Data Crunching : le guide Talend

Le Big Data offre un immense potentiel et est devenu indispensable aujourd’hui. L'analyse de grands groupes de données peut fournir des informations commerciales qui aident les entreprises à identifier les opportunités d'augmentation des revenus et de réduction des coûts, de prendre des décisions plus éclairées, prédictives et globales. Découvrez comment gagner du temps dans le traitement de votre dictionnaire de données d’entreprise grâce au Data Crunching.

Qu’est-ce que le Data Crunching ?

Au vu du dictionnaire de données disponible dans les systèmes de cloud, l’automatisation de l’analyse est aujourd’hui presque incontournable. Traitement des données ne rime pas forcément avec mal au crâne et processus compliqué. Que se cache-t-il derrière ce terme anglais ? Passons à l’analyse.

Dans quel contexte s’inscrit le Data Crunching ?

L’essor du Big Data devient de plus en plus important de nos jours, alors que 2,5 quintillions d'octets de données sont produites chaque jour. Pour réussir sur le marché toujours plus concurrentiel, les entreprises doivent prendre des décisions fondées sur la base de grandes quantités de données.

Aujourd’hui, uniquement 12% des données d'entreprise sont utilisées, tandis que le reste tombe dans l’oubli, ces données sont également appelées Dark Data. De ce fait, le Data Crunching joue ici un rôle important.

Définition du Data Crunching

Le terme anglais Data Crunching est probablement dérivé du number crunching, qui fait généralement référence à l’extraction de nombreux calculs complexes avec des ordinateurs. Le Data Crunching est un terme analogue pour le traitement de grands groupes de données (Big Data) afin de les rendre adaptées à l'analyse. La Data peut être traitée de façon automatique mais aussi triée et structurée afin de la rendre plus facile à interpréter et à gérer.

Les techniques de Data Crunching consistent à modifier et transformer des données non structurées en données structurées, rendant ainsi le contenu étudié pertinent. C’est ainsi dans ce sens que les données sont les données sont traitées, triées et structurées pour être en mesure d'exécuter des algorithmes issus de l’intelligence artificielle et des séquences au sein d’un programme. Le terme anglais “Data Crunching” se réfère donc à des données qui ont déjà été importées et traitées dans un système.

Le conditionnement de données est souvent pris en charge par des logiciels de traduction de données et des systèmes spécialisés, et peut s'avérer inestimable pour les organisations en les aidant à comprendre ce qui génère des profits et des pertes quotidiennes au sein de leur organisation.

Comment fonctionne le Data Crunching ?

La méthode du Data Crunching implique un traitement qui se veut exact, de sorte à ce qu’un système puisse agir avec les enregistrements et le format des données. Ce processus, tout comme l’analyse des données, peut être répétitif quand le résultat comprend de nouvelles données ou des erreurs.

Cela signifie que les séquences du programme peuvent être répétées jusqu’à ce que le résultat souhaité soit atteint, de façon à obtenir un ensemble de données exact et précis qui peut être traité directement ou importé, sans qu’il ne contienne d’erreurs ou de bugs.

Prenons les simulations météorologiques comme exemple. Elles nécessitent de nombreux calculs parallèles et des échanges de données entre les nœuds exécutant les calculs. De plus, les données sont générées en temps réel dans le monde entier et sont mises à jour pour la simulation. Cette quantité massive de données doit ensuite être coordonnée.

Le traitement des données par un Data Cruncher comprend trois étapes principales : lire les données brutes, les convertir et produire les données.

Etape 1 : lire les données brutes

Cette première étape du Data Crunching permet l’extraction de données de la source sélectionnée. Les données brutes peuvent être non formatées, auquel cas il peut être nécessaire d'extraire les données que l’organisation souhaite analyser pour identifier les potentielles erreurs.

Etape 2 : convertir les données

Ensuite, plusieurs opérations distinctes peuvent être mises en place afin de traduire les données d'origine dans un format leur permettant d’être utilisées par les outils d'analyse du Data Crunching.

Les opérations courantes incluent la suppression des caractères indésirables et le balisage . En parallèle, il peut être opportun de reconnaître plusieurs formats de date et de les convertir en un format commun, où par exemple, une date de naissance peut avoir été saisie sous le format “06/02/70” ou bien “6 février 1970” dans des tableaux.

Etape 3 : exploiter les données de sortie dans le format choisi

Dans cette dernière étape du Data Crunching, les données finales sont maintenant prêtes à être sorties dans un fichier ou une base de données qui sera utilisée pour l'analyse statistique. De nombreuses entreprises déplacent ces lignes données formatées sur un cloud ou dans un entrepôt de données, spécialement conçu pour analyser les données de toute l’organisation.

A quoi sert le Data Crunching ?

Le Data Crunching est souvent une étape essentielle dans la préparation de grandes quantités de données brutes pour l’analyse ou le traitement par d'autres applications et logiciels.

Les objectifs du Data Crunching

Le but du Data Crunching est d’obtenir une analytique et des tableaux de statistiques plus approfondis de ce qui doit être transmis avec les données, notamment dans le domaine de la veille stratégique et concurrentielle, afin que des décisions éclairées puissent être prises.

Selon le contexte, des langages et des outils de programmation peuvent être utilisés. Excel, Batch et Shell sont depuis longtemps utilisés, mais des langages tels que Java, Python ou Ruby sont aujourd’hui davantage sollicités.

Les avantages du Data Crunching

La conversion des données brutes en une forme structurée et utilisable peut être fastidieuse pour les scientifiques des données. Dans ce sens, il est donc logique d'automatiser autant que possible les principales manipulations des données à l'aide de langages de programmation ou d'autres outils. Une technique de Data Crunch efficace permet ainsi d’atteindre plusieurs objectifs commerciaux, notamment pour profiter de :

• Gains de temps, puisque le Data Crunching affine les groupes de données de façon à ce que les organisations puissent analyser les données qu’elles collectent. Le Data Crunching va ainsi permettre la suppression de données inutiles et l'élimination de doublons pour leur permettre de gagner du temps en concentrant leurs efforts d’analyse sur les données les plus pertinentes et à jour.
• Coûts d’analyse réduits grâce à l’automatisation de la manipulation de données. Les traducteurs de données peuvent utiliser leur temps plus efficacement pour analyser les données les plus précieuses au lieu de parcourir de vastes quantités de données brutes.
• L’identification de prospects en analysant des sources de données et en les combinant pour obtenir une vision plus globale de l’activité des clients. Les organisations peuvent ensuite analyser ces données pour identifier des clients potentiels pour des produits spécifiques.
• L’augmentation de l’efficacité opérationnelle en automatisant la manipulation et l’analyse de données, permettant ainsi de saisir les opportunités de rassemblement de données sur les dépenses de l'ensemble de l’organisation pour rechercher des économies potentielles.

Où utilise-t-on le Data Crunching ?

Les différentes techniques de Data Crunching profitent à plusieurs groupes au sein des sociétés dans de nombreux secteurs différents comme :

Le Data Crunching au service du marketing

Les spécialistes du marketing ont souvent besoin d'analyser des données provenant de différentes sources pour mieux cibler les clients et mesurer le succès des campagnes à travers des statistiques. Cela crée des corrélations avec les objectifs des techniques de Data Crunching.

Le Data Crunching dans la finance

Les groupes financiers utilisent largement l'analytique pour comprendre les tendances et les facteurs qui influent sur les performances de l'entreprise et pour faire des prévisions. Les différentes variables du Data Crunching peuvent être utilisées pour masser les flux de données externes et les combiner avec des données internes à des fins d'analyse.

Le Data Crunching au service de la réalisation de films

Les sociétés d’audiovisuel utilisent l'analyse des données pour déterminer si leurs investissements coûteux dans les films finissent par se traduire en bénéfices. Ils analysent des données provenant de diverses sources, telles que les médias sociaux, les sites Web d'évaluation en ligne et les ventes au box-office, afin d'identifier le marché cible de films spécifiques. Ils peuvent également recueillir des groupes de données sur les préférences de casting, de thème, de lieu et de date de sortie.

Le Data Crunching dans le secteur pétrolier et gazier

Ces entreprises analysent des groupes de données massives, y compris des données sismiques et des données provenant de foreuses et d'autres capteurs. L'analyse de ces données grâce au Data Crunching peut les aider à réduire le temps de forage, à améliorer la sécurité et à fournir de meilleures données sur la capacité des champs pétrolifères.

L'analyse de Big Data par le Data Crunching, est un enjeu majeur dans la prise de décision éclairée, mais les sociétés sous-estiment souvent la quantité d'efforts nécessaires pour transformer les données sous une forme qui rend possible leur analyse. C’est pour cela que les organisations ont besoin de l’intervention d’un Data Cruncher pour les assister dans la création d'un processus de traitement automatisé des données à l'aide d’outils d'analyse. En plus de gagner du temps et de l’argent, les millions de données deviennent rapidement exploitables.