Définition De La Data Discovery, Ou La Découverte Des Données — Schéma De Boîte À Fusibles Ford Explorer Un105/Un150 (1994 - 2003)
Le profilage des données est le contrôle et le nettoyage de vos données à l'aide de processus basés sur des mesures. Un profil de données est une collection d'indicateurs statistiques qui aident à déterminer l'exactitude, l'exhaustivité, la structure et la qualité de nos données. Sources: 18, 12, 17] Les activités de profilage conduisent à une série de conclusions sur l'ensemble des données physiques, avec un processus d'évaluation permettant de déterminer dans quelle mesure les données répondent aux exigences de qualité spécifiques des entreprises. Le profil des données lui-même peut être basé sur un certain nombre de métriques, telles que les règles commerciales qui révèlent certaines entreprises et règles. Sources: 15, 2] L'établissement de priorités garantira le bon déroulement du processus de profilage et permettra de mieux comprendre le processus de découverte des données. Qu'il s'agisse de révéler des bribes d'informations cachées dans vos propres données, le profilage des données peut vous aider à vous assurer que vos données sont à jour par rapport aux besoins de votre entreprise et de ses clients, ainsi qu'aux règles métier.
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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: 1, 12, 17, 14] Les entreprises se heurtent à un obstacle dans la classification des données sensibles qu'elles ont trouvées. En identifiant et en localisant ces données, les entreprises peuvent améliorer leur capacité à utiliser ces informations comme une ressource qui crée une bonne volonté concrète, et elles peuvent utiliser ces informations plus efficacement pour obtenir une valeur concrète pour l'entreprise. [Sources: 0, 8] Sources: [0]: [1]: [2]: [3]: [4]: [5]: [6]: [7]: [8]: [9]: [10]: [11]: [12]: [13]: [14]: [15]: [16]: [17]:
Dans le contexte de la sécurité de l'information, la détection des données s'effectue généralement au moyen d'outils de test conçus pour rechercher des types de données spécifiques dans les applications, les réseaux et les terminaux. En matière de cybersécurité, elle peut parfois être aussi importante que la sauvegarde des données elles-mêmes, voire plus importante. Sources: 9, 9] Il s'agit du processus d'identification du type de données dans une source de données découverte à l'aide d'un ensemble prédéfini de modèles, de mots-clés et de règles, et de l'attribution d'étiquettes de classification aux données. La classification des données se fait en pointant un outil sur une base de données et en devinant, grâce aux noms des colonnes, ce que contient la base de données. Sources: 11, 4] Le moteur de classification analyse la base de données à la recherche de colonnes qui contiennent des données potentiellement sensibles et fournit une liste de colonnes recommandées pour la classification.
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