les solutions existantes. De plus, traiter vos données signifie que vous pouvez introduire des systèmes complets de gestion du cycle de vie des données ainsi que des processus robustes de sauvegarde des données.
OVHcloud et sa solution Data Processing
En plus de fournir une large gamme de solutions de stockage, OVHcloud propose les meilleures solutions de machine learning de sa catégorie, ainsi que des services d'analyse de données conçus pour traiter vos ensembles de données avec un minimum d'efforts, tout en aidant à créer des informations exploitables pour une meilleure gestion et croissance de l'entreprise.
