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données
Les rôles des données
Data analyst
Un analyste de données permet aux entreprises de maximiser la valeur de leurs actifs de données grâce à des outils de visualisation et de création de rapports tels que Microsoft Power BI.
Les analystes de données sont responsables du profilage, du nettoyage et de la transformation des données.
Leurs responsabilités incluent également la conception et la création de modèles de données évolutifs et efficaces, ainsi que l'activation et la mise en œuvre des capacités d'analyse avancées dans les rapports d'analyse.
Un analyste de données travaille avec les parties prenantes concernées pour identifier les exigences appropriées et nécessaires en matière de données et de rapports, puis il est chargé de transformer les données brutes en informations pertinentes et significatives.
Un analyste de données est également responsable de la gestion des ressources Power BI, y compris les rapports, les tableaux de bord, les espaces de travail et les jeux de données sous-jacents utilisés dans les rapports. Ils sont chargés de mettre en œuvre et de configurer les procédures de sécurité appropriées, en conjonction avec les exigences des parties prenantes, pour assurer la protection de tous les actifs Power BI et de leurs données.
Les analystes de données travaillent avec des ingénieurs de données pour déterminer et localiser les sources de données appropriées qui répondent aux exigences des parties prenantes. De plus, les analystes de données travaillent avec l'ingénieur de données et l'administrateur de la base de données pour s'assurer que l'analyste a un accès approprié aux sources de données nécessaires. L'analyste de données travaille également avec l'ingénieur de données pour identifier de nouveaux processus ou améliorer les processus existants de collecte de données à analyser.
Data engineer
Les ingénieurs de données fournissent et configurent des technologies de plate-forme de données sur site et dans le cloud. Ils gèrent et sécurisent le flux de données structurées et non structurées provenant de multiples sources.
Les principales responsabilités des ingénieurs de données incluent l'utilisation de services et d'outils de données sur site et dans le cloud pour ingérer, sortir et transformer des données provenant de plusieurs sources. Les ingénieurs de données collaborent avec les parties prenantes de l'entreprise pour identifier et répondre aux exigences en matière de données. Ils conçoivent et mettent en œuvre des solutions.
Bien qu'un certain alignement puisse exister dans les tâches et les responsabilités d'un ingénieur de données et d'un administrateur de base de données, la portée du travail d'un ingénieur de données va bien au-delà de la gestion d'une base de données et du serveur sur lequel elle est hébergée et n'inclut probablement pas la gestion globale des données opérationnelles.
Un ingénieur de données ajoute une valeur considérable aux projets d'intelligence d'affaires et de science des données. Lorsque l'ingénieur de données rassemble des données, souvent décrites comme une lutte de données, les projets avancent plus rapidement car les data scientists peuvent se concentrer sur leurs propres domaines de travail.
En tant qu'analyste de données, vous travaillerez en étroite collaboration avec un ingénieur de données pour vous assurer que vous pouvez accéder à la variété de sources de données structurées et non structurées, car ils vous aideront à optimiser les modèles de données, qui sont généralement servis à partir d'un entrepôt de données moderne ou d'un lac de données. .
Les administrateurs de base de données et les professionnels de l'informatique décisionnelle peuvent passer à un rôle d'ingénieur de données ; ils doivent apprendre les outils et la technologie utilisés pour traiter de grandes quantités de données.
Les plates-formes de données qu'ils utilisent peuvent inclure des bases de données relationnelles, des bases de données non relationnelles, des flux de données et des magasins de fichiers. Les ingénieurs de données s'assurent également que les services de données s'intègrent de manière sécurisée et transparente sur toutes les plates-formes de données.
Data adminstrator
Un administrateur de base de données met en œuvre et gère les aspects opérationnels des solutions de plate-forme de données cloud natives et hybrides qui reposent sur les services de données Microsoft Azure et Microsoft SQL Server.
Un administrateur de base de données est responsable de la disponibilité globale et des performances et optimisations cohérentes des solutions de base de données. Ils travaillent avec les parties prenantes pour identifier et mettre en œuvre les politiques, les outils et les processus pour les plans de sauvegarde et de récupération des données.
Le rôle d'un administrateur de base de données est différent du rôle d'un ingénieur de données. Un administrateur de base de données surveille et gère la santé globale d'une base de données et du matériel sur lequel elle réside, tandis qu'un ingénieur de données est impliqué dans le processus de traitement des données, en d'autres termes, l'ingestion, la transformation, la validation et le nettoyage des données pour répondre aux besoins de l'entreprise. et exigences.
L'administrateur de la base de données est également responsable de la gestion de la sécurité globale des données, de l'octroi et de la restriction de l'accès et des privilèges des utilisateurs aux données en fonction des besoins et des exigences de l'entreprise.
Business analyst
Un analyste métier (business analyst) est plus proche de l'entreprise et est un spécialiste de l'interprétation des données issues de la visualisation.
Souvent, les rôles d'analyste de données (data analyst) et d'analyste commercial (business analyst) peuvent être la responsabilité d'une seule personne.
Bien que certaines similitudes existent entre un analyste de données (data analyst) et un analyste métier (business analyst), le principal différenciateur entre les deux rôles est ce qu'ils font avec les données.
Data scientist
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Leur travail peut varier de l'analyse descriptive à l'analyse prédictive. L'analyse descriptive évalue les données par le biais d'un processus appelé analyse exploratoire des données (EDA). L'analyse prédictive est utilisée dans l'apprentissage automatique pour appliquer des techniques de modélisation capables de détecter des anomalies ou des modèles. Ces analyses sont des éléments importants des modèles de prévision.
Les analyses descriptives et prédictives ne sont que des aspects partiels du travail des data scientists. Certains spécialistes des données peuvent travailler dans le domaine de l'apprentissage en profondeur, réalisant des expériences itératives pour résoudre un problème de données complexe à l'aide d'algorithmes personnalisés.
Des preuves anecdotiques suggèrent que la majeure partie du travail dans un projet de science des données est consacrée à la gestion des données et à l'ingénierie des fonctionnalités. Les scientifiques des données peuvent accélérer le processus d'expérimentation lorsque les ingénieurs des données utilisent leurs compétences pour réussir à gérer les données.
À première vue, il peut sembler qu'un scientifique des données et un analyste de données sont très éloignés dans le travail qu'ils effectuent, mais cette conjecture est fausse. Un data scientist examine les données pour déterminer les questions qui nécessitent des réponses et conçoit souvent une hypothèse ou une expérience, puis se tourne vers l'analyste de données pour l'aider à visualiser les données et à créer des rapports.
Analyse des données
Analyse diagnostique
Les analyses de diagnostic aident à répondre aux questions sur la raison pour laquelle les événements se sont produits.
Les techniques d'analyse diagnostique complètent l'analyse descriptive de base et utilisent les résultats de l'analyse descriptive pour découvrir la cause de ces événements. Ensuite, les indicateurs de performance sont étudiés plus en détail pour découvrir pourquoi ces événements se sont améliorés ou se sont aggravés. Généralement, ce processus se déroule en trois étapes:
1/ Identifier les anomalies dans les données. Ces anomalies peuvent être des changements inattendus dans une métrique ou un marché particulier.
2/ Collectez les données liées à ces anomalies.
3/Utilisez des techniques statistiques pour découvrir les relations et les tendances qui expliquent ces anomalies.
Analyses prédictives
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Les techniques d'analyse prédictive utilisent des données historiques pour identifier les tendances et déterminer si elles sont susceptibles de se reproduire.
Les outils d'analyse prédictive fournissent des informations précieuses sur ce qui pourrait se passer à l'avenir. Les techniques comprennent une variété de techniques statistiques et d'apprentissage automatique telles que les réseaux de neurones, les arbres de décision et la régression.
Analyse prespective
L'analyse prescriptive aide à répondre aux questions sur les actions à entreprendre pour atteindre un objectif ou une cible.
En utilisant les informations issues de l'analyse prescriptive, les organisations peuvent prendre des décisions basées sur les données. Cette technique permet aux entreprises de prendre des décisions éclairées face à l'incertitude. Les techniques d'analyse prescriptive s'appuient sur l'apprentissage automatique comme l'une des stratégies pour trouver des modèles dans de grands ensembles de données. En analysant les décisions et les événements passés, les organisations peuvent estimer la probabilité de différents résultats.
Analyse cognitive
L'analyse cognitive tente de tirer des conclusions à partir de données et de modèles existants, de tirer des conclusions basées sur des bases de connaissances existantes, puis d'ajouter ces résultats dans la base de connaissances pour de futures inférences, une boucle de rétroaction d'auto-apprentissage.
L'analyse cognitive vous aide à savoir ce qui pourrait arriver si les circonstances changent et à déterminer comment vous pourriez gérer ces situations.
Les inférences ne sont pas des requêtes structurées basées sur une base de données de règles ; il s'agit plutôt d'hypothèses non structurées recueillies auprès de plusieurs sources et exprimées avec divers degrés de confiance. L'analyse cognitive efficace dépend des algorithmes d'apprentissage automatique et utilisera plusieurs concepts de traitement du langage naturel pour donner un sens aux sources de données jusqu'alors inexploitées, telles que les journaux de conversation des centres d'appels et les avis sur les produits.
Analyse descriptive
L'analyse descriptive aide à répondre aux questions sur ce qui s'est passé sur la base des données historiques.
Les techniques d'analyse descriptive résument de grands ensembles de données pour décrire les résultats aux parties prenantes.
En développant des indicateurs de performance clés (KPI), ces stratégies peuvent aider à suivre le succès ou l'échec des objectifs clés. Des métriques telles que le retour sur investissement (ROI) sont utilisées dans de nombreux secteurs, et des métriques spécialisées sont développées pour suivre les performances dans des secteurs spécifiques.
Un exemple d'analyse descriptive consiste à générer des rapports pour fournir une vue des ventes et des données financières d'une organisation.
Entrepôt de données
Data Warehouse est l'ensemble des données historiées, nettoyées, valides, complètes et cohérentes d'une entreprise.
Caractéristiques
Orienté métier : c'est-à-dire que dans un entrepôt de données, les informations sont organisées par fonction dans l'entreprise (comptabilité, stocks, ventes, etc.).
En lecture seule : c'est le point crucial, on ne supprime JAMAIS des données d'un entrepôt puisque sa raison d'exister est de conserver tout changement.
Organisé en axes : les données sont organisées en axes d'analyses (dimensions) et objets d'analyse (fait). Une dimension est un axe avec lequel nous allons analyser un phénomène dans l'entreprise (fait).
Intégrées : tous les systèmes stockant des informations dans l'entrepôt sont des sources potentielles de données. Feuilles de calculs, systèmes de production, feuilles de travail, etc. L'entrepôt intégrera ces éléments pour former une vision unique de l'activité de l'entreprise.
Différents niveaux de granularité : l'entrepôt doit être capable de livrer des informations aussi détaillées (ligne de facture) que générales (chiffre d'affaires pour une année), et ce de la façon la plus transparente possible.
C'est une structure (comme une base de données) qui a pour but, contrairement aux bases de données, de regrouper les données de l'entreprise pour des fins analytiques et pour aider à la décision stratégique.source
ETL
On entend par la : Extraction, Transformation, Loading.
C'est un système par lequel vont passer toutes les données des systèmes opérationnels avant d'arriver dans la forme souhaitée dans l'entrepôt.
Serveur d'analyse
Un serveur d'analyse est un moyen permettant aux analystes et décideurs de naviguer, forer, découvrir les données de l'entrepôt.
C'est un concert de technologies (logicielles surtout) permettant de rendre incroyablement malléable un entrepôt de données. Avec un serveur d'analyse, un serveur OLAP par exemple, un analyste pourrait très bien faire tous les croisements qu'il veut : le chiffre d'affaires par client, par produit, par zone géographique, par fournisseur.
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