Les termes « data lake » et « data warehouse » sont utilisés très couramment pour parler du stockage des big data, mais ils ne sont pas interchangeables (et noter qu’il n’est pas d’usage de rendre ces termes par un équivalent français). Un data lake est un vaste gisement (pool) de données brutes dont le but n’a pas été précisé. Un data warehouse est un référentiel de données structurées et filtrées qui ont déjà été transformées dans un but spécifique.
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Le concept de big data existe au moins depuis la Seconde Guerre mondiale. Cependant, ce terme n’a fait son apparition dans les glossaires et dictionnaires qu’au cours de la dernière décennie. C’est l’arrivée de la Wi-Fi, de l’Internet 2.0 et d’autres technologies connectées utilisant l’intelligence artificielle (IA) qui ont fait de la gestion et de l’analyse d’ensemble de données massifs une réalité et une nécessité pour tous.
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Les opérations de « traitement des données » convertissent les données brutes vers un format plus facile à exploiter qui peut être interprété par les systèmes IT et être utilisé par l’ensemble des employés de l’entreprise.
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Un « data mart » est une base de données dont le contenu est en rapport avec une activité de l’entreprise et qui est créée pour répondre aux besoins spécifiques d’un groupe d’utilisateurs. Les data marts accélèrent les processus de l’entreprise en facilitant l’accès aux données stockées dans un data warehouse (ou autre gisement de données opérationnelles) en quelques jours au lieu de plusieurs mois ou plus.
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La Business Intelligence (BI) est un ensemble de processus, de technologies, de compétences et d’applications qui est utilisé pour prendre des décisions d’entreprise avisées et pilotées par les données disponibles. La BI s’appuie sur les opérations appliquées aux données (collecte, agrégation, analyse) pour les transformer en une connaissance exploitable qui facilite la prise de décision.
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Le terme « préparation des données » désigne les opérations de nettoyage et transformation qui doivent être appliquées aux données brutes avant leur traitement et analyse. Il s’agit d’un processus très chronophage, mais indispensable à un environnement de Business Intelligence exploitable. Et avec les outils de préparation des données disponibles en libre-service, ce processus est désormais plus facile à exécuter et très efficace.
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Quand le GDPR entrera en vigueur en mai 2018, la gouvernance des données pourrait devenir l’élément clé de votre architecture d’intégration. Peu importe l’origine des données personnelles (un formulaire en ligne, une entreprise partenaire, une base de données CRM interne, un système RH, ou votre data lake), si ces dernières concernent un résident de l’Union européenne, elles relèvent du GDPR. Un programme solide de gouvernance des données vous assurera de disposer de toutes les politiques, les standards et les contrôles nécessaires pour respecter la conformité avec le règlement.
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