En 2018 déjà, la quantité de données générées par les entreprises s'élevait à environ 33 zettaoctets (ZB). A titre indicatif, un zettaoctet correspond à un milliard de téraoctets. L'International Data Corporation part du principe que les entreprises en 2025, 175 ZB seront générés. Cela signifie que chaque année, elles génèrent environ 27 pour cent de données supplémentaires. Ces volumes de données représentent un défi pour les entreprises. En effet, les données brutes disponibles peuvent être confuses, incohérentes et difficiles à comprendre. C'est là qu'intervient la transformation des données. Elle permet de transformer et de restructurer les données de manière à ce qu'elles puissent être facilement analysées et interprétées.
Nous vous montrons quelles méthodes et techniques une transformation des données utilise pour que les entreprises puissent prendre des décisions commerciales fondées sur leurs données. Nous vous expliquons également les défis auxquels vous êtes confrontés lors de la transformation des données et les logiciels qui vous permettent de les relever efficacement.
Cet article a été rédigé en allemand, il a été automatiquement traduit dans d'autres langues et traduit en français. Nous vous invitons à nous faire part de vos commentaires à la fin de l'article.
Transformation des données - Définition
La transformation des données est un processus central dans le traitement des données, qui consiste à transformer les données brutes en une forme optimisée. Ce processus passe par une série de mesures visant à rendre les données plus accessibles pour l'analyse, la visualisation et d'autres traitements.
La transformation de données comprend différentes étapes en fonction des besoins. Il s'agit par exemple de nettoyer les valeurs erronées ou manquantes, de transformer les types de données, d'agréger les points de données, de regrouper les données selon certains critères et d'ajouter de nouvelles variables calculées. En outre, les données peuvent être triées, filtrées et les entrées dupliquées supprimées.
La transformation des données sert à améliorer la qualité des données, à éliminer les incohérences et à adapter la structure des données à ses propres exigences.
Elle permet d'extraire des modèles, des tendances et des enseignements significatifs des données, qui ne sont généralement pas visibles sous leur forme brute. La transformation des données est donc une étape essentielle pour obtenir des informations précieuses à partir de données brutes et pour prendre des décisions basées sur les données.
Transformation des données vs. pipeline de données
La transformation de données fait référence à la transformation de données afin de modifier leur format, leur structure ou leur valeur. Cela permet de rendre les données plus adaptées à l'analyse ou au traitement. Les pipelines de données, quant à eux, sont des processus qui transportent les données d'une source au stockage cible, en incluant des étapes telles que la transformation, le filtrage et l'agrégation des données. Alors que la transformation des données se concentre sur les données elles-mêmes, les pipelines de données se concentrent sur la fluidité du flux de données entre les différentes stations. La transformation des données est donc un élément des pipelines de données qui orchestrent l'ensemble du processus de déplacement, de traitement et de stockage des données.
Transformation des données - méthodes et techniques
Pour modifier le format, la structure ou la valeur des données, Data Transformation utilise ces méthodes et techniques :
Révision (Revising)
La révision garantit que les données soutiennent leur utilisation prévue. Pour ce faire, les entreprises doivent organiser les données de manière correcte et nécessaire. Pour ce faire, elles commencent par normaliser l'ensemble des données. En d'autres termes, elles éliminent les redondances dans l'ensemble de données, ce qui rend le modèle de données plus précis et plus lisible, tout en occupant moins d'espace. Ce processus nécessite beaucoup d'esprit critique, d'investigation et de rétro-ingénierie.
Par le biais d'un nettoyage des données, ils garantissent ensuite la capacité de formatage des données. Cela signifie également qu'ils garantissent la cohérence et l'exactitude des données. Avec la conversion de format, ils modifient les types de données afin de garantir la compatibilité. Enfin, les entreprises suppriment les doublons dans les enregistrements de données et valident les données.
Manipulation
La manipulation implique la création de nouvelles valeurs à partir de données existantes ou la modification de données existantes par des calculs. La manipulation est également utilisée pour données non structurées en données structurées qui peuvent être utilisées par des algorithmes d'apprentissage automatique. Il existe ces formes de manipulation des données :
Dérivation (Derivation) : Il s'agit de calculs sur plusieurs colonnes.
Résumé (Summarization) : Cette technique agrège les valeurs.
Pivotage : Les valeurs des colonnes sont converties en lignes et inversement.
Trier, ordonner et indexer : Les données sont triées, classées et indexées afin d'améliorer les performances de recherche.
Mise à l'échelle, normalisation et standardisation : Ces techniques aident à comparer des nombres inégaux en les plaçant sur une échelle cohérente.
Vectorisation : Cette technique aide à convertir les données non numériques en tableaux de nombres, souvent utilisés pour des applications dans le domaine de la santé. l'apprentissage automatique peuvent être utilisés.
Séparer (Separating)
Separating divise les valeurs de données en plusieurs parties pour une analyse détaillée. Cela implique la division d'une colonne unique contenant plusieurs valeurs en colonnes séparées contenant chacune de ces valeurs. Cela permet de filtrer en fonction de certaines valeurs.
Combiner/Intégrer (Combining/Integrating)
Cette méthode de transformation des données combine des ensembles de données provenant de différentes tables et sources afin d'obtenir une vue plus complète des activités et des fonctions d'une organisation. Elle consiste à combiner des données provenant de plusieurs tables et ensembles de données.
Lissage des données (Data Smoothing)
Lissage des données supprime les données inutiles, imprécises ou déformées de l'ensemble de données. De cette manière, les données sont plus cohérentes, ce qui permet aux entreprises d'identifier plus facilement les tendances.
Agrégation des données
Cette technique de transformation des données collecte des données brutes provenant de plusieurs sources et les regroupe sous une forme unifiée qui peut être utilisée pour l'analyse. Les données brutes qui fournissent des statistiques telles que des moyennes et des totaux en sont un exemple.
Discrétisation
Grâce à cette technique, les entreprises créent des étiquettes d'intervalle dans les données continues afin d'améliorer leur efficacité et de faciliter leur analyse. Pour ce faire, des algorithmes d'arbres de décision sont utilisés pour transformer de grands ensembles de données en données catégorielles.
Généralisation (Generalization)
Les attributs de données de bas niveau sont transformés en attributs de haut niveau à l'aide de hiérarchies afin de créer des instantanés de données plus clairs.
Construction d'attributs (Attribute Construction)
Cette technique de transformation des données crée un nouvel ensemble d'attributs à partir d'un ensemble existant afin de faciliter le processus d'analyse.
Processus de transformation des données - Comment faire ?
Pour transformer les données en une nouvelle forme et les rendre ainsi utilisables pour des analyses, le processus de transformation des données se déroule selon les étapes suivantes :
- Identification des données
Cette première étape consiste à identifier les sources et les types de données. Pour ce faire, les experts en données utilisent des outils ou des scripts de profilage des données afin de comprendre la structure et les caractéristiques des données. Cela permet également de déterminer la manière dont les données doivent être transformées. Les données peuvent provenir de différentes sources, telles que des sources structurées, des sources de flux ou des fichiers journaux d'applications web. Au cours de cette phase, les spécialistes analysent les données afin de mieux comprendre leur structure et leur signification.
- Mappage des données (data mapping)
Pendant le mappage des données, les experts en données associent des champs de données d'une source à des champs de données d'une autre source. Ce mappage est essentiel pour garantir que les données peuvent être transformées correctement et placées dans la structure souhaitée. Les experts en données déterminent quels champs de données correspondent entre eux et comment ils doivent être traités pendant le processus de transformation.
- Génération de code
Cette étape consiste à générer le code logiciel nécessaire pour traiter les données conformément aux exigences de transformation. Ce code peut être généré automatiquement par des outils de transformation de données ou écrit par les experts en données eux-mêmes. Le code généré contient des instructions pour transformer les données conformément aux spécifications des étapes précédentes.
- Exécution du code
Pendant l'exécution du code, les transformations réelles des données sont effectuées. Cette étape consiste à appliquer le code généré précédemment aux données afin de leur donner la forme souhaitée. C'est à ce stade qu'a lieu la manipulation effective des données conformément aux règles et aux transformations définies.
- Vérification
Une fois les données transformées, la vérification a lieu. Les experts en données ou les utilisateurs professionnels/finaux vérifient si les données de sortie correspondent aux exigences de transformation définies. Si ce n'est pas le cas, les anomalies et les erreurs sont identifiées et corrigées. Cette vérification est importante pour s'assurer que les données transformées sont correctes et de bonne qualité.
Transformation des données - Avantages
Les entreprises bénéficient d'une transformation des données de cette manière :
Amélioration de la qualité des données
La transformation des données permet aux entreprises de transformer des données non structurées ou erronées en informations structurées et utiles. Cela contribue à éviter les erreurs et les mauvaises interprétations.
Exemple : un détaillant collecte des données de vente dans lesquelles certains codes de produits ont été mal saisis. Grâce à une transformation automatisée des données, ces codes sont corrigés et formatés de manière uniforme, ce qui permet des analyses et des rapports précis.
Intégration des données
Les entreprises peuvent harmoniser et combiner différents ensembles de données provenant de différentes sources. De cette manière, elles créent une vue unique des données. Cela permet d'avoir une vision plus complète.
Exemple : une compagnie d'assurances possède des données clients dans plusieurs départements. Grâce à Data Transformation, ces données provenant des différents départements peuvent être rassemblées afin de créer un profil client à 360 degrés.
Possibilités d'analyse avancées
Data Transformation prépare les données de manière à ce qu'elles puissent être utilisées dans des techniques d'analyse avancées telles que l'apprentissage automatique, ce qui permet d'obtenir des prédictions plus précises et un meilleur aperçu.
Exemple : une entreprise de santé utilise la transformation des données pour préparer les données des patients à l'apprentissage automatique. De cette manière, elle peut développer un modèle qui prédit le risque de certaines maladies pour différents groupes d'âge.
Traitement efficace des données
En agrégeant, filtrant et réduisant le volume des données grâce à la transformation des données, les entreprises peuvent réduire le temps de traitement et l'utilisation des ressources.
Exemple : une entreprise de logistique collecte de grandes quantités de données de localisation des véhicules. Grâce à la transformation des données, seules les données pertinentes, telles que les arrêts et les pauses, sont sélectionnées afin d'effectuer des optimisations d'itinéraires.
Adaptation aux nouvelles exigences
Les entreprises peuvent s'adapter à l'évolution des besoins en transformant les données dans le format ou la structure dont elles ont besoin.
Exemple : une banque doit produire des rapports pour les autorités réglementaires, qui exigent des formats de données spécifiques. Grâce à la transformation de données, les données internes peuvent être transformées dans le format requis.
Meilleure prise de décision
Des données bien transformées permettent de prendre des décisions éclairées sur la base d'informations fiables, ce qui se traduit par une amélioration globale des performances de l'entreprise.
Exemple : une entreprise de commerce électronique analyse les comportements d'achat afin d'optimiser les offres de produits. Grâce à la transformation des données, les données sont traitées de manière à faire apparaître des tendances claires dans les décisions d'achat.
Moins de risques
En consolidant, nettoyant et structurant les données, les entreprises peuvent minimiser les erreurs et les incertitudes, ce qui se traduit par moins de risques dans les décisions commerciales.
Exemple : une entreprise pharmaceutique réalise des études cliniques. Grâce à la transformation des données, les données des études sont formatées de manière uniforme. L'entreprise réduit ainsi le taux d'erreurs lors de l'analyse et génère des résultats plus sûrs.
Coûts réduits
La transformation des données permet un traitement efficace des données, ce qui entraîne une réduction des ressources et du temps de travail.
Exemple : une entreprise de services publics traite des données de facturation. Grâce à la transformation des données, les données peuvent être agrégées plus rapidement, ce qui permet de réduire les coûts de traitement des données.
Avantage concurrentiel
Des données bien transformées permettent aux entreprises de réagir plus rapidement aux tendances du marché et de développer des solutions innovantes. Cela leur confère un avantage concurrentiel.
Exemple : un détaillant analyse les données de vente afin d'identifier les tendances en temps réel. Grâce à la transformation des données, l'entreprise peut réagir rapidement à l'évolution des préférences des clients et adapter ses offres de produits.
Transformation des données - Défis
Les avantages d'une transformation globale des données sont donc évidents. Alors pourquoi toutes les entreprises n'utilisent-elles pas ce processus ? Cela devient vite évident lorsque nous jetons un coup d'œil sur les défis de la transformation des données :
Qualité des données
Les entreprises sont confrontées au défi de s'assurer que les données qu'elles utilisent sont de haute qualité. Cela signifie qu'elles doivent être exemptes d'erreurs, d'incohérences et d'incomplétudes. En règle générale, cela n'est pas possible sans un logiciel. Prenons un exemple pratique : un détaillant analyse les données de vente pour identifier les tendances. Si les données contiennent des entrées inexactes ou manquantes, les conclusions qui en découlent peuvent être trompeuses.
Intégration des données
Souvent, les données proviennent de différentes sources et sont présentées sous différents formats. Le défi consiste à combiner ces différentes sources de données afin d'obtenir une image globale. Un exemple pratique : une entreprise financière souhaite avoir une vue à 360 degrés de ses clients. Pour ce faire, elle doit rassembler des données provenant de différents services, comme les ventes, le marketing et le service clientèle.
Sécurité des données
Pendant la transformation des données, les entreprises doivent s'assurer que les informations sensibles sont protégées. Par exemple, une entreprise de recherche médicale traite les données des patients pour des études cliniques. Dans ce cas, la protection de l'identité du patient et d'autres informations confidentielles est d'une importance capitale.
Expertise
La capacité d'analyser des données et de les transformer en connaissances pertinentes pour l'entreprise requiert des connaissances spécialisées. Exemple : une équipe de marketing souhaite évaluer l'efficacité de ses campagnes. Pour ce faire, les membres de l'équipe doivent pouvoir interpréter les données afin de déterminer quelles stratégies ont été efficaces.
Changement de la culture d'entreprise
Les entreprises peuvent avoir besoin de changer leur culture pour favoriser les décisions basées sur les données. Exemple : une entreprise de fabrication traditionnelle souhaite devenir plus agile. Elle doit changer de culture pour prendre des décisions davantage basées sur les données et l'analyse, plutôt que de s'appuyer uniquement sur l'expérience.
Choix de la technologie
Le choix du bon logiciel de transformation des données est crucial. Exemple : une entreprise de commerce électronique souhaite développer des recommandations personnalisées pour ses clients. Pour ce faire, elle doit choisir la bonne plateforme d'analyse de données.
Évolutivité
Pendant la transformation, les entreprises doivent s'assurer que leur infrastructure est capable de gérer des volumes de données croissants. Exemple : un réseau social enregistre une augmentation rapide du nombre de nouveaux utilisateurs. La base de données doit être en mesure de gérer le nombre croissant de données d'utilisateurs.
Gestion des coûts
Le passage à des décisions et des processus axés sur les données peut être coûteuse. Exemple : une entreprise de logistique investit dans des capteurs IoT afin de collecter des données en temps réel sur les livraisons. Dans ce cas, il faut prendre en compte les coûts de la technologie et de la formation du personnel.
Aspects temporels
La transformation de données brutes en connaissances exploitables prend généralement beaucoup de temps. Exemple : une place de marché en ligne souhaite comprendre le comportement d'achat des clients afin d'adapter les offres de produits. Des retards dans le traitement des données pourraient nuire à la capacité d'adaptation rapide.
Transformation des données - Domaines d'application pratiques
Dans de nombreux secteurs, la transformation des données est un processus décisif pour obtenir des informations et des connaissances exploitables à partir de données brutes. Voici quelques exemples pratiques pour les branches des assurances, des banques et du secteur public :
Assurances
- Évaluation des risques : Transformer les données des clients (âge, sexe, antécédents médicaux, etc.) en un profil de risque standardisé afin de déterminer les primes d'assurance.
- Analyse des dommages : Les données relatives aux sinistres peuvent être transformées afin d'identifier des modèles et des tendances qui peuvent être utilisés pour prédire les sinistres futurs ou pour détecter les fraudes.
- Interaction avec le client : Conversion des données clients provenant de différents canaux (par ex. e-mail, téléphone, en ligne) en un format unique afin d'obtenir une vue à 360 degrés du client.
Banques
- évaluation de la solvabilité : Transformation des données sur les revenus, les dépenses, les crédits antérieurs et les habitudes de paiement en un score de crédit utilisé pour prendre des décisions concernant les demandes de crédit.
- Analyse des données commerciales : Transformer les données brutes sur les transactions boursières en formats structurés afin d'effectuer des analyses de marché ou de développer des stratégies de trading.
- Détection du blanchiment d'argent : l'agrégation et la transformation des données de transaction afin d'identifier des schémas frappants qui pourraient indiquer des activités potentielles de blanchiment d'argent
Secteur public
- l'urbanisme : Transformer les données sur le trafic, la population et les infrastructures en modèles pour planifier le développement urbain.
- Services sociaux : Transformer les données relatives aux personnes qui font appel aux services sociaux afin de mieux comprendre les besoins et d'allouer les ressources plus efficacement.
- Traitement des données fiscales : Collecter et transformer les données financières des citoyens et des entreprises afin de vérifier les déclarations d'impôts et de calculer la charge fiscale.
Ces exemples illustrent le fait que la transformation des données est une étape critique dans tout secteur d'activité pour obtenir des connaissances utiles et exploitables à partir d'un flot de données. Elle aide les organisations non seulement à mieux comprendre leur situation actuelle, mais aussi à prédire les tendances et les évolutions futures.
En ce qui concerne les applications mentionnées précédemment dans les secteurs de l'assurance, de la banque et du secteur public, ces applications pourraient être classées dans les sous-domaines suivants de la transformation des données :
Assurances
- Évaluation des risques
- Normalisation de l'ensemble de données : suppression des informations redondantes
- Nettoyage des données : assurer la cohérence des données
- Validation des données : vérification de l'intégrité des données des clients
- Analyses des dommages
- Agrégation de données : combinaison de données provenant de différents cas de sinistres pour la reconnaissance de modèles
- Lissage des données : suppression des données irrégulières pour une meilleure analyse des tendances
- Interaction avec les clients
- Combiner/Intégrer : Combiner les données clients de différents canaux
- Nettoyage des données : assurer la cohérence des données provenant de différentes sources
Banques
- Vérification de la solvabilité
- Normalisation de l'ensemble des données : transformation des données financières en formats standardisés
- Validation des données : vérification de l'exhaustivité des données de crédit
- Analyse des données commerciales
- Agrégation de données : combinaison de données sur plusieurs transactions boursières
- Trier, ordonner et indexer : Optimisation des données pour des analyses rapides
- Détection du blanchiment d'argent
- Déduplication : identification et suppression des doublons
- Nettoyage des données : garantir l'exactitude et la cohérence des données transactionnelles
Secteur public
- Urbanisme
- Combiner/Intégrer : Fusion de données provenant de différents services municipaux
- Agrégation de données : combiner les données pour une analyse globale
- Services sociaux
- Lissage des données : suppression des valeurs aberrantes et des anomalies dans les données
- Agrégation de données : regroupement de données provenant de différents fournisseurs de services ou de différentes régions
- Traitement des données fiscales
- Conversion de format : adaptation des types de données financières pour le calcul de l'impôt
- Nettoyage des données : suppression des entrées erronées ou incohérentes
Cette classification ne sert que de ligne directrice approximative sur la manière dont les applications décrites pourraient s'intégrer dans les méthodes et techniques de transformation des données. Les classifications peuvent bien entendu varier en fonction du cas d'application et du contexte spécifiques.
Transformation des données - Cas d'utilisation
Pour mieux comprendre l'utilisation d'une transformation de données et les avantages qui en découlent dans la pratique, jetons un coup d'œil sur des cas d'utilisation classiques :
1. banques : optimisation du processus d'octroi de crédit
Un cas d'utilisation classique dans le secteur bancaire se présente comme suit :
Situation
Une grande banque est confrontée au défi d'accélérer le processus d'octroi de crédits. En même temps, elle veut s'assurer qu'elle prend des décisions de crédit de haute qualité.
Solution par la transformation des données
La banque recueille des données provenant de différentes sources : Historique de crédit, situation financière actuelle du demandeur, historique de travail et autres paramètres pertinents. Ces données peuvent se présenter sous différents formats et nécessitent une structure uniforme pour un traitement efficace. Une transformation de données rassemble ces données hétérogènes dans un format unique qui peut être facilement traité par les algorithmes d'évaluation de crédit.
Résultat
En utilisant la transformation des données, la banque peut accélérer considérablement le processus d'octroi de crédit et améliorer la précision de ses décisions, tout en augmentant la satisfaction des clients.
2. les assurances : Détection des fraudes
Un cas d'utilisation classique dans le secteur des assurances se présente comme suit :
Situation
Une compagnie d'assurance souhaite optimiser son processus de gestion des sinistres et détecter les fraudes à un stade précoce.
Solution par la transformation des données
La société collecte entre autres des données sur les accidents, les polices et l'historique des réclamations des clients. Dans le cadre d'une transformation des données, elle traite les données et les stocke dans un système centralisé équipé d'algorithmes de détection des fraudes.
Résultat
Grâce à la transformation des données, la compagnie d'assurance peut identifier des modèles et des anomalies dans les sinistres qui indiquent une fraude potentielle. De cette manière, elle peut économiser beaucoup d'argent sur les demandes d'indemnisation illégales.
3. secteur public : urbanisme et gestion du trafic
Un cas d'utilisation classique dans le secteur public se présente comme suit :
Situation
Une grande ville souhaite optimiser les flux de circulation tout en planifiant le développement urbain.
Solution par la transformation des données
La ville collecte des données à partir de capteurs de trafic, de transports publics, de commentaires de citoyens et de projets d'urbanisme. Après avoir transformé les données, elle les injecte dans un système intelligent de gestion du trafic qui analyse les flux de circulation en temps réel et établit des prévisions pour les décisions d'urbanisme.
Résultat
Grâce à une transformation des données, la ville peut surveiller les flux de circulation en temps réel, prévenir les embouteillages et prendre des décisions éclairées sur les futurs projets d'urbanisme.
La transformation des données, un avantage ou un élément d'un processus ?
La transformation des données en tant que telle offre de nombreux avantages, notamment lorsque les entreprises transforment des données provenant de différentes sources en un format cohérent pour l'analyse ou le reporting. Toutefois, elle déploie généralement son plein potentiel dans le cadre d'un processus plus large, qu'il s'agisse d'analyse de données, d'apprentissage automatique ou d'autres applications commerciales. Au sein de tels processus, la transformation des données permet une intégration et une analyse transparentes des données. Cela permet au final de prendre de meilleures décisions, d'optimiser et d'innover.
Outils de transformation des données : 5 fournisseurs établis
Pour relever les défis liés à la transformation des données, les entreprises doivent avant tout opter pour le bon logiciel de transformation des données. Celui-ci a une énorme influence sur la quantité de travail que la transformation et le traitement de leurs données impliquent réellement. Voici 5 services de transformation de données qui prennent en charge une grande partie du traitement des données de manière automatisée :
Talend
Talend est un outil ETL open source très répandu. Il permet aux clients de collecter des données provenant de différentes sources, de les transformer et de les convertir dans différents formats. Talend dispose d'une interface graphique conviviale et prend en charge les transformations les plus complexes grâce à l'utilisation de scripts et de code personnalisé.
Konfuzio
Konfuzio est un fournisseur leader de traitement et de transformation de documents basés sur l'IA. La plateforme utilise des algorithmes avancés de machine learning pour extraire et transformer des informations à partir de documents non structurés. Cela est particulièrement utile pour les entreprises qui souhaitent traiter et analyser de grandes quantités de données non structurées, telles que des textes, des rapports et des documents. Konfuzio permet d'automatiser toutes les étapes de collecte et de transformation des données. De cette manière, les entreprises économisent beaucoup de temps et de ressources.
Informatica
Informatica propose des fonctionnalités telles que le contrôle de la qualité des données, la transformation et la migration. La plate-forme Data Transformation permet aux utilisateurs d'extraire, de nettoyer, de transformer et de charger des données provenant de différentes sources dans différents formats cibles. Elle dispose en outre de fonctions avancées telles que le masquage et l'anonymisation des données pour la sécurité des données.
Microsoft Azure Data Factory
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En savoir plus
Azure Data Factory est un service basé sur le cloud de Microsoft qui permet l'extraction, la transformation et le chargement de données. Il s'intègre de manière transparente aux autres services Azure et offre de puissantes fonctions de traitement des données. Les utilisateurs peuvent Pipelines de données qui extraient des données de différentes sources, les transforment et les chargent dans différentes destinations. La plateforme offre également une surveillance, une journalisation et une évolutivité pour les scénarios de transformation de données complexes.
Apache NiFi
Apache NiFi est une plateforme open source de transformation de données qui permet l'intégration, la transformation et le mouvement des données. Elle offre une interface utilisateur conviviale basée sur le web pour créer des flux de données, collecter et transformer des données provenant de différentes sources. NiFi prend également en charge le traitement des données en temps réel et offre un large éventail de processeurs pour la manipulation des données.
FAQ
La transformation de données est le processus de transformation et de préparation des données afin de les rendre adaptées à l'analyse, au traitement et au reporting. Cela implique de modifier les types de données, de les filtrer, de fusionner des données provenant de différentes sources et de réorganiser des colonnes ou des lignes. La transformation des données est essentielle pour transformer les données brutes en une forme utile à la transformation numérique, permettant une meilleure compréhension et une meilleure prise de décision.
Le Machine Learning joue un rôle central dans la transformation des données. Il accélère le processus en identifiant automatiquement des modèles dans les données. Grâce à cette capacité, il peut transformer et optimiser efficacement les données. Il en résulte des résultats plus rapides et plus précis. En outre, le Machine Learning permet de prendre des décisions éclairées en obtenant automatiquement des informations précieuses à partir des données transformées.
Les entreprises peuvent choisir parmi une multitude d'outils de transformation des données. Le fournisseur Konfuzio rend le traitement des données particulièrement efficace. En effet, il utilise l'intelligence artificielle et le Machine Learning, ce qui permet aux entreprises d'extraire et de transformer automatiquement leurs données selon leurs propres directives et de les transmettre aux flux de travail suivants. De cette manière, le logiciel résout des défis importants de la transformation des données, comme par exemple la garantie de la qualité des données.
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