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Wednesday, 24 July 2024

Écoutez ce podcast pour en savoir plus sur l'importance de la découverte et de la classification des données pour réduire les risques et protéger les données sensibles. Sources: 19, 21, 3] Comme mentionné précédemment, la découverte des données est le processus qui consiste à trouver et à classifier les données d'une organisation qui fonctionnent pour vous. Cela comprend la mise en relation de plusieurs sources de données, le nettoyage et le traitement des données, l'échange de données au sein de l'organisation et la réalisation d'analyses pour mieux comprendre les processus métier. Le processus de découverte des données est effectué par un logiciel de veille stratégique qui extrait les données de différentes sources et les rassemble en un seul endroit où les utilisateurs peuvent avoir une vue d'ensemble de leurs données. Sources: 5, 9, 15] Les outils de découverte de données sont formidables, mais ils ne peuvent pas toujours suivre les changements lorsque de nouvelles données sont déplacées vers l'arrière – et finissent toujours par l'être.

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[Sources: 8, 8, 8] Découvrez nos solutions sans obligation d'achat La classification des données doit être conforme aux exigences réglementaires et sectorielles pertinentes, qui exigent la classification de différents attributs de données. Le type de classification des données est adapté aux différents types de données et quels moyens techniques doivent être utilisés pour classifier les données. La classification des données est effectuée sous la direction des chefs de programme, qui sont responsables de la classification des données des différents programmes et unités organisationnelles. Ceci définit le rôle et les responsabilités de chacun d'entre eux et la politique qui détermine également leur processus de classification des données. [Sources: 15, 15, 15] Un processus de repérage est effectué pour identifier les données et recueillir des informations sur leur emplacement. Une classification des données est ensuite établie pour déterminer si les données en question sont réellement nécessaires ou non.

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Cela signifie que les décisions opérationnelles et la planification à long terme sont basées sur les données et les idées. Pour que cela fonctionne, les employés ont besoin d'informations pertinentes et fiables en temps voulu. La numérisation exige la démocratisation de l'utilisation des données pour permettre au plus grand nombre d'employés possible de révéler des idées dans les données de l'entreprise ou externes. Pour garantir une boucle fermée d'utilisation de l'information, les outils de découverte de données doivent avant tout être considérés comme complémentaires à la BI traditionnelle. Des concepts tels que la gouvernance sont importants pour garantir la réutilisation des informations issues du processus de découverte de données. De même, des solutions orientées utilisateur sont nécessaires pour fournir aux professionnels une boîte à outils appropriée pour l'analyse des données.

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[Sources: 11, 3, 0] Dans le contexte de la découverte de données, les data scientists peu intentionnés ont un large éventail de cibles et peuvent ne pas être en mesure d'identifier ce qu'ils recherchent. Les fonctions de détection de données qui collectent des quantités importantes de données sur les clients et les études et qui n'ont pas de moyen systématique de récupérer les données en masse bénéficient de la découverte de données. [Sources: 17, 8] La clé pour améliorer de manière significative l'expérience de reconnaissance de données pour les data scientists de Spotify est de comprendre les intentions des utilisateurs, de permettre le partage des connaissances entre les personnes et d'aider les personnes à commencer à découvrir des enregistrements. Les plateformes de découverte de données permettent de rechercher rapidement des ensembles de données brutes, de voir les réponses visuelles aux questions, de réfléchir dans des graphiques et des diagrammes générés dynamiquement et de mettre en réseau les données des clients avec les parties prenantes concernées.

Sources: 0] Lors de la création d'un produit ou d'un outil de découverte de données, il est important de bien comprendre les buts, les objectifs et les finalités de votre projet de découverte et de classification de données. Lors de la recherche de vos données et classifications, assurez-vous d'être ouvert aux données et à ce qu'elles vous aident. Créez un agenda pour découvrir les données du projet dans le contexte du projet sur lequel vous travaillez, comme un plan d'affaires, une feuille de route de projet ou une feuille de route de produit. Sources: 1, 18] Sources: 0]: 1]: 2]: [3]: [4]: [5]: [6]: [7]: [8]: [9]: [10]: [11]: [12]: [13]: [14]: [15]: [16]: [17]: 18]:

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