Qu'est-ce qu'un catalogue de données et pourquoi en avez-vous besoin ? En termes simples, un catalogue de données est un inventaire organisé des actifs de données de l'organisation. Il utilise des métadonnées pour aider les organisations à gérer leurs données.
Bases de données et entreprises : l'origine du Data Catalog
C'est là que le Data Catalog entre en scène : il s'agit d'un outil d'indexation des données. Il est utile pour structurer la data d'une entreprise, la rendre facilement disponible à tous les collaborateurs et centraliser la connaissance.
Un catalogue de données exploite les métadonnées et les outils de gestion des données afin de créer un inventaire des actifs de données au sein d'une organisation, permettant aux utilisateurs de trouver et d'accéder rapidement et facilement aux informations.
Maxime Lahy, data scientist chez Keyrus définit la data/donnée ainsi : “la data est toute sorte d'information sous tous types de formes. Ces données peuvent être structurées comme une table de données/tableau Excel ou non structurées comme une vidéo/image.”
Le catalogue produits doit être structuré par familles de produits qui doivent toutes être facilement reconnaissables. Les pages doivent ainsi être organisées par thème ou catégorie. Qu'il s'agisse d'un catalogue papier ou en ligne, la navigation doit être simple et facilitée par des onglets et un sommaire.
Un Data Warehouse est une base de données relationnelle hébergée sur un serveur dans un Data Center ou dans le Cloud. Il recueille des données de sources variées et hétérogènes dans le but principal de soutenir l'analyse et faciliter le processus de prise de décision.
Extraction, transformation, chargement (ETL), un processus automatisé qui prend les données brutes, extrait l'information nécessaire à l'analyse, la transforme en un format qui peut répondre aux besoins opérationnels et la charge dans un Data Warehouse.
entrepôt m (pluriel: entrepôts m)
Les Data Warehouses sont utilisés par toutes les entreprises ayant de vastes volumes de données à traiter, ou collectant des données à partir de multiples sources variées. Elles sont aussi utilisées par les entreprises souhaitant accéder plus facilement aux données.
Le résumé introductif : Un projet data, un type de projet dont il conviendrait de définir la nature et le périmètre exact, met en oeuvre des outils techniques et informatique, des logiciels et des services et surtout des compétences variées mais parfaitement identifiées.
Le chef de projet data analyse les datas (des clients, prospects, employés...) récupérées par l'entreprise grâce à différents canaux et la reconstitue sous forme de conseils, de prospective, d'améliorations du service, du produit, de la formation en interne, de l'efficacité de l'entreprise et de sa performance.
Créer un catalogue avec Catalogue Creator
Ce logiciel compatible avec Microsoft Office est un outil gratuit, permettant de concevoir des catalogues, des brochures et autres supports de communication. Il permet d'accéder à une large gamme de modèles, qu'on peut personnaliser selon ses besoins.
Data Miner
Il peut même parfois porter plusieurs casquettes ! Ses compétences sont la maîtrise des outils de stockage des données, ainsi que des connaissances en statistiques pour pouvoir anticiper sur le travail du Data Analyst. En France, le salaire moyen d'un Data Miner est de 45 966 € par an, selon Glassdoor.
5 ans d'études pour obtenir un master ou un master of science (Msc) spécialisés en mathématiques appliquées, informatique décisionnelle , data science, statistiques, etc. ou un diplôme d'ingénieur avec double compétence en mathématiques et informatique ou spécialisation big data, science des données..
Ce métier offre donc de nombreuses perspectives d'avenir et d'opportunités d'évolution. Un data analyst peut choisir librement son secteur d'activité et même son entreprise. En outre, il existe une large variété de spécialisations pour les analystes de données : marketing, finance, ventes…
Son rôle est d'accompagner la transformation numérique des entreprises, en s'assurant que les données internes sont fiables, cohérentes et utilisables par les responsables de l'entreprise.
L'open data désigne des données disponibles en libre accès et pouvant être utilisées et partagées librement. Une donnée ouverte doit être accessible, réutilisable et redistribuable sans restriction par n'importe quel utilisateur.
La plus grande différence entre les data lakes et les data warehouses est sans doute la différence de structure entre les données brutes et les données transformées : les data lakes stockent généralement des données brutes non transformées, alors que les data warehouses stockent des données transformées et nettoyées.
Un entrepôt de données et des outils de Business Intelligence permettent aux employés de l'organisation de prendre des décisions plus éclairées. Les utilisateurs d'entreprise peuvent ainsi accéder rapidement à des données critiques provenant de plusieurs sources et prendre rapidement des décisions.
Un Data Lake utilise une architecture plate pour stocker les données. Chaque élément de données d'un Lake se voit attribuer un identifiant unique et est marquée avec un ensemble de balises de métadonnées étendues.