La découverte de données est le processus qui consiste à collecter des données provenant de diverses sources, à les préparer et à les analyser, puis à en extraire des informations précieuses. L’objectif ultime de la découverte de données est de comprendre les données à un niveau plus profond et de les utiliser pour prendre de meilleures décisions. Les informations extraites du processus de découverte de données peuvent aider les entreprises à détecter les fraudes, à planifier leurs activités, à prévoir le taux de désabonnement, à évaluer les risques, à générer des prospects, etc.
Dans cet article, vous découvrirez ce qu’est la découverte de données, pourquoi elle est importante et quelles sont les étapes les plus courantes du processus de découverte de données.
Qu’est-ce que la découverte de données et pourquoi est-elle importante ?
Selon les estimations, la quantité de données générées chaque jouratteindra 181 zettaoctets en 2025. De telles quantités de données peuvent être extrêmement utiles, mais il faut trouver un moyen d’en extraire des informations exploitables. C’est là qu’intervient la découverte de données. En combinant des données provenant de diverses sources et en les analysant, les entreprises peuvent améliorer leur prise de décision et leur stratégie commerciale.
Le processus de découverte des données
Plusieurs étapes sont généralement suivies dans le cadre du processus de découverte des données, notamment la définition de votre objectif, la collecte des données, la préparation des données, la visualisation des données, l’analyse des données, l’interprétation et l’action :
Il est important de noter que la découverte des données est un processus hautement itératif ; vous pouvez passer de n’importe quelle étape du processus à une étape précédente si vous estimez que cela améliore le résultat final.
1. Définissez votre objectif
Parfois négligée, la définition de vos objectifs devrait être la première étape du processus de découverte des données. C’est votre objectif qui détermine les données dont vous avez besoin. Une fois que vous savez ce que vous essayez d’accomplir, vous aurez une meilleure idée des données que vous devez collecter, de la manière de les préparer, de les analyser et d’en tirer des informations précieuses.
2. Collecte des données
Une fois votre objectif défini, vous devez identifier les sources de données que vous souhaitez utiliser et les collecter. Il existe de nombreuses méthodes pour y parvenir. Par exemple, la plupart des organisations possèdent déjà de nombreuses données utiles, souvent appelées données de première partie. Ces données peuvent être stockées dans des bases de données, des lacs de données, des entrepôts de données ou tout autre support similaire. Avec les données internes, l’approvisionnement en données est simple et, d’une manière générale, les données de première partie sont fiables.
Cependant, les données internes ne suffisent souvent pas pour générer des informations utiles. Vous devez généralement collecter des données provenant de diverses sources externes. Une option consiste à utiliser des API, que de nombreuses entreprises et organisations fournissent pour partager leurs données. Parmi les exemples les plus connus, citons l’API Google, l’API Instagram, l’API Zillow, l’API Reddit et l’API YouTube. Si certaines API sont gratuites, beaucoup sont payantes. Avant d’explorer d’autres méthodes de collecte de données, il est judicieux de vérifier si la source propose une API, car cela peut grandement simplifier votre processus.
Cependant, la plupart des données web ne sont pas disponibles via une API. Si tel est le cas, vous pouvez toujours collecter des données à l’aidedu scraping web, qui vous permet d’extraire des données d’une page web et de les stocker dans un format plus pratique pour l’analyse des données, tel que CSV.
Vous pouvez effectuer vous-même le Scraping web en écrivant des scripts personnalisés qui extraient les données dont vous avez besoin. Cependant, cela nécessite des compétences en Scraping web et peut prendre beaucoup de temps. Vous devez également faire face aux mécanismes anti-scraping utilisés par les sites web. Une alternative consiste à utiliser des scrapers instantanés déjà prêts à l’emploi, tels quel’API Bright Data Web Scraper. Ces outils sont assez simples, ne nécessitent aucune compétence en codage et peuvent être très efficaces pour contourner les mécanismes anti-scraping.
Si vous recherchez une solution encore plus simple, vous pouvez essayer de trouver des jeux de données prêts à l’emploi disponibles à l’achat. Ces jeux de données sont soigneusement collectés à partir de sources fiables, analysés, nettoyés et structurés de manière conviviale. Par exemple, Bright Data proposeplus d’une centaine de jeux de données prêts à l’emploiprovenant de certaines des sources de données les plus populaires, telles qu’Amazon, Instagram, X (Twitter), LinkedIn et Walmart. Il vous permet également degénérer un jeu de données personnaliséà l’aide d’une plateforme automatisée.
En général, vous utilisez souvent une combinaison de ces sources de données ou même certaines qui ne sont pas mentionnées (telles que les données en temps réel, les jeux de données publics ou les enquêtes). En effet, aucune source de données ne contient généralement toutes les données dont vous avez besoin.
3. Préparation des données
Une fois que vous disposez de vos données, l’étape suivante consiste à les préparer pour l’analyse. En général, les données recueillies auprès de diverses sources ne sont pas exactement au format dont vous avez besoin. C’est à vous qu’il appartient d’unifier le format,d’analyser les données, de traiter les valeurs manquantes, de supprimer les données en double, de traiter les valeurs aberrantes, de traiter les données catégorielles, de standardiser ou de normaliser les données et de résoudre tout autre problème que vous identifiez.
Les données brutes présentent généralement certains défauts, tels que des données manquantes. Si tel est le cas, vous pouvez choisir de simplement ignorer les instances où certaines données sont manquantes. Cependant, une méthode plus courante consiste à imputer les valeurs manquantes (en particulier lorsque vous ne disposez pas de beaucoup de données).
Il existe différentes méthodes d’imputation des valeurs manquantes, telles que l’imputation médiane, l’imputation moyenne ou des méthodes plus sophistiquées, telles que l’imputation multivariée par équations enchaînées (MICE). Un autre problème potentiel avec les données numériques est celui des variables ayant des plages différentes. Dans ce cas, il peut être utile de normaliser (mettre les données à l’échelle entre 0 et 1) ou de standardiser (mettre les données à l’échelle avec une moyenne de 0 et un écart type de 1) les données. Le choix entre les deux dépend de la technique statistique que vous utilisez lors de l’étape d’analyse des données ainsi que de la distribution de vos données.
Des données de mauvaise qualité peuvent conduire à des résultats et des informations de mauvaise qualité. L’objectif de cette étape est d’ingérer les données brutes et de produire des données propres et de haute qualité, prêtes à être analysées.
4. Visualisation des données
Une fois les données nettoyées, vous pouvez créer divers graphiques qui vous aideront à les explorer. La visualisation des données est utile, car il est parfois plus facile de tirer des conclusions à partir de données visualisées que de données présentées sous forme de tableaux. Il existe d’innombrables types de graphiques, tous capables de mettre en évidence différents aspects des données. Parmi les plus courants, on trouve le graphique à barres (idéal pour comparer des valeurs), le graphique linéaire (idéal pour montrer une tendance sur une certaine période), le graphique circulaire (idéal pour montrer la structure d’une catégorie), le diagramme en boîte (idéal pour résumer les données et identifier les valeurs aberrantes), l’histogramme (idéal pour inspecter la distribution des données) et les cartes thermiques (idéales pour analyser les corrélations).
De nombreux outils peuvent vous aider à mettre en œuvre les techniques de visualisation des données mentionnées précédemment. Parmi les plus populaires, on trouvePower BIetTableau. Ces outils sont conviviaux, idéaux pour créer des tableaux de bord et des rapports, et parfaits pour la collaboration et le partage.
Si vous avez besoin de visualisations hautement personnalisées, vous pouvez vous tourner vers des bibliothèques Python, telles queMatplotlibouseaborn. Ces bibliothèques nécessitent des compétences en codage et leur courbe d’apprentissage est beaucoup plus raide que celle de Power BI et Tableau. Cependant, elles vous permettent d’utiliser des types de visualisations spécifiques et offrent de nombreuses possibilités de personnalisation :
En substance, la visualisation des données vous aide à mieux comprendre les données avec lesquelles vous travaillez, y compris les modèles cachés qu’elles contiennent, les relations entre les variables et les anomalies dans les données.
5. Analyse des données
L’analyse des données est étroitement liée à la visualisation des données. En fait, ces deux étapes sont souvent réalisées simultanément dans le cadre d’un processus complet appelé « analyse exploratoire des données ».
L’analyse des données vous permet d’explorer plus en profondeur les données, de créer des statistiques descriptives et récapitulatives, et de résumer tout cela dans des rapports complets. Tout comme la visualisation des données, l’objectif de cette étape est d’identifier les tendances, les modèles, les relations et les anomalies.
Il existe de nombreuses techniques pour extraire des informations à partir des données. L’analyse statistique est une technique populaire qui analyse généralement les données à l’aide de statistiques descriptives (utiles pour résumer les caractéristiques des données) et de statistiques inférentielles (utiles pour faire des prédictions à partir d’un échantillon). L’apprentissage automatique (ML) est également très répandu et utilise l’apprentissage supervisé (fonctionne avec des classifications et des régressions basées sur des données étiquetées), l’apprentissage non supervisé (utilise des techniques telles que le regroupement et la réduction de dimensionnalité sur des données non étiquetées) et l’apprentissage par renforcement (apprend grâce à des interactions avec l’environnement). Vous pouvez effectuer toutes ces opérations à l’aide de bibliothèques Python, telles quepandas,NumPy etscikit-learn.
6. Interprétation et action
Après l’analyse des données, il est temps de résumer tous les modèles identifiés et de les interpréter. Sur la base des étapes d’analyse et de visualisation des données, des informations précieuses devraient être extraites des données. Ces informations doivent être exploitables et conduire à une meilleure prise de décision. Vous pouvez obtenir ces informations en identifiant les modèles pertinents pour vos objectifs commerciaux, en comprenant pourquoi ils se produisent, en les hiérarchisant et en continuant à surveiller leur évolution.
À ce stade, vous pouvez revenir sur les objectifs définis et vérifier s’ils ont été atteints. Si ce n’est pas le cas, vous pouvez revenir à l’une des étapes précédentes et essayer de les améliorer. Cela peut impliquer d’obtenir davantage de données, de les préparer différemment ou de les analyser plus en profondeur afin d’obtenir des informations supplémentaires.
Méthodes de découverte des données
Le processus de découverte des données peut être manuel ou automatisé. Les deux méthodes présentent leurs avantages et leurs inconvénients.
Découverte manuelle des données
Comme son nom l’indique, la découverte manuelle des données implique qu’un être humain effectue le processus de découverte des données. Cela signifie qu’un être humain collecte les données, unifie les formats, les prépare pour une analyse plus approfondie, puis les visualise et les analyse. Pour que cela fonctionne, la personne qui effectue la découverte manuelle des données doit bien connaître les outils et techniques d’analyse des données, les différentes méthodes statistiques et les outils de visualisation des données ; elle doit posséder certaines compétences techniques, telles que le codage, et avoir des connaissances dans le domaine dans lequel elle travaille.
Grâce à la découverte manuelle des données, un être humain a la capacité d’extraire des informations précieuses que la machine pourrait manquer, telles que certaines relations entre les variables, certaines tendances ou les raisons d’anomalies. S’il y a une anomalie dans les données, un être humain est capable d’en rechercher les raisons, tandis qu’une machine se contentera généralement de la signaler. Cependant, le processus de découverte manuelle des données nécessite un ensemble de compétences complexes et est beaucoup plus lent que la découverte automatisée des données.
Découverte automatisée des données
Grâce aux progrès considérables réalisés dans le domaine de l’IA et du ML, le processus de découverte des données peut, dans une large mesure, être automatisé. Dans le cas de la découverte automatisée des données, un logiciel d’IA effectue bon nombre des étapes évoquées précédemment.
Les outils d’IA, tels que DataRobot, Alteryx et Altair RapidMiner, peuvent préparer automatiquement les données, notamment en unifiant les formats, en traitant les valeurs manquantes et en détectant les anomalies et les valeurs aberrantes. Ces outils sont également plus rapides que la découverte manuelle des données et ne nécessitent pas autant d’expertise.
Gardez à l’esprit que les outils d’IA peuvent être complexes, coûteux, fortement dépendants de la qualité des données et nécessiter souvent une maintenance. De plus, les résultats obtenus à l’aide d’outils d’IA peuvent être plus difficiles à interpréter. Tous ces facteurs doivent être pris en compte lorsque vous choisissez entre la découverte automatisée et manuelle des données.
Classification des données
La classification des données est un concept lié à la découverte des données. Grâce à la classification des données, celles-ci peuvent être catégorisées à l’aide de critères et de règles prédéfinis. Parmi les méthodes courantes de catégorisation des données en fonction de ces critères, on peut citer la division en fonction du type de données (structurées, non structurées, semi-structurées), du niveau de sensibilité (publiques, internes, confidentielles), de la manière dont les données sont utilisées (opérationnelles, historiques, analytiques) et de la source des données (externes et internes). Cela peut aider les entreprises à suivre les grandes quantités de données qu’elles collectent.
Il existe différentes techniques pouvant être utilisées pour la classification des données. Les méthodes les plus simples consistent à utiliser une classification basée sur des règles, où les données peuvent être classées en fonction de certains mots-clés ou modèles. Une méthode plus sophistiquée consisterait à utiliser certains des algorithmes ML populaires, tels que les réseaux neuronaux, les arbres de décision ou les modèles linéaires.
Sécurité et conformité
La sécurité et la conformité aux réglementations, telles que lerèglement général sur la protection des données (RGPD),la loi californienne sur la protection de la vie privée des consommateurs (CCPA) oula loi sur la portabilité et la responsabilité en matière d’assurance maladie (HIPAA), sont essentielles pour les entreprises qui traitent des données. Cependant, à mesure que la quantité de données d’une organisation augmente, il devient plus difficile d’assurer la sécurité et la conformité.
La découverte des données peut aider à cet égard, car elle permet de repérer les risques de sécurité et les lacunes en matière de conformité. Grâce à la découverte des données, les organisations peuvent aider à identifier les données sensibles dans des emplacements non sécurisés, détecter les anomalies ou détecter les données stockées plus longtemps que nécessaire. Certains outils peuvent contribuer à la sécurité des données, tels queVaronis,Collibra etBigID.
Dans la section précédente, il a été mentionné que la classification des données peut contribuer à la conformité. Cela peut être réalisé en formant des modèles de classification IA à signaler les risques de sécurité et les données non conformes. Les modèles d’IA peuvent être supervisés, comme les réseaux neuronaux et les machines à gradient boosting, mais aussi non supervisés, comme la détection d’anomalies. En s’intégrant aux cadres de sécurité existants, l’IA peut améliorer la détection des menaces, les capacités de réponse et la posture de sécurité. L’IA peut également aider à analyser de grandes quantités de données et à identifier des modèles qu’un être humain pourrait manquer ; elle peut prédire les vulnérabilités potentielles et détecter les comportements inhabituels.
Outils de découverte de données
Il existe de nombreux outils pour faciliter la découverte de données. Ces outils permettent même aux personnes sans expérience en codage d’effectuer le processus de découverte de données. Ils peuvent aider à automatiser la préparation, l’analyse ou la visualisation des données. Cependant, les outils de découverte de données peuvent également améliorer considérablement le processus de collecte de données, principalement grâce au Scraping web automatisé.
Par exemple,l’API Bright Data Web Scrapervous permet de scraper des sites web populaires. Elle est facile à utiliser, hautement évolutive et dispose de toutes les fonctionnalités attendues d’un scraper web instantané. Si vous préférez obtenir un ensemble de données préconstruit, vous pouvez choisir l’un desplus de cent jeux de donnéesdisponibles chez Bright Data.
La source de données que vous choisissez dépend de la disponibilité des données ainsi que de vos besoins et préférences. Si vous trouvez un jeu de données préconstruit contenant les données dont vous avez besoin, il est plus rapide de vous procurer cet ensemble de données que d’essayer de collecter les données vous-même. Si aucun jeu de données n’est disponible, vous pouvez vérifier si les données sont disponibles via une API, car cela est généralement plus rapide que le scraping des données. Cependant, s’il n’y a pas d’API, vous devrez probablement scraper les données vous-même, soit manuellement, soit à l’aide d’un scraper web automatisé.
Conclusion
Dans cet article, vous avez appris l’importance de la découverte des données et comment procéder à ce processus. Vous avez également découvert quelques méthodes de découverte des données et certains des outils que vous pouvez utiliser à cette fin.
Bright Datapropose plusieurs solutions en matière de découverte de données, telles quedes services Proxy, l’API de scraper web et des jeux de données. Ces outils peuvent vous aider considérablement dans l’étape de collecte de données du processus de découverte de données. Essayez Bright Data gratuitement dès aujourd’hui !
