[Sources: 13, 9, 15, 14] La découverte de données est le processus qui permet de connaître le « où et pourquoi » des données, et elle nécessite de comprendre les relations entre les données et la modélisation des données, ainsi que l'utilisation d'analyses avancées pour vous aider à révéler des informations. [Sources: 11, 9] La découverte des données est le processus d'analyse de votre environnement pour déterminer où se trouvent les données (structurées ou non), comme les bases de données, les fichiers et les serveurs qui peuvent contenir des données sensibles ou réglementées. La classification des données est effectuée en pointant un outil sur une base de données, qui inverse la base de données – et peut deviner ce qu'elle contient au moyen des noms de colonnes. Les outils basés sur la classification sont généralement optimisés pour des types de données spécifiques, tels que les types de données ou les structures de données. Parmi les entreprises qui utilisent des logiciels de business intelligence pour la classification des données, citons Google, Facebook, Microsoft, Apple, Google Analytics, IBM, Oracle, SAP, Salesforce et bien d'autres.
Cet article explique ce que vous voyez sur le hub de données et décrit comment l'utiliser. Pour plus d'informations et des fonctionnalités avancées disponibles sur le hub de données, consultez Découverte des données à l'aide du hub de données. Rechercher les données dont vous avez besoin L'expérience de découverte des données démarre sur le hub de données. Pour accéder au hub de données: Dans le volet de navigation gauche service Power BI, sélectionnez Data Hub. Dans l'application Power BI dans Teams, sélectionnez l'onglet Data Hub ou Le hub de données dans le volet de navigation. L'image ci-dessous montre le hub de jeux de données dans le service Power BI. Le hub de données vous présente une sélection d'éléments de données recommandés et une liste de tous les éléments de données de l'organisation auxquels vous avez accès. Si la découvrabilité des jeux de données est activée pour vous, vous voyez également des jeux de données auxquels vous n'avez pas accès. Continuez à découvrir le hub de données et à explorer des informations supplémentaires, notamment la sélection d'un jeu de données, l'exploration des rapports générés à l'aide d'un jeu de données et la création d'un rapport vous-même.
[Sources: 18, 18] Grâce à des outils robustes de détection des données, les administrateurs peuvent traquer les données sensibles stockées dans leurs pools de données et créer un catalogue centralisé de toutes ces données. Le catalogue de données sensibles est disponible dans une variété de formats qui organisent le contenu de manière judicieuse. Si la capacité de surveiller vos données est au cœur du concept de découverte des données, dans l'environnement actuel de protection des données, la capacité de les classer est encore plus importante. [Sources: 13, 13, 9] La classification est l'une des approches les plus populaires pour utiliser le ML afin d'obtenir des informations, et c'est un excellent point de départ car vous pouvez demander plus d'informations qu'avec les outils de reconnaissance de données traditionnels. Par exemple, un outil de reconnaissance des données doté de fonctions de classification peut utiliser des expressions régulières (regex) pour déterminer le contenu de vos données.
Définition de la Data Discovery, ou la découverte des données Passer au contenu La data discovery (ou découverte des données en français) est un processus orienté utilisateur qui permet de détecter des modèles et des valeurs aberrantes en naviguant visuellement dans les données ou en appliquant des analyses avancées. La data discovery exige des compétences en matière de compréhension des relations entre les données et de modélisation des données pour révéler des informations utiles au business. La découverte des données, un enjeu pour les entreprises Les capacités d'intégration et de préparation des données aident les utilisateurs professionnels à se connecter aux sources de données pertinentes de l'entreprise et aux sources de données externes (par exemple, celles fournies par les partenaires). Les données devenant de plus en plus complexes, les utilisateurs ont besoin de fonctions flexibles pour pouvoir y accéder efficacement et les préparer à l'analyse. Des types de visualisation interactifs et nouveaux permettent aux décideurs de voir, en un instant, les grandes tendances, ainsi que de repérer les valeurs aberrantes.
Une fois que vous avez votre arbre, extrayez les résultats et tables afin de les utiliser dans des documents ou présentations tiers, et exportez le code qui définit l'arbre pour le déployer en production.
On faisait le lien avec les artisans du village Fini donc l'accueil des groupes et classes! Claude Guisset et Chantal Corbineau, chevilles ouvrières de l'association, ne cachent pas leur déception au milieu des souvenirs qui se pressent, "l'une des premières journées pour l'environnement en juin 1990 à Toulouges, le premier groupe qui était une classe catalane de Sabadell au printemps 1991... ". Et combien de séjours ou de sorties à la journée partagés avec les visiteurs. "Il y avait les classes vertes et les animations natures, autour du village et dans la réserve, la semaine des foins si riche en échange sur le savoir-faire ancestral". La Réserve naturelle, un atout indéniable qui n'aura pas suffi à mobiliser les bonnes volontés. "On avait établi une offre pédagogique pour faire découvrir Py à tous les élèves du département et même au-delà". Et Carme Ruset Font, salariée de la structure, de se rappeler dans un sourire mélancolique: "Les classes de Paris... C'était merveilleux, quand les élèves arrivaient ils étaient inquiets et à la fin ils ne voulaient plus partir.
Dans son guide « Key Criteria for Evaluating Data Catalogs », l'agence d'analyse technologique GigaOm évalue les principales offres de solutions de catalogue de données du marché. Prêt à faire vos premiers pas avec Talend?
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