Data Processing : définition, utilité, cas d'usage

Cet article évoque ce que signifie le Data processing, son utilité ainsi que des exemples d'utilisation concrète. Il montre également comment suivre une formation en Data processing.

Qu'est-ce que la Data processing ?

Les données brutes n'ont en réalité aucune importance pour les entreprises ou les organisations. Le Data processing est la méthode qui consiste à collecter des données brutes pour les traduire en informations lisibles et exploitables.

De leur forme brute, les données traitées prennent un format lisible (graphiques, images, fichiers vectoriels, tableaux, documents…). Les employés des entreprises peuvent ainsi facilement interpréter, comprendre et utiliser à diverses fins.

La conversion ou le traitement des données est réalisé étape par étape par une équipe de Data Scientists et d'ingénieurs. De manière concrète, ce procédé est mis en œuvre à partir d'une séquence d'opérations prédéfinies. Le mode de traitement peut être manuel ou automatique. La majorité des traitements de données sont néanmoins effectués à l'aide d'ordinateurs pour gagner en temps et en efficacité.

Quelles sont les étapes du Data processing ?

Le Data processing s'opère en six différentes étapes. Il est nécessaire de bien les réaliser afin d'obtenir des données de qualité.

La collecte des données

Cette étape est le point de départ du Data processing. Il consiste à extraire et collecter les données brutes qui feront l'objet d'un traitement pour obtenir des informations intéressantes. Durant cette phase, les Data Scientists font attention aux types de données collectées, puisque cela possède un énorme impact sur la production finale.

Tout est ainsi mis en œuvre pour que les informations brutes proviennent de sources de données disponibles et fiables. Cette exigence est très importante, car la validité et l'utilité des résultats ultérieurs en dépendent. En parlant des données brutes à collecter, elles peuvent inclure des cookies de site internet, des chiffres monétaires, le comportement des utilisateurs ou même des déclarations de profits ou de pertes d'une entreprise.

La préparation des données

Après la collecte des données s'ensuit la phase de la préparation ou du nettoyage. Cette étape importante du cycle de traitement consiste à trier et filtrer les données brutes pour effacer les informations inutiles, erronées ou inexactes.

Ici, on vérifie minutieusement les données brutes pour y détecter d'éventuelles anomalies. La finalité de ce travail est d'écarter les mauvaises informations qui se trouvent parmi les données brutes recensées. Au cours de cette étape, les scientifiques des données vérifient donc les erreurs, les doublons et les informations manquantes. À la fin de la procédure, seules les données exactes, fiables et de haute qualité sont retenues et introduites dans l'unité de traitement.

La saisie des données

Dans cette étape, les données conservées à l'issue de la phase précédente sont converties sous une forme lisible à l'aide d'une machine. Par la suite, les données seront intégrées dans une unité de traitement (par exemple un CRM ou un Data Warehouse). La saisie des données peut se faire via clavier, scanner ou toute autre source d'entrée. En un mot, la phase de saisie est la première étape au cours de laquelle les données brutes commencent par revêtir la forme d'informations exploitables.

Traitement des données

Le traitement des données constitue la quatrième étape du Data processing. Ici, les données brutes sont soumises à plusieurs méthodes de traitement. Il peut s'agir entre autres de l'utilisation des algorithmes, de l'apprentissage automatique ou de l'intelligence artificielle. Ces méthodes permettent de générer un résultat souhaitable et satisfaisant.

La sortie des données

On entend par sortie, la transmission et l'affichage des données sous une forme lisible comme les graphiques, les tableaux, les fichiers vectoriels, les vidéos ou les documents chez l'utilisateur. Les membres de l'entreprise ou de l'organisation ont désormais la possibilité d'utiliser les informations en libre-service pour les besoins de leurs propres projets d'analyses des données.

Le stockage des données

La méthode du Data processing s'achève sur le stockage des données obtenues après les étapes précédemment décrites. En effet, les données et les métadonnées sont conservées dans un espace de stockage sûr pour une utilisation ultérieure. Ce procédé permet d'accéder et de récupérer rapidement les informations à chaque fois que le besoin se fait sentir. Le stockage des données permet aussi de les utiliser directement comme entrées dans le prochain cycle de Data processing.

Quelle est l'utilité du data processing ?

Le Data processing revêt une grande importance pour le monde des données.

La concentration sur des données pertinentes

D'abord, il est difficile, voire impossible, de travailler sur des données brutes pour obtenir des résultats satisfaisants.

Toutes les informations n'ont pas le même degré d'importance en fonction d'un travail ou d'un autre. Pour cela, il est nécessaire de recourir au Data processing pour filtrer et récupérer les contenus pertinents.

En réalité, le Data processing permet donc de se passer d'une multitude de données erronées, inexactes, incomplètes ou inutiles pour se concentrer uniquement sur les informations ayant un intérêt particulier pour le travail. Le traitement de ces informations a ainsi le mérite de rendre le travail des scientifiques de données moins fastidieux et volumineux.

Un procédé simplifié pour les données

De plus, le Data processing permet d'organiser le contenu filtré sous une version homogène afin de pouvoir faire correspondre ces chiffres au fur et à mesure des besoins de l'utilisateur. Cela facilite grandement la recherche des informations utiles pour accélérer le travail.

Le Data processing évite aussi le risque de perdre des informations importantes. En effet, les données utiles sont intégrées ou organisées dans des tableaux bien structurés.

Ce procédé est également important pour modifier et éditer plus facilement les données traitées. L'utilisateur doit juste rechercher des cellules similaires et appliquer les mêmes règles à toutes les cellules qu'il souhaite modifier.

Des performances optimisées

Le traitement des données doit enfin précéder tout processus d'exploration de données. Cela diminue considérablement le coût des formalités administratives requises pour traiter autrement l'ensemble des informations et effectuer le filtrage manuel du contenu pertinent.

Le Data processing optimise les performances globales des entreprises. Il permet de se passer des étapes inutiles qui peuvent entraver le processus de traitement des informations. Le système est conçu de telle sorte qu'il élimine automatiquement tous les documents en double afin d'optimiser l'espace de stockage disponible.

Une formation en Data processing pour maîtriser la méthode

De nos jours, le traitement des données revêt une grande importance pour les entreprises ou les organisations qui souhaitent avoir un avantage sur la concurrence. Pour se faire, ces dernières recherchent des profils d'employés ayant une parfaite connaissance des procédés d'analyse des données.

Afin de devenir un expert en Data processing pour aider les entreprises ou startups à conduire leurs projets datas, un seul moyen est possible pour acquérir les compétences nécessaires. Il faut suivre une formation data processing qui confère les techniques incontournables pour réussir l'analyse complète d'un jeu de données. Les modules de la formation sont dispensés par des professionnels de la Data, de la cybersécurité et de divers métiers.

Quel que soit le niveau de base de l'apprenant, il peut rapidement monter en compétences en Data Analysis, Data Science et Data Engineering. De plus, les outils de Data processing les plus demandés par les recruteurs sont enseignés et détaillés tout au long de la formation.

Les formations Data processing permettent aux étudiants de réaliser leurs projets professionnels, d'être autonomes en Data et d'apporter de la valeur aux entreprises. Au terme des modules d'enseignement, il est même possible de devenir entrepreneur en montant sa propre startup dans l'IA.

Quels sont les différents modèles de Data processing ?

On distingue plusieurs modèles de traitement des données. Ceux-ci varient en fonction de la source de données et des étapes utilisées par l'unité de traitement pour générer une sortie.

Le traitement par lots

Ce type de Data processing procède à la collecte et au traitement des données par lots. En général, les scientifiques des données préfèrent ce procédé lorsque les informations à traiter sont de grandes quantités. À titre d'exemple, le traitement par lots est utilisé au niveau des systèmes de paie.

Le traitement en temps réel

Ici, les données extraites et collectées sont entièrement traitées en l'espace de quelques secondes, pourvu que l'entrée soit donnée. Ce procédé est particulièrement efficace pour gérer et traiter les données de petites quantités. C'est le cas des retraits d'argent au guichet automatique.

Le traitement en ligne

Dans le traitement en ligne, les données disponibles sont introduites de façon automatique dans la CPU. Le traitement en ligne intervient pour le traitement en continu des données. C'est ce système qui est utilisé pour la lecture de codes-barres par exemple.

Le multitraitement

Le multitraitement des données est encore connu sous l'appellation de traitement parallèle. Ici, il s'agit de décomposer les données en trames dans un premier temps. Les données réduites en trames sont ensuite traitées à l'aide de deux ou de plusieurs processeurs à l'intérieur d'un même système informatique. Par exemple, c'est le multitraitement des données qui est réalisé pour faire des prévisions météorologiques.

Le partage de temps

Ce type de traitement des informations alloue des données et des ressources dans des plages horaires à une multitude d'utilisateurs et de manière simultanée.

Quelles sont les méthodes pour réaliser le traitement des données ?

Le traitement des données nécessite l'utilisation d'outils ou de moyens adéquats pour parvenir à des résultats intéressants. En Data processing, on utilise trois principales méthodes pour réaliser le traitement des informations brutes.

Le traitement manuel

Dans cette méthode, les données sont traitées de façon manuelle. De la collecte au filtrage en passant par le tri, le calcul et les opérations de logiques, l'ensemble du processus est réalisé avec une intervention humaine. Pour traiter les données, on se passe donc des appareils électroniques et des logiciels d'automatisation. L'avantage de cette méthode est qu'elle nécessite très peu d'outils. Ces inconvénients sont néanmoins multiples : coûts de main-d'œuvre élevés, possibilités accrues d'erreurs et temps d'analyse trop excessif.

Le traitement mécanique

Ici, le traitement des données est opéré avec des appareils et machines. Il peut s'agir par exemple des dispositifs simples comme les machines à écrire ou les calculatrices. La presse à imprimer peut être aussi utilisée pour traiter mécaniquement des données. Cette méthode comporte beaucoup moins d'erreurs que le traitement manuel. Le traitement mécanique devient cependant très complexe à pratiquer lorsque le volume des données est assez élevé.

Le traitement électronique

C'est la méthode de traitement moderne des données. Le traitement électronique est basé sur l'utilisation des logiciels et des programmes informatiques performants. Le Data Scientist fournit un ensemble d'instructions au logiciel choisi pour traiter les informations et produire une sortie. Même si le traitement électronique des données est très coûteux, il a néanmoins le mérite de fournir un travail rapide, fiable et très précis. Il permet de gagner du temps tout en disposant de données de grande qualité pour monter des projets de grande envergure.

Exemples concrets de mise en œuvre du Data processing

Même s'il peut sembler plus ou moins abstrait, notamment pour les profanes, le traitement de données a lieu dans notre vie quotidienne. Voici quelques cas de figure de Data processing :

• Une application de négociation d'actions convertit plusieurs millions de données boursières en un simple graphique ;
• Un véhicule autonome exploite les données en temps réel fourni par des capteurs pour détecter la présence des piétons ou d'autres voitures sur la route ;
• Un site d'e-commerce se sert de l'historique de recherche des clients pour leur proposer des produits ou articles similaires…

Enfin, on peut donner l'exemple d'une entreprise de marketing numérique qui utilise les données démographiques des populations pour construire des stratégies de campagnes spécifiques à leur emplacement. Pour mieux connaître cette méthode, il est capital d'effectuer une formation en Data processing, mais aussi en Data visualisation.

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