{"id":63203,"date":"2018-09-29T00:00:00","date_gmt":"2018-09-29T04:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/dataladder.com\/optimisez-vos-investissements-dans-les-outils-danalyse-grace-au-brassage-des-donnees\/"},"modified":"2022-04-08T13:15:24","modified_gmt":"2022-04-08T13:15:24","slug":"optimisez-vos-investissements-dans-les-outils-danalyse-grace-au-brassage-des-donnees","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dataladder.com\/fr\/optimisez-vos-investissements-dans-les-outils-danalyse-grace-au-brassage-des-donnees\/","title":{"rendered":"Optimisez vos investissements dans les outils d’analyse gr\u00e2ce au brassage des donn\u00e9es"},"content":{"rendered":"

Le paysage actuel de l’analyse des donn\u00e9es a subi un stress consid\u00e9rable. De nos jours, le volume massif de donn\u00e9es exige des outils d’analyse performants, capables de g\u00e9rer des structures de donn\u00e9es vari\u00e9es \u00e0 grande \u00e9chelle et de r\u00e9duire les d\u00e9penses informatiques. L’intensification du rythme des affaires n\u00e9cessite des produits en libre-service destin\u00e9s aux dirigeants d’entreprise. Les organisations qui utilisent des solutions patrimoniales compl\u00e8tes se rendent compte qu’elles ne sont plus capables de suivre le rythme d’un environnement de donn\u00e9es en \u00e9volution r\u00e9cente. Simultan\u00e9ment, la nouvelle g\u00e9n\u00e9ration de scientifiques et d’analystes de donn\u00e9es s’\u00e9loigne compl\u00e8tement des technologies traditionnelles et privil\u00e9gie les options \u00e0 code source ouvert. \u00c0 l’heure actuelle, les entreprises \u00e0 la pointe de l’innovation en mati\u00e8re de donn\u00e9es compl\u00e8tent leurs syst\u00e8mes existants par des outils d’analyse puissants, qui permettent de mieux g\u00e9rer les derniers d\u00e9fis rencontr\u00e9s dans la pr\u00e9paration et l’analyse des donn\u00e9es.<\/p>\n

Les d\u00e9fis de la pr\u00e9paration des donn\u00e9es<\/h2>\n

La pr\u00e9paration des donn\u00e9es est certainement l’\u00e9tape la plus longue, la plus sujette aux erreurs et la plus co\u00fbteuse du processus d’analyse des donn\u00e9es. Certaines entreprises utilisent jusqu’\u00e0 pr\u00e9sent des techniques sous-optimales telles que des commandes Excel interminables, des scripts d’authentification programm\u00e9s manuellement et des outils tels que SAS, qui sont d\u00e9velopp\u00e9s pour l’analytique et ne sont pas capables de pr\u00e9parer les donn\u00e9es. Tous ces outils sont puissants, mais ils ont tendance \u00e0 peiner sous la charge de fichiers de donn\u00e9es surdimensionn\u00e9s, de donn\u00e9es provenant de divers syst\u00e8mes et dans un large \u00e9ventail de formats, ainsi que sous le rythme amplifi\u00e9 de l’industrie, qui n’a absolument aucune indulgence pour l’erreur humaine.<\/p>\n

Le monde avant l’av\u00e8nement des solutions de brassage de donn\u00e9es<\/h2>\n

Avant l’av\u00e8nement des solutions logicielles de traitement des donn\u00e9es, les entreprises \u00e9taient d\u00e9pendantes des feuilles Excel, des scripts d’authentification programm\u00e9s manuellement ou des techniques ETL (extract, transform, and load) pour effectuer la pr\u00e9paration des donn\u00e9es. \u00c0 mesure que la technologie de l’informatique en nuage et le big data gagnent en pr\u00e9valence, ces trois techniques sont g\u00e9n\u00e9ralement n\u00e9cessaires pour accomplir la t\u00e2che de pr\u00e9paration des donn\u00e9es. Bien que les entreprises consacrent 80 % de leur temps \u00e0 la pr\u00e9paration des donn\u00e9es, elles n’ont jamais investi dans la technologie de traitement des donn\u00e9es car l’id\u00e9e n’\u00e9tait pas encore n\u00e9e.
\nUn grand nombre d’organisations font appel \u00e0 SAS, leader du march\u00e9 de la business intelligence et de l’analyse statistique depuis pr\u00e8s de quatre d\u00e9cennies, pour accomplir la t\u00e2che de pr\u00e9paration<\/a> et d’analyse des donn\u00e9es<\/a>. SAS est certainement un outil statistique puissant pour les data scientists. Cependant, au fil des ans, les organisations qui utilisent SAS se retrouvent avec une surabondance de codes SAS accumul\u00e9s au fil des ans, ce qui rend leur \u00e9criture et leur maintenance co\u00fbteuses, difficile \u00e0 suivre et presque impossible \u00e0 partager avec des cadres commerciaux non techniques. Ces organisations ont alors r\u00e9alis\u00e9 qu’elles devaient rechercher un outil avanc\u00e9 sp\u00e9cialement con\u00e7u pour effectuer la pr\u00e9paration des donn\u00e9es, ce qui leur permettra d’utiliser au mieux leur investissement et leur temps au lieu de se concentrer sur des scripts de pr\u00e9paration des donn\u00e9es fastidieux.<\/p>\n

La croissance des solutions de brassage de donn\u00e9es<\/h2>\n

Parmi toutes les autres \u00e9tapes n\u00e9cessaires \u00e0 l’analyse pr\u00e9cise des big data, rien ne prend plus de temps que la pr\u00e9paration des donn\u00e9es. Les 80% de l’ensemble de la proc\u00e9dure d’analyse consistent \u00e0 pr\u00e9parer les donn\u00e9es avant d’effectuer tout type d’analyse. Les efforts visant \u00e0 r\u00e9soudre les probl\u00e8mes de pr\u00e9paration des donn\u00e9es ont commenc\u00e9 dans le secteur de l’\u00e9ducation. Cette \u00e9volution a ouvert la voie \u00e0 des entreprises commerciales d\u00e9sireuses d’\u00e9laborer des solutions sp\u00e9cialis\u00e9es de traitement des donn\u00e9es et de se connecter \u00e0 un assortiment de plus en plus large de sources de donn\u00e9es. Avec la pr\u00e9valence globale du big data, les analystes technologiques se concentrent davantage sur les tendances du march\u00e9 de la pr\u00e9paration des donn\u00e9es.<\/p>\n

Optimiser SAS gr\u00e2ce au Data Wrangling<\/h2>\n

La raison de la domination de SAS en tant que leader du march\u00e9 de la business intelligence et de l’analyse statistique depuis quatre d\u00e9cennies est qu’il donne aux data scientists les moyens d’effectuer une analyse statistique optimale. Cependant, il lui manque la capacit\u00e9 de pr\u00e9parer les donn\u00e9es. Des solutions modernes et efficaces de pr\u00e9paration des donn\u00e9es permettent d\u00e9sormais aux entreprises d’acc\u00e9l\u00e9rer le processus de traitement des donn\u00e9es, ce qui permet finalement d’utiliser SAS pour effectuer les analyses affin\u00e9es pour lesquelles il a \u00e9t\u00e9 con\u00e7u.
\nEn incorporant une solution logicielle de traitement des donn\u00e9es dans le cadre de l’analyse avant l’analyse SAS, les entreprises ont \u00e9t\u00e9 en mesure d’explorer et de pr\u00e9parer 100 % des donn\u00e9es complexes sur les consommateurs recueillies par le biais de ressources en ligne. Les informations tir\u00e9es de ces donn\u00e9es permettent aux entreprises de mieux reconna\u00eetre les besoins de leurs consommateurs et d’y r\u00e9pondre. Cela permet aux entreprises d’\u00e9conomiser un co\u00fbt estim\u00e9 \u00e0 4 ou 5 millions de dollars par an. Les solutions logicielles de traitement des donn\u00e9es rendent le processus de pr\u00e9paration des donn\u00e9es plus pr\u00e9cis, plus efficace et plus instinctif. Vous pouvez compl\u00e9ter vos investissements dans SAS par des solutions logicielles de traitement des donn\u00e9es.<\/p>\n

R\u00e9volutionner l’analyse du futur gr\u00e2ce au Data Wrangling<\/h2>\n

Un nombre croissant d’entreprises adoptent les techniques de libre-service pour la pr\u00e9paration des donn\u00e9es afin de tirer parti de leur investissement en SAS en leur permettant de se concentrer sur leurs meilleures capacit\u00e9s, \u00e0 savoir l’analyse. Les entreprises ont la possibilit\u00e9 d’\u00e9conomiser une grande partie de l’argent qu’elles consacraient auparavant \u00e0 l’informatique, de d\u00e9mocratiser l’analyse des donn\u00e9es et, finalement, d’acc\u00e9l\u00e9rer les r\u00e9sultats de l’analyse, ce qui est apparemment pratique pour un grand nombre d’organisations. Les solutions logicielles de gestion des donn\u00e9es ont \u00e9t\u00e9 cr\u00e9\u00e9es sp\u00e9cifiquement pour cette raison. Ils profitent non seulement aux utilisateurs professionnels, mais jouent \u00e9galement un r\u00f4le majeur dans la r\u00e9volution de leurs outils d’analyse.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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