Découverte des Données
Vous êtes-vous déjà demandé quelles métriques sont disponibles dans vos données ? Existe-t-il des métriques sur le taux de désabonnement et le taux de rétention ? Ou peut-être êtes-vous confronté à des procédures de conformité, vous demandant : “Suis-je en danger de fuite de données sensibles ?” La découverte des données est un processus crucial qui aide les entreprises et les organisations à comprendre leurs vastes ressources en données. Cela inclut l’analyse de données provenant de différents endroits afin de trouver des tendances, des motifs et des types de données.
Les entreprises peuvent découvrir des insights importants et améliorer leur business intelligence en comprenant mieux leurs données. Cela aide également à la sécurité des données, la gouvernance et la confidentialité. Lorsque le pipeline de données échoue, la découverte des données aide à identifier les problèmes avec les données.
Le Pouvoir de la Découverte des Données
Les organisations d’aujourd’hui peuvent avoir une quantité écrasante de données à gérer. Cela peut entraîner des “données obscures” qui restent inutilisées. Les données obscures peuvent potentiellement créer des risques juridiques et de sécurité. Il y a plusieurs raisons d’implémenter la découverte des données.
Les analystes peuvent utiliser des catalogues de données et des dictionnaires pour trouver et organiser les données éparpillées. Ils peuvent ensuite nettoyer et combiner les données pour découvrir des insights importants.
Améliorer la Découverte des Données avec l’IA et le Machine Learning
DataSunrise utilise efficacement les outils de machine learning pour la sécurité des données. L’intelligence artificielle (IA) transforme les processus de découverte des données dans la gouvernance des données. En utilisant l’IA et le machine learning, les organisations peuvent rationaliser leurs efforts d’exploration des données. Cela conduit à des insights plus rapides et à une prise de décision plus efficace.
L’IA améliore la découverte des données de plusieurs façons clés :
- Automatisation de la classification des données
- Identification des motifs et des anomalies
- Suggestion de sources de données pertinentes
Les algorithmes de machine learning excellent dans la catégorisation de vastes quantités d’informations. Cette classification des données automatisée fait gagner du temps et réduit les erreurs humaines. C’est particulièrement utile lorsqu’il s’agit de grands ensembles de données.
La Découverte des Données en Data Science
La découverte des données forme la base des projets de data science réussis. C’est le processus de recherche et de compréhension des sources de données disponibles. Grâce à cette exploration, les data scientists découvrent des insights précieux et des motifs. Une découverte des données efficace implique plusieurs étapes clés :
- Identification des sources de données pertinentes
- Évaluation de la qualité et de l’exhaustivité des données
- Réalisation de la première analyse des données
La classification des données joue un rôle essentiel dans ce processus. En catégorisant les informations, les scientifiques peuvent mieux organiser et prioriser leur travail. Cette classification aide à gérer les données sensibles de manière appropriée.
DataSunrise offre un excellent support pour les stockages de données et les entrepôts couramment utilisés dans la data science, y compris Snowflake, Amazon Redshift, et Athena, pour n’en citer que quelques-uns.
Étant donné que la data science utilise fortement des données semi-structurées, DataSunrise prend en charge la découverte de données dans des formats bruts (CSV, JSON) situés dans des stockages comme S3 ou dans votre système de fichiers.
Renforcer l’Intelligence d’Affaires avec la Découverte des Données
La découverte des données joue un rôle vital dans le renforcement des initiatives d’intelligence d’affaires.
Donner aux analystes les bons outils et techniques aide les organisations à prendre de meilleures décisions, améliorer les processus et trouver des opportunités de croissance.
Les tableaux de bord peuvent être adaptés pour convenir à différents groupes de personnes, comme les cadres et les employés de première ligne. De cette façon, chacun peut facilement trouver les informations dont il a besoin pour prendre des décisions.
Sécurité des Données et Conformité avec la Découverte des Données Basée sur Python
D’accord, vous pourriez dire, il y a des dizaines d’outils open source en Python disponibles sur le marché. Tout ce que je dois faire est d’en prendre quelques-uns et de créer ma propre chaîne d’outils de découverte des données.
Et c’est une idée totalement valable pour plusieurs raisons. Vous saurez tout sur vos outils, et vous pourrez implémenter toute découverte des données que vous souhaitez à l’avenir. De plus, le coût total de possession de cette chaîne d’outils simple est seulement le temps que vous passez à écrire du code.
L’inconvénient potentiel est le suivant : il peut falloir un certain temps pour implémenter toutes les variations que vous souhaitez. Vous pourriez avoir du mal avec la difficulté de l’évolutivité et à soutenir votre système à mesure que de nouvelles bases de données sortent et changent leur comportement de pilote.
Voici le code pour découvrir les emails dans une base de données PostgreSQL. Il devrait fonctionner avec vos paramètres de connexion à la base de données. Vous pouvez constater que même si ce n’est pas de la science de la fusée, il nécessite quand même des connaissances en infrastructure et en Python. Et ce code ne stocke pas les résultats de recherche.
import psycopg2
import re
# Définir les paramètres de connexion
db_params = {
'dbname': 'mydatabase01',
'user': 'postgres',
'password': 'pass',
'host': 'localhost'
}
# Connexion à la base de données
try:
conn = psycopg2.connect(**db_params)
print("Connecté à la base de données")
except Exception as e:
print(f"Impossible de se connecter à la base de données : {e}")
exit()
# Fonction pour trouver des adresses email dans un schéma
def find_emails_in_schema(schema):
try:
cursor = conn.cursor()
# Requête pour trouver toutes les tables dans le schéma spécifié
cursor.execute(f"""
SELECT table_name
FROM information_schema.tables
WHERE table_schema = '{schema}'
""")
tables = cursor.fetchall()
email_pattern = re.compile(r'[\w\.-]+@[\w\.-]+')
for table in tables:
table_name = table[0]
# Requête pour sélectionner toutes les colonnes de la table
cursor.execute(f"""
SELECT column_name
FROM information_schema.columns
WHERE table_schema = '{schema}'
AND table_name = '{table_name}'
""")
columns = cursor.fetchall()
# Sélectionner toutes les données de la table
cursor.execute(f'SELECT * FROM {schema}.{table_name}')
rows = cursor.fetchall()
for row in rows:
for column, value in zip(columns, row):
if value and isinstance(value, str):
if email_pattern.search(value):
print(f'Trouvé email : {value} dans la table : {table_name}, colonne : {column[0]}')
except Exception as e:
print(f"Erreur lors de la recherche des emails : {e}")
finally:
cursor.close()
# Spécifiez le schéma à rechercher
schema_name = 'public'
find_emails_in_schema(schema_name)
# Fermer la connexion
conn.close()
Le code affiche des lignes comme les suivantes :
Found email: [email protected] in table: mock_data, column: email
Outils DataSunrise
DataSunrise inclut toutes les fonctionnalités dont vous avez besoin pour la découverte de données sensibles (ou autres). Ci-dessous, nous fournissons quelques exemples de son interface utilisateur.
Ce qui suit est une liste de types d’informations. Vous pouvez créer autant de types d’informations personnalisés que vous le souhaitez, chacun avec un ou plusieurs attributs pour la découverte. Vous pouvez également utiliser des dizaines de types intégrés si vous préférez.
Après la fin de la tâche de découverte, vous pouvez voir des informations détaillées sur les résultats. De plus, vous pouvez estimer la quantité de données découvertes par rapport au total dans vos schémas, tables ou colonnes. L’image ci-dessous montre que des adresses emails ont été trouvées dans 100 % des bases de données cibles, 100 % des schémas, 22 % des tables, et moins de 5 % des colonnes.
Conclusion
La découverte des données est un processus essentiel qui permet aux organisations de débloquer tout le potentiel de leurs ressources en données.
Les entreprises peuvent utiliser des technologies avancées telles que l’IA, le machine learning et l’analyse des données pour mieux comprendre leurs données. Les entreprises peuvent utiliser l’analyse des données pour découvrir des motifs et des tendances, les aidant à prendre de meilleures décisions et à promouvoir l’innovation.
Ces technologies peuvent également aider les entreprises à générer de nouvelles idées en découvrant des opportunités cachées et en prévoyant les tendances futures du marché.
De plus, les technologies avancées peuvent aider les entreprises à protéger les informations sensibles en mettant en œuvre des mesures de sécurité robustes telles que le chiffrement, les contrôles d’accès et les systèmes de détection des menaces. Protéger les données aide les entreprises à éviter les violations de données et les cyberattaques, garantissant que leurs informations restent sûres et sécurisées.
Utiliser des technologies avancées peut aider les entreprises à mieux utiliser leurs données, à être plus innovantes et à protéger leurs informations sensibles. Cela peut mener à une meilleure performance et à un avantage concurrentiel sur le marché.
Alors que les données continuent de croître, il est important pour les organisations d’investir dans des outils de découverte des données pour rester en tête.
DataSunrise fournit une variété de moyens pour découvrir les données. Contactez notre équipe pour réserver une démonstration et apprendre comment le faire dès maintenant.
