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Découverte des données – le guide complet

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La découverte des données est un élément essentiel pour exploiter tout leur potentiel de valeur à grande échelle. Que recouvre la découverte de données et comment la mettre en œuvre ? Découvrez-le dans notre blog qui partage également les meilleures pratiques pour industrialiser avec succès le partage de données au sein des organisations tout en répondant aux besoins des consommateurs data ou utilisateurs internes et externes.

VP of Marketing, Opendatasoft
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Les organisations ont aujourd’hui accès à des volumes de données croissants provenant de sources diverses. Qu’elles soient produites en interne, par les entreprises elles-mêmes, les clients ou les réseaux de capteurs IOT, ou en externe par leurs partenaires, les entreprises collectent des volumes exponentiel de données. Elles doivent transformer ces données brutes en informations et connaissances utiles pour rester compétitives et atteindre leurs objectifs de développement.

C’est pourquoi la découverte des données est essentielle pour libérer la valeur des données, en permettant aux organisations de donner un sens à leurs informations et aux utilisateurs de les comprendre et de les exploiter dans leur vie professionnelle ou personnelle.

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La découverte des données est un processus en plusieurs étapes qui couvre l’ensemble du cycle de vie des données. Dans un premier temps, les données provenant de différentes sources au sein de l’organisation sont classifiées, puis elles sont mises à disposition de tous. La découverte des données peut être réalisée manuellement ou automatisée à l’aide d’outils de découverte des données.

Les avantages de la découverte des données

Une stratégie solide de découverte des données offre six avantages clés :

  • Les entreprises disposent d’une vue complète de leurs données dans l’ensemble de l’organisation.
  • Les données peuvent être vérifiées et validées pour s’assurer de leur fiabilité et de leur qualité.
  • C’est un élément essentiel dans la gouvernance des données d’une organisation, les données recherchées constituent l’unique source de vérité, les utilisateurs peuvent s’y référer en toute confiance.
  • La découverte des données garantit la conformité avec les réglementations (telles que le GDPR et le CCPA) et permet une meilleure gestion des risques.
  • En fournissant une image complète du paysage des données, la découverte des données améliore l’efficacité interne d’une organisation : elle supprime les doublons et optimise ainsi les process des équipes.
  • En rendant les données accessibles à tous, les organisations améliorent la prise de décision, augmentent la transparence avec les parties prenantes, facilitent la création d’informations à partir des données et développent une culture axée sur les données.
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Bien que le processus de découverte des données comporte de multiple étapes, celles-ci peuvent être synthétisées en quatre phases clés :

1. Collecte et préparation

Tout d’abord, les entreprises doivent collecter des données dans l’ensemble de l’organisation. Pour cela, il faut d’abord avoir de la visibilité sur les informations générées afin d’obtenir une image complète du paysage des données de l’organisation. Les données pertinentes sont ensuite collectées via des pipelines de données et préparées pour garantir leur qualité, ainsi que leur conformité aux normes établies dans la stratégie de gouvernance. Cette étape permet également d’assurer leur cohérence avec d’autres ensembles de données existants, notamment sur leur format.

Souvent, la collecte de données oblige les organisations à décloisonner les services pour accéder à l’information, ce qui nécessite une approche collaborative qui sensibilise les propriétaires de données à la valeur que les données peuvent apporter à l’ensemble de l’entreprise.

Une fois les données collectées, il est nécessaire de les préparer. Cette étape de préparation consiste à les nettoyer (pour supprimer les erreurs et les valeurs aberrantes ou pour normaliser les formats), à les enrichir éventuellement avec d’autres données internes ou externes et à s’assurer qu’elles sont décrites avec précision au moyen de métadonnées. L’enrichissement des données, comme l’ajout d’informations géographiques ou démographiques par exemple, facilite leur utilisation et leur compréhension par les utilisateurs finaux.

La plateforme Opendatasoft permet de collecter et de préparer les données de manière transparente, quelle que soit leur source. Elle inclut des connecteurs pour faciliter l’intégration des données via des API ainsi que des solutions de stockage cloud (à travers les plateformes les plus utilisées sur le marché ). Le Hub de données d’Opendatasoft constitue également une source de données publiques de qualité. Des processeurs puissants automatisent la préparation des données, tandis que des modèles de métadonnées permettent de créer des actifs de données de haute qualité. Il est ainsi plus facile d’intégrer ces données dans un catalogue de données et plus aisé de les rechercher par la suite.

2. Visualisation et disponibilité

Une fois les données normalisées et préparées, elles doivent être mises à la disposition des utilisateurs. Elles doivent répondre à leurs besoins et être facilement accessibles, par exemple par le biais d’un portail de données centralisé.

La plupart des utilisateurs ne sont pas des spécialistes de la donnée. Or il peut être complexe pour des non-initiés d’interagir avec des données brutes tabulaires. C’est pourquoi il est préférable de simplifier les usages en partageant des données à travers des visualisations parlantes qui donnent vie à l’information et la rendent intelligible.

La solution de portail de données d’Opendatasoft permet aux utilisateurs d’identifier facilement les données recherchées au bon format. Via des APIs, elle permet également de créer des visualisations sur mesure.

La solution permet de créer les data visualisations suivantes :

  • Des cartes qui représentent des informations sur une zone géographique, permettant aux utilisateurs de zoomer pour obtenir plus de détails sur des points de données spécifiques, tels qu’un lieu.
Long Beach data portal map

 

  • Les tableaux de bord interactifs qui rassemblent des données provenant de sources multiples pour fournir une vue claire des paramètres clés, tels que la consommation d’énergie ou les volumes de vente. Ils doivent permettre à l’utilisateur d’effectuer des recherches pour obtenir plus de détails et d’interroger facilement les données sans avoir besoin de compétences approfondies en la matière.
Kingston open data dashboards

 

  • Le data storytelling qui combine texte, données et graphiques pour fournir une vue d’ensemble d’un thème ou d’un domaine. Par exemple, de nombreuses organisations du secteur public ont créé des data storytelling sur le développement durable à travers leurs portails de données, démontrant leurs progrès par rapport aux objectifs environnementaux.
Morrisville data stories

3. Rendre les données facilement accessibles

Il est essentiel de veiller à ce que les données soient faciles à trouver. De nombreux utilisateurs ne savent pas exactement quelles sont les informations partagées par l’organisation, de ce fait,  la possibilité d’y accéder aisément et en toute confiance est un facteur clé de succès pour votre portail de données. 

La centralisation des données sur un portail, qu’il soit interne, externe ou destiné aux partenaires, permet de rassembler les informations en une source unique de vérité afin qu’elles soient facilement accessibles aux consommateurs data tout en assurant une gestion fine des droits d’accès. Cela va donc bien au-delà des catalogues de données statiques afin de  permettre aux utilisateurs de localiser mais surtout d’explorer et d’accéder aux données, ce que ne proposent pas les catalogues de données classiques . La navigation, l’interface utilisateur et la recherche au sein du portail doivent être intuitives pour que chacun puisse trouver les données pertinentes. Il doit être facile d’explorer les données, de comprendre ce qu’elles recouvrent et de naviguer entre elles. L’expérience globale doit être aussi simple que n’importe quel moteur de recherche sur Internet pour que les données soient trouvées et utilisées.

4. Analyses et rapports

La dernière étape du processus de découverte des données est l’utilisation de ces données à des fins d’analyse et de reporting. Les besoins d’analyses et de reporting concernent : 

  • les employés qui souhaitent gagner en efficacité au quotidien et améliorer leur productivité.
  • les responsables qui prennent des décisions sur la base d’informations partagées dans des tableaux de bord
  • ainsi que les citoyens qui souhaitent être informés des actions publiques ainsi que de leurs dépenses. 

La fonction de lignage des données d’Opendatasoft aide à comprendre comment les différents actifs de données sont utilisés, et qui les utilise, en fournissant des rapports détaillés qui peuvent être utilisés pour améliorer la découverte globale des données.

analysis and reporting

 

Pour analyser la donnée et créer des rapports pertinents, il faut être en mesure de croiser les bonnes données dans les bons formats. Il faut également que les utilisateurs soient formés pour pouvoir exploiter les données en toute confiance, sans l’aide de spécialistes. Ce n’est qu’à cette condition que les organisations pourront instaurer une culture axée sur les données qui démocratisera l’accès à l’information au profit de tous.

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La découverte des données est essentielle pour assurer ensuite qu’elles délivrent tout leur potentiel de  valeur – sans elle, les organisations ne seront tout simplement pas en mesure d’industrialiser l’utilisation des données en interne et en externe. Pour réussir, les entreprises doivent se concentrer sur les meilleures pratiques suivantes :

Automatiser le processus

Plutôt que de procéder à une recherche manuelle de données qui prend du temps, les entreprises doivent adopter des outils qui automatisent le processus, en aidant à localiser les données, puis à gérer le pipeline de données pour les préparer et les partager.

Créer un guichet unique pour les données

Les utilisateurs doivent savoir où trouver toutes les données pertinentes de l’entreprise. Les entreprises doivent donc centraliser les données des différents départements dans un portail unique, accessible à tous, créant ainsi un guichet unique, connu de tous, pour toutes les informations et les données.

Se concentrer sur l'expérience utilisateur

La navigation et la recherche à travers la solution doivent être fluides et intuitives pour permettre aux utilisateurs d’interagir aisément avec les données sans nécessiter d’une formation spécialisée. Créez un portail qui propose la même expérience utilisateur qu’une marketplace e-commerce , avec une assistance complète, une documentation et une conception transparente pour encourager l’utilisation et faciliter la découverte des données pertinentes.

Créer une culture de la donnée

De nombreux non-spécialistes, à l’intérieur et à l’extérieur des organisations, peuvent être réticents à l’idée d’utiliser des données dans leur travail et leur vie quotidienne. Sensibilisez-les à l’importance des données et montrez-leur à quel point elles sont faciles à utiliser, afin d’instaurer une culture des données qui soutienne la démocratisation des données.

Rendre la création de visualisations de données simple et directe

La création de rapports et de tableaux de bord est souvent un processus complexe qui prend du temps et qui nécessite des compétences spécialisées en matière de données et de conception. Choisissez une solution qui vous permet de créer des visualisations sans code/avec des options de glisser-déposer afin de simplifier la tâche des non-spécialistes qui souhaitent créer des visualisations pour faciliter la découverte des données.

Faciliter la découverte grâce à une recherche puissante et pilotée par l'IA

Compte tenu du nombre de données disponibles sur de nombreux portails, il peut être difficile pour les utilisateurs de trouver ce qui correspond exactement à leurs besoins. Utilisez la recherche sémantique fondée sur  l’IA améliore la précision des résultats, y compris en fournissant des recommandations pour d’autres datasets  pertinents qui pourraient être intéressants.

Appliquer une gouvernance des données et des processus de métadonnées solides

Des données de mauvaise qualité ou mal décrites ne mettront pas les utilisateurs en confiance, ce qui signifie qu’ils ne s’y fieront tout simplement pas, nuisant ainsi à la démocratisation des données. Il convient donc de mettre en place des processus de gouvernance des données solides pour garantir la qualité et des métadonnées normalisées pour faciliter le processus de découverte.

Comprendre l'utilisation et l'améliorer grâce à l'historique des données

La découverte de données est un processus continu. Surveillez les actifs de données les plus populaires et déployez des outils de lignage des données pour comprendre où ils sont utilisés en aval dans des applications particulières. Cela vous aidera à concentrer vos efforts et à rationaliser la maintenance et la gestion.

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Les portails de données mettent en relation les producteurs et les consommateurs de données pour aider les premiers à centraliser l’accès et favoriser la réutilisation et l’exploitation des données aux seconds. Ils sont donc essentiels pour des stratégies efficaces de découverte et de gestion des données. Ils constituent le « dernier kilomètre » du pipeline de données, en fournissant aux utilisateurs les bonnes données, dans le bon format, de manière à ce qu’ils puissent facilement les comprendre et les utiliser.

Il est essentiel que les portails soient transparents et faciles à utiliser par les non-spécialistes des données, avec une interface intuitive, une navigation claire, des visualisations multiples et des expériences adaptées aux différentes parties prenantes. Les portails de données doivent offrir le même niveau de découverte des données que sur un site e-commerce . Les données doivent être faciles à trouver grâce à une recherche fondée sur l’IA, avec une explication approfondie de ce qu’elles couvrent, et la capacité de recommander automatiquement d’autres données pertinentes, ainsi que de permettre aux utilisateurs de contacter directement les propriétaires des données pour leur faire part de leurs commentaires et de leurs questions.

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