Découverte Des Données / Terrains En Vente À Cugnaux - Trovit

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Sunday, 14 July 2024

Le logiciel de découverte de données est un outil qui vous aide à collecter et à combiner des données provenant de sources multiples et à identifier des modèles et des tendances. Compte tenu du mode de fonctionnement de l'étape de découverte des données, la mise en œuvre d'une plateforme de découverte des données (DDP) ou d'un outil de classification et de classement dans votre organisation peut également vous aider à résoudre un certain nombre d'autres problèmes, ce qu'il faut explorer plus en détail par la suite. [Sources: 14, 17, 7] Grâce à notre cadre SQL et MapReduce breveté, notre plate-forme de découverte est capable d'utiliser un large éventail de sources de données, y compris les bases de données, les bases de données et les bases de données. Avec la découverte de données sur notre plateforme BI avancée, il faut être en mesure de traiter de grandes quantités de données pour la première fois. La détection des données est non seulement plus puissante, mais aussi plus simple, ce qui la rend plus efficace et évolutive que jamais.

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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.

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Avec le règlement général sur la protection des données qui se profile, les organisations commencent à réaliser que celles qui s'appuient sur la classification pour la divulgation des données atteignent leurs limites. En matière de cybersécurité, la « découverte des données » peut parfois être aussi importante que la « classification » pour sécuriser vos données. Par conséquent, lorsqu'il s'agit de comprendre l'identité et le contexte et le contenu des données, il est nécessaire d'éradiquer les corrélations d'identité et pas seulement les classifications. [Sources: 13, 17, 17] L'une des premières étapes consiste à créer un catalogue vivant de contenus sensibles qui peuvent être identifiés et découverts pour être surveillés et protégés. [Sources: 10, 15, 12] Avant de considérer les avantages de l'automatisation, il est important de comprendre ce qu'il faut d'abord savoir sur la différence entre la reconnaissance et la classification des données dans le contexte de l'acquisition et de l'analyse des données.

Découverte Des Données Privées

Sources: 10] Les outils de profilage évaluent le contenu réel, la structure et la qualité des données en examinant les relations qui existent entre les valeurs et les collections d'un ensemble de données. Enfin, la découverte des relations consiste à découvrir quelles données sont utilisées et à essayer de mieux comprendre les liens entre les ensembles de données. Sources: 2, 8] Les outils de profilage évaluent le contenu réel, la structure et la qualité des données en examinant les relations qui existent entre les valeurs et les collections d'un ensemble de données. La tâche fondamentale du profilage des données n'est pas d'identifier les différents problèmes qui peuvent nécessiter des processus de nettoyage et d'ajustement. La première étape du profilage des données consiste à recueillir des informations sur la nature et le caractère des relations entre les ensembles de données et les structures de données. Sources: 2, 2, 19] Sources: [0]: 1]: 2]: [3]: [4]: [5]: [6]: [7]: [8]: [9]: [10]: [11]: [12]: [13]: [14]: [15]: [16]: [17]: [18]:

Grâce à la certification des sources de données, les utilisateurs qui créent des visualisations déterminent facilement si une source respecte les normes de qualité de l'entreprise. Automatisez la certification via un appel à l'API REST pour tirer profit des investissements de l'entreprise en matière de préparation des données et d'outils ETL (Extract, Transform & Load). De nombreuses améliorations vous attendent dans cette nouvelle version de Tableau. Le moteur de recommandations vous aide à identifier la bonne source de données pour votre analyse grâce au machine learning. De son côté, l'IT peut compter sur une réutilisation accrue des sources de données de bonne qualité qui existent déjà. En outre, le nouveau connecteur Denodo et les nouvelles options d'authentification pour Spark SQL et Presto vous permettent d'accéder encore plus facilement à vos données, où qu'elles soient. Analyses collaboratives et discussions Tirez profit du savoir collectif de votre équipe. Les discussions permettent de commenter aisément les visualisations et d'échanger autour des données, ce qui renforce l'engagement de tous.

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