Comment l’exploration de données peut-elle aider au traitement et au stockage des données ?

Les grandes entreprises collectent et stockent une grande quantité de données, si bien que la plupart d’entre elles sont perdues et difficiles à trouver sans une organisation appropriée. Depuis quelques années il existe plusieurs solutions pour sauvegarder et stocker ces informations. Le terme le plus couramment utilisé pour ce processus est appelé « sauvegarde » des informations.

Au fil des ans, les entreprises grandissent de plus en plus, et par conséquent, il est de plus en plus difficile de s’assurer que les Sauvegardes données sont faites en sauvegardant les informations nécessaires. Aujourd’hui, le Data Mining est un concept qui s’est développé et a récemment commencé à être appliqué dans le stockage approprié des données. Ce processus de « Data mining » ou « Data Mining » a commencé à être utilisé initialement pour trouver des motifs répétitifs dans de grandes bases de données et ainsi pouvoir appliquer ces informations dans différents processus. 

L’exploration de données est le processus de recherche anomalies, modèles et corrélations dans de grands ensembles de données, afin de prédire les résultats. Pour arriver à ce résultat, il faut d’abord effectuer un prétraitement des données.

Le prétraitement des données est une étape du KKD (processus de découverte de l’information) qui se charge de : nettoyer, intégrer, transformer et réduire les données à emmener au data mining. L’objectif principal de cette étape est de réduire ou d’éliminer les modèles inutiles. Il a également pour fonction de réduire l’ensemble de données pour améliorer l’efficacité de l’étape suivante (exploration de données). Il est à noter qu’un avantage de la réalisation de ce prétraitement est de pouvoir obtenir des données de qualité ou de récupérer des informations incomplètes. 

Le stockage de données ou génération de Backups est un domaine technologique qui bénéficie de plus en plus du « Data Mining ». Ce dernier commence à être mis en œuvre à cette époque de processus afin de pouvoir réduire la quantité de données stockées et de les organiser correctement. 

Afin d’effectuer le prétraitement des données, les étapes ou étapes suivantes doivent être respectées :

1. Data set: collecter les données que l’entreprise a accumulées.

2. Clean data: sélectionner les données pertinentes, nécessaires et utiles.

3. Feature Engineering: Trier les données sélectionnées. Après cette étape, les données peuvent être utilisées pour la formation ou pour former de nouvelles données. 

    3.1 training data: sont les données utilisées pour former un modèle. Cela peut se faire par :

• Apprentissage d’algorithmes
• train miniature

   3.2 Nouvelles données: Grâce aux données déjà existantes, de nouvelles données utiles peuvent être générées.

4. modèle de notation. Il s’agit de savoir comment la nouvelle information va être interprétée et de valider sa qualité, pour cela des techniques particulières sont utilisées (exemple : formules).

5. Évaluation du modèle: Il s’agit de la dernière étape, où le modèle est évalué pour vérifier qu’il fonctionne correctement avant de passer à l’exploration de données.

Connaissant les avantages que comportent le traitement et l’exploration de données, nous offrons des services de Sauvegarde, stockage de données en nuage y Conseil informatique qui vous apportent un accompagnement personnalisé dans ces démarches. 

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Bibliographie:

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