Les entreprises génèrent et collectent chaque jour des volumes massifs de données. La gestion de la data est une partie à part entière des systèmes informatiques des entreprises. Connaitre et comprendre les technologies data est nécessaire pour pouvoir pleinement utiliser le pouvoir de la data. Bien que nombreuses, une poignée de technologies data suffisent à remplir presque tous les cas d’usage. Dans cet article, nous allons en apprendre plus sur les outils, langages et utilisation de ces derniers.

Langages et outils essentiels pour les technologies data

Les langages les plus utilisés en data

Pour utiliser sa data, les langages de programmation sont fondamentaux. Il en existe une grande variété afin de répondre à des cas d’usage très variés. Que ce soit pour concevoir un ERP, faire de l’analyse ou préparer la transformation digitale de son entreprise, il est essentiel de savoir quelle technologie data utilisée et donc quel langage. Cependant, certains langages sont beaucoup plus courants et permettent de répondre à des cas d’usage très variés avec une grande facilité. Les langages les plus couramment utilisés sont :

• Python pour de l’analyse et du traitement de données
• SQL pour de la manipulation de base de données
• R pour de l’analyse statistique avancée

Les outils pour le développement collaboratif

Un autre élément important des technologies data sont les outils. Ils servent à analyser et exploiter efficacement les informations à disposition. Ils peuvent intervenir dans tout le processus d’utilisation de la data. Par exemple, Power BI facilite la prise de décision avec une bonne visualisation et analyse de données. De la même manière, Jupyter permet d’obtenir facilement un environnement interactif et ergonomique pour gérer sa data. Enfin, Apache Airflow est un outil très utilisé pour gérer de grands workflows de data.‍

Gérer et exploiter efficacement la data

Pour gérer des données, il faut bien sûr connaitre les technologies de gestion de base de données. Trois des plus courantes sont MySQL, PostgreSQL et MongoDB et permettent de répondre efficacement aux contraintes rencontrées par les données que l’on souhaite stocker. Voici un aperçu de leurs spécificités :

• MySQL est idéal pour concevoir facilement des systèmes relationnels
• PostgreSQL offre des fonctionnalités avancées pour le traitement analytique ainsi des performances optimales
• Chroma DB est conçu pour le stockage de données vectoriel (courant pour le stockage de données pour des Intelligences artificielles

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Les technologies data, quelles utilisations ?

Les technologies data sont utilisés dans de nombreux domaines. Elles répondent aux besoins de plus en plus importants des entreprises de pouvoir gérer et utiliser leurs données.

Une première utilisation est pour la collecte et le stockage de la data. Il faut pouvoir s’adapter à la quantité et au type des données. Les grosses quantités de données, comme les Big Data, nécessitent une architecture très particulière. Avoir une base de données claire et exploitable peut parfois être un vrai défi de conception dans son système informatique.

Ensuite, elles sont au cœur de l’analyse des données, donnant des outils pour identifier des tendances ou faire de la prédiction grâce à des modèles prédictifs. Elles sont un support important à la prise de décision à tout niveau. Dans le secteur de la relation client par exemple, elles permettent de mieux analyser son audience et d’adapter ses stratégies marketing. Il s’agit donc de capter les flux de données et de les analyser.

Enfin, les technologies data sont utilisés dans l'amélioration des processus. Elles permettent l’optimisation et la simplification de ces derniers. En collectant et en utilisant de la data issue des processus, on peut identifier les points de blocages et ainsi intervenir en conséquence. Elles sont donc très utiles dans toute la supply-chain. En intégrant ces solutions ,les entreprises gagnent en efficacité et en ressources.

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Les différents projets de data

La data répond à un très grand nombre de problématiques et de cas d’usage. Elle peut intervenir dans des domaines très variés et se révéler souvent décisive si elle est bien utilisée. Voici quelque exemple de projet data couramment effectué pour les entreprises:

• Analyse de données : Utiliser la donnée pour identifier des tendances ou des situations pour aider à la prise de décision, soutenue par la Business Intelligence (Technologie : Power BI)
• Visualisation de données : Construire des graphiques et panels de visualisation de donnée pour avoir facilement accès aux informations en temps réels. Les tableaux de bord sont aux cœurs des prises de décisions stratégiques à tout niveau (Technologie : Grafana)
• Ingénierie des données : Concevoir et maintenir des pipelines de données pour assurer des flux stables et structurés (Technologie : Apache Airflow)

Pour maximiser l’impact de ses projets, il est important enamont de bien qualifier le besoin et de choisir les technologies data adaptées.

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