Qu’est-ce que l’optimisation des données ?
Qu’est-ce que l’optimisation des données ?
L’optimisation des données est le processus qui consiste à améliorer la qualité des données afin de maximiser leur utilité aux fins prévues. Les organisations modernes collectent des données provenant de milliers de sources à des fins d’IA, d’analytique et de prise de décision basée sur les données. L’optimisation des données implique le tri et le nettoyage des données afin d’éliminer les redondances, les incohérences et autres erreurs. Elle garantit que les informations sont pertinentes, significatives et complètes pour une analytique de haute qualité.
Quels sont les avantages de l’optimisation des données ?
L’optimisation des données est importante pour la précision de l’analytique, l’efficacité des ressources et la réduction des coûts.
Utilisation efficace des ressources
L’utilisation de données nécessite des ressources de stockage, de calcul et de mémoire. Lorsque des techniques d’optimisation des données sont appliquées, les données sous-jacentes nécessitent moins d’espace de stockage et moins de ressources pour le traitement des données. Les coûts sont efficacement réduits pour une efficacité accrue.
Capacités d’analytique avancées
L’analytique avancée, qui inclut le machine learning (ML) et l’intelligence artificielle (IA), nécessite des informations sur les données allant au-delà de l’informatique décisionnelle (BI) traditionnelle. Les données de haute qualité, hautement accessibles et organisées produites lors de l’optimisation des données permettent de mettre en œuvre des technologies d’analyse de données plus avancées.
Optimisation de l’utilisation des données
L’optimisation des données maximise l’utilisation en améliorant l’accessibilité, la facilité d’utilisation et l’efficacité des données. La suppression des redondances, des incohérences et des erreurs contribue à améliorer l’utilisation des données, en élargissant les cas d’utilisation internes et externes des données.
Capacité de mise à l’échelle rentable encouragée
La capacité de mise à l’échelle rentable des données implique d’augmenter le volume de données sans affecter de manière significative les ressources nécessaires pour gérer ce volume de données plus important. En mettant en œuvre l’optimisation des données, non seulement les coûts de stockage et de traitement sont minimisés, mais les ressources de stockage et de calcul sont également minimisées à mesure que le volume de big data augmente. Les technologies basées sur le cloud, telles que le calcul à la demande et les instances correctement dimensionnées, peuvent encore réduire les coûts liés au traitement du big data.
Quelles sont les principales techniques d’optimisation des données ?
L’optimisation des données fait référence à de nombreuses stratégies d’optimisation différentes, chacune pouvant être combinée pour une plus grande efficacité.
Optimisation du stockage
L’optimisation du stockage est une technique cruciale pour l’optimisation des données, car elle peut avoir un impact significatif sur l’efficacité, les coûts et les performances. Les techniques utilisées pour optimiser le stockage des données incluent l’indexation, le stockage par blocs et le stockage hiérarchisé.
Indexation
L’indexation utilise des métadonnées pour permettre une récupération plus rapide des données, réduisant ainsi les temps de requête.
Stockage par blocs
Le stockage par blocs divise les données brutes en blocs de taille égale qui peuvent être stockés sur plusieurs supports pour une efficacité de récupération maximale.
Stockage à plusieurs niveaux
Le stockage à plusieurs niveaux distribue les données entre plusieurs types de stockage en fonction de règles et de processus spécifiques afin d’optimiser l’efficacité du big data. Par exemple, les données fréquemment consultées peuvent être stockées sur des disques SSD (Solid State Drive) hautes performances, tandis que les données moins fréquemment utilisées peuvent être stockées sur des supports de stockage plus lents et moins coûteux tels que des disques durs (HDD).
Optimisation de la qualité
L’optimisation de la qualité implique de vérifier la cohérence des données, d’identifier les erreurs et de s’assurer qu’elles sont à jour. De nombreux outils sophistiqués de qualité des données sont disponibles pour faciliter le processus d’optimisation. Les techniques d’optimisation de la qualité des données incluent la normalisation, la déduplication et la validation.
L’optimisation de la qualité des données implique :
- de consolider les données provenant de différentes sources et formats sous une forme normalisée, en utilisant la transformation des données ;
- de s’assurer qu’il n’y a pas de doublons dans le jeu de données ;
- de s’assurer que les données sont complètes et dans le bon format, soit en supprimant les données incomplètes, soit en les remplissant pour les rendre complètes.
Par exemple, un numéro de téléphone doit être composé de 10 chiffres et aucun autre caractère.
Optimisation du traitement
Les techniques d’optimisation du traitement incluent le traitement parallèle, les algorithmes d’optimisation de l’efficacité et les stratégies de mise en cache.
Le traitement parallèle répartit les tâches de traitement des données entre plusieurs processeurs, ce qui réduit considérablement le temps de calcul. Plutôt que d’utiliser des algorithmes polyvalents, des algorithmes adaptés à des tâches de données spécifiques peuvent être utilisés pour réduire la charge du processeur et accélérer le traitement des données.
La technique de mise en cache stocke les données fréquemment utilisées dans la mémoire disponible la plus rapide afin de minimiser les temps de récupération.
Optimisation des requêtes
L’optimisation des requêtes s’appuie sur plusieurs techniques de base de données pour améliorer la vitesse, l’efficacité et l’utilisation des ressources lors de la récupération des données. Les techniques d’optimisation des requêtes incluent les techniques suivantes, selon le type de base de données :
- L’indexation utilise des métadonnées pour permettre une récupération plus rapide.
- Le filtrage sélectif extrait uniquement les lignes nécessaires de la base de données.
- La projection de colonnes extrait uniquement les colonnes nécessaires de la base de données.
- La mise en cache des requêtes stocke les requêtes fréquemment utilisées dans une mémoire rapide.
- Les requêtes parallèles répartissent les tâches de requête entre plusieurs processeurs.
- Le partitionnement divise les grandes tables de base de données en tables plus petites, spécifiques aux requêtes.
Optimisation de la gouvernance
L’optimisation de la gouvernance des données garantit que les données répondent à toutes les exigences de sécurité et réglementaires de manière efficace. Ce type d’optimisation des données commence par la mise en place de politiques, de processus et de cadres de conformité évolutifs et sécurisés.
L’optimisation de la gouvernance des données peut impliquer les outils et techniques suivants :
- Outils de conformité automatisés pour garantir la conformité aux réglementations
- Automatisation de la gestion du cycle de vie des données pour automatiser la création, la conservation, l’archivage et la suppression des données
- Cadres de qualité des données pour effectuer des contrôles automatiques de la qualité des données
- Contrôle d’accès basé sur les rôles (RBAC) pour limiter l’accès aux utilisateurs autorisés
- Plateformes de gouvernance centralisées pour les politiques et les processus de gestion des données
- Programmes de formation et de sensibilisation pour informer les parties prenantes sur les politiques et les meilleures pratiques
Comment les organisations peuvent-elles mettre en œuvre l’optimisation des données ?
Le processus d’optimisation des données nécessite une planification stratégique, le respect des politiques internes et un perfectionnement continu.
Avant de mettre en œuvre des techniques d’optimisation des données, les organisations doivent évaluer leurs données, processus et technologies actuels. À partir de là, vous déterminez de nouveaux objectifs et des indicateurs de performance clés (KPI) pour identifier les techniques d’optimisation des données appropriées et comment prouver des résultats mesurables.
Établissement de la gouvernance des données
L’élaboration d’un cadre de gouvernance des données constitue la première étape de l’optimisation des données. La gouvernance des données inclut les processus et les politiques qui garantissent que les données sont en bon état pour soutenir les initiatives et les opérations commerciales. La gouvernance des données détermine les rôles, les responsabilités et les normes d’utilisation des données.
En optimisant les données à l’aide d’un cadre de gouvernance des données, les organisations peuvent bénéficier d’une utilisabilité, d’une capacité de mise à l’échelle, d’une atténuation des risques, d’un alignement des parties prenantes et d’une conformité accrues.
Mise en œuvre d’une approche des données en tant que produit
Une approche des données en tant que produit (DaaP) traite les données internes avec les mêmes techniques de gestion qu’un produit commercial. Le DaaP comprend un responsable du produit clairement défini, des responsabilités définies, des fournisseurs de données approuvés, des normes établies, des modèles de conception établis, une documentation complète, des jeux de données et des enregistrements numériques bien définis, ainsi que des structures de gouvernance robustes tout au long du cycle de vie des données.
Cette approche systématique de gestion des données permet d’optimiser les données via un DaaP de haute qualité et facilement accessible pour les utilisateurs internes et externes.
Configuration d’un catalogage de données
Un catalogue de données répertorie toutes les données qu’une organisation collecte et traite, en les stockant en un seul endroit : le catalogue de données. La mise en place d’un catalogue de données peut contribuer à l’optimisation des données en les rendant plus facilement accessibles et détectables.
La configuration du catalogage des données réduit la redondance des données, facilite la collaboration, améliore la capacité de mise à l’échelle et permet l’automatisation. Lorsque les normes de métadonnées sont appliquées, le catalogue de données améliore également la qualité des données.
Intégration de vos données
L’accessibilité est l’un des principes clés de l’optimisation des données. Le moyen le plus rapide, le plus simple et le plus rentable de rendre toutes les données accessibles consiste à les déplacer vers un emplacement centralisé dans le cloud. La migration vers un data lakehouse basé sur le cloud associe la flexibilité d’un lac de données aux capacités d’analyse des données d’un entrepôt de données.
Les avantages des data lakehouses incluent un accès unifié aux données, une capacité de mise à l’échelle, une collaboration améliorée, une interopérabilité et une utilisation efficace des ressources.
Configuration de l’automatisation
Pour faciliter la mise en œuvre de techniques d’optimisation des données, presque tous les aspects du processus d’optimisation peuvent être automatisés à l’aide du bon outil d’optimisation des données. Le choix du bon outil d’optimisation des données dépend de votre cas d’utilisation spécifique et de la technique d’optimisation dont vous avez besoin.
Des outils d’automatisation sont disponibles pour l’optimisation des données dans les domaines de l’intégration et de l’ETL, de la qualité et du nettoyage des données, de la gouvernance et du catalogage, du stockage et de la compression, du traitement des données, de l’automatisation et de l’orchestration des flux de travail, ainsi que de l’optimisation des bases de données et des requêtes.
Garantie de la capacité de mise à l’échelle
L’utilisation de ressources évolutives permet aux organisations de bénéficier des avantages en termes d’efficacité des ressources qu’offrent de nombreuses techniques d’optimisation des données. Le stockage, le traitement et l’analytique des données dans le cloud peuvent contribuer à renforcer la capacité de mise à l’échelle en matière d’optimisation des données, grâce à des instances de taille appropriée et à un traitement à la demande.
Comment AWS peut-elle soutenir vos efforts d’optimisation des données ?
L’analytique sur AWS propose un ensemble complet de fonctionnalités répondant à toutes les exigences d’optimisation des données. De l’optimisation du traitement des données et de l’analyse des données SQL au streaming, à la recherche et à la veille stratégique, AWS offre des prix, des performances et une capacité de mise à l’échelle inégalés, ainsi qu’une gouvernance intégrée. Choisissez des services spécialement conçus et optimisés pour des charges de travail spécifiques, ou simplifiez, gérez et optimisez vos données et vos flux de travail d’IA avec Amazon SageMaker.
Par exemple, vous pouvez utiliser les solutions ci-dessous :
- Amazon Athena, Amazon EMR et AWS Glue pour analyser, préparer et intégrer des données à des fins d’analytique et d’IA.
- Amazon Data Firehose et Amazon Kinesis pour créer, mettre à l’échelle et exploiter des pipelines de données de streaming en temps réel sans devoir gérer l’infrastructure de stockage des données.
- Amazon DataZone et Amazon SageMaker Catalogue pour cataloguer, découvrir, partager, gérer et gouverner les données stockées sur AWS, sur site et auprès de sources tierces.
- Amazon Redshift et le lac de données Amazon S3 pour accéder à vos données, les analyser et les optimiser dans les data lakehouses, les entrepôts de données et les lacs de données.
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