Le traitement des données consiste à transformer des données brutes en informations utiles. Il s’agit d’une série d’étapes qui comprend la collecte de données, leur nettoyage, leur transformation et enfin leur analyse pour en extraire des informations.
C’est important parce que les organisations doivent traiter de grandes quantités de données pour prendre des décisions.
Dans cet article, nous allons décomposer le cycle de traitement des données, les différents types de traitement des données, et vous donner quelques exemples pour vous aider à mieux le comprendre. Alors, que vous débutiez dans le traitement des données ou que vous recherchiez simplement une remise à niveau, cet article est pour vous !
Qu’est-ce que le traitement des données ?
Les données brutes en elles-mêmes ne sont pas très utiles pour les organisations. C’est là que le traitement des données entre en jeu – c’est le processus qui consiste à prendre des données brutes et à les transformer en quelque chose qui peut être utilisé pour prendre des décisions. Cela est généralement effectué par une équipe d’experts dans une organisation, en utilisant une série d’étapes pour collecter, nettoyer, trier, traiter, analyser, stocker et présenter les données dans un format compréhensible.
Le traitement des données est crucial pour les organisations car il les aide à créer de meilleures stratégies commerciales et à garder une longueur d’avance sur la concurrence. En convertissant les données brutes dans des formats plus accessibles tels que des tableaux, des graphiques et des rapports, les employés de toute l’organisation peuvent utiliser les informations pour prendre de meilleures décisions.
Cycle de traitement des données
1. Collecte de données
Le cycle de traitement des données commence par la collecte de données, qui est le processus de collecte de données provenant de diverses sources.
Ces données peuvent se présenter sous la forme de données structurées ou non structurées et peuvent être collectées à partir de diverses sources, telles que des enquêtes, des bases de données et des médias sociaux.
Une fois les données collectées, elles sont ensuite nettoyées et préparées pour l’analyse.
2. Nettoyage des données
Le nettoyage des données est le processus de suppression ou de correction des erreurs ou des incohérences dans les données. Cette étape est essentielle car elle garantit que les données sont exactes et fiables.
3. Transformation des données
Une fois les données nettoyées, elles sont transformées en un format facilement analysable.
La transformation des données est le processus de conversion des données dans un format pouvant être utilisé par les outils d’analyse de données. Cette étape implique des tâches telles que la normalisation des données, l’intégration des données et la réduction des données.
4. Analyse des données
Enfin, les données sont analysées pour extraire des informations et prendre des décisions éclairées. L’analyse des données est le processus d’ utilisation de méthodes statistiques, mathématiques et informatiques pour découvrir des modèles, des tendances et des informations sur les données.
Cette étape est essentielle car elle permet aux organisations de prendre des décisions basées sur les données.
Types de traitement de données
Il existe plusieurs types de traitement de données, notamment le traitement par lots, le traitement en temps réel et le traitement en temps quasi réel.
1. Traitement par lots
Le traitement par lots est un type de traitement de données dans lequel une grande quantité de données est traitée en une seule fois, généralement du jour au lendemain. C’est ce qu’on appelle le traitement « par lots » car il est effectué par lots ou groupes de données.
Cette méthode est principalement utilisée pour traiter de grandes quantités de données qui ne nécessitent pas une attention immédiate.
Imaginez que vous dirigez un magasin de détail et qu’en fin de compte, vous vouliez savoir combien d’argent vous avez gagné, combien d’articles vous avez vendus et quels étaient vos produits les plus vendus.
Au lieu de parcourir manuellement chaque transaction et de les additionner, vous pouvez simplement exécuter un traitement par lots pendant la nuit qui fait tout cela pour vous. Au moment où vous arrivez le lendemain matin, toutes les informations dont vous avez besoin sont prêtes et vous attendent.
A quoi sert-il ?
Le traitement par lots est idéal pour gérer de grands ensembles de données et est généralement utilisé dans les cas où les données ne sont pas sensibles au facteur temps.
Il est également couramment utilisé dans des secteurs tels que la finance, l’assurance et la vente au détail, où de grandes quantités de données doivent être traitées régulièrement.
L’inconvénient du traitement par lots est qu’il peut prendre un certain temps pour obtenir les résultats dont vous avez besoin. Comme tout est fait en même temps, cela peut être un peu plus lent que les autres méthodes. Mais pour les situations où la vitesse n’est pas critique, le traitement par lots est une excellente option.
2. Traitement en temps réel
Le traitement en temps réel est un type de traitement de données où les données sont traitées dès qu’elles sont reçues. Cela signifie que le temps entre le moment où les données sont saisies et le moment où les résultats sont générés est minime, généralement quelques secondes.
Cela contraste avec le traitement par lots, où une grande quantité de données est traitée en une seule fois, généralement du jour au lendemain.
Le traitement en temps réel est utilisé pour de petites quantités de données, et il est particulièrement utile lorsque les données doivent être traitées immédiatement.
A quoi sert-il ?
Le traitement en temps réel est couramment utilisé dans des secteurs tels que le transport, la santé et la finance, où une prise de décision rapide est essentielle.
Par exemple, dans les transports, le traitement en temps réel est utilisé pour suivre les véhicules, surveiller les conditions de circulation et effectuer des ajustements d’itinéraire en temps réel.
Dans les soins de santé, il est utilisé pour surveiller les signes vitaux des patients et alerter le personnel médical de tout changement, dans les finances, il est utilisé pour la détection et la prévention des fraudes.
3. Traitement en ligne
Le traitement en temps réel consiste à travailler avec les données dès qu’elles sont disponibles. Imaginez que vous assistez à un concert et que vous essayez d’acheter un t-shirt au stand de marchandises.
Avec le traitement en temps réel, dès que vous donnez votre carte de crédit au vendeur, la transaction est traitée sur-le-champ. Il n’y a pas de temps de latence, pas d’attente pour que les données soient traitées plus tard.
Cela contraste avec le traitement par lots, où une grande quantité de données est traitée en une seule fois, généralement du jour au lendemain.
A quoi sert-il ?
Le traitement en temps réel est idéal pour les situations où les données doivent être traitées immédiatement. Il est couramment utilisé dans des secteurs tels que le transport, la santé et la finance, où une prise de décision rapide est essentielle.
4. Traitement multiple
Le traitement parallèle est une méthode de traitement des données dans laquelle une grande quantité de données est décomposée en blocs plus petits appelés trames et traitées simultanément à l’aide de deux processeurs ou plus au sein d’un seul système informatique.
Cela permet des temps de traitement plus rapides car plusieurs processeurs travaillent sur différentes parties des données en même temps. Il est également connu sous le nom de traitement parallèle en tant que plusieurs unités de traitement travaillant simultanément.
A quoi sert-il ?
Le traitement parallèle est souvent utilisé pour les grands ensembles de données et les calculs complexes.
5. Temps partagé
Le temps partagé est une méthode d’allocation simultanée de ressources informatiques et de données à plusieurs utilisateurs.
Il fonctionne en divisant la puissance de traitement et la mémoire d’un ordinateur entre plusieurs utilisateurs, donnant à chaque utilisateur un « créneau horaire » pour accéder aux ressources.
Cela permet à plusieurs utilisateurs d’accéder à un seul ordinateur en même temps, chacun travaillant sur ses propres tâches.
A quoi sert-il ?
Le temps partagé est souvent utilisé dans les systèmes multi-utilisateurs, comme les serveurs, où plusieurs utilisateurs ont besoin
