Quel est le principe de la transformation des données ?
Interrogée par: Adrien Besson-Fournier | Dernière mise à
jour: 6. Dezember 2023 Notation: 4.5 sur 5
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L'objectif du processus de transformation des données consiste à extraire des données d'une source, à les convertir dans un format exploitable et à les acheminer vers leur destination. L'ensemble de ce processus est connu sous l'acronyme ETL (Extract, Load, Transform, ou Extraire, Charger, Transformer).
L'intégration des données permet de consolider tout type de données (structurées, non structurées, par lot et par flux) pour réaliser des opérations très diverses allant de l'interrogation simple de bases de données d'inventaire à des analyses prédictives complexes.
Quelle est la différence entre le principe d'ETL et d'ELT ?
Les ELT ont beaucoup de sens lorsqu'une entreprise a besoin de traiter de grands volumes de données, alors que les ETL sont parfaitement acceptables pour des plus petites quantités de données. Comment la gestion autonome des bases de données aide les entreprises à être plus efficace et plus innovantes ?
L'ETL (extraction, transformation et chargement) est le processus qui consiste à combiner les données provenant de plusieurs sources dans un grand référentiel central appelé entrepôt des données.
L'objectif de l'analyse des données est d'extraire une information statistique qui permet de cerner plus précisément le profil de la donnée. Les résultats obtenus permettent ensuite d'optimiser la stratégie de la société en question en ajustant certains points.
Quel est l'avantage de l'informatisation des données ?
Un des avantages de l'informatisation est l'automatisation des tâches. Cette démarche vise à remplacer des tâches manuelles à faible valeur ajoutée par des processus effectués par des logiciels. Cela permet de renforcer l'agilité et d'être plus efficace.
Les bases de données permettent d'assembler plusieurs sources d'information et d'établir des relations. Elles offrent une personnalisation des informations et l'opportunité aux marketeurs d'envoyer des messages individualisées à des milliers, voire des millions de clients potentiels.
Les données peuvent être divisées en 2 grandes catégories. Catégoriques et quantitatives. Les données catégories peuvent être subdivisées en données nominales et ordinales. Les données quantitatives peuvent être discrète ou continue et sont aussi appelées données numériques.
Valoriser les données récoltées par l'entreprise. Définir les besoins de chaque service en termes d'analyse de données pour y répondre au mieux. Intégrer des algorithmes. Développer et coder des logiciels d'extraction de données.
Quel est le principal objectif de l'informatique décisionnelle ?
L'informatique décisionnelle a pour but d'améliorer l'orientation et les performances générales de l'entreprise. Un outil d'informatique décisionnelle moderne peut aider les organisations à mieux comprendre ce qui s'est passé et pourquoi, et à savoir ce qui devrait se produire pour mieux optimiser leurs opérations.
Quels sont les principes de l'analyse de contenu ?
L'analyse de contenu s'organise autour de trois phases chronologiques : la préanalyse, l'exploitation du matériel ainsi que le traitement des résultats, l'inférence et l'interprétation.
Quels sont les 2 objectifs principaux du traitement des données du Big Data ?
Déceler des corrélations entre des informations, Identifier des schémas et tendances auparavant inconnus, Mieux comprendre les préférences des clients ou cibles. Rendre l'entreprise plus réactive et intelligente sur son marché
Comment Appelle-t-on souvent l'informatique dans les entrepôts de données ?
Le data warehousing peut être considéré comme l'un des éléments les plus importants de la business intelligence. On entend par là l'ensemble du processus qui se déroule dans un entrepôt de données.
Quelles sont les principales étapes dans le développement du système ETL ?
Étapes de transformation ETL
Convertir les données selon les besoins de l'entreprise.
Reformatez les données converties dans un format standard pour la compatibilité
Nettoyer les données non pertinentes des ensembles de données. Trier et filtrer les données. Effacer les informations en double. Traduire si nécessaire.