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" L'information est le pétrole du 21e siècle et l'analyse est le moteur à combustion. " - Peter Sondergaard, vice-président senior et responsable mondial de la recherche chez Gartner, Inc.
Ces mots sont de l’or pur, venant d’un leader d’opinion du secteur des données et de l’analyse ! Ils mettent clairement en évidence l’importance des données dans le contexte commercial actuel. Aujourd’hui, le monde des affaires tout entier dépend de l’écosystème numérique, et les données y sont la monnaie d’échange. Plus important encore, il n’y a pas de pénurie de données puisque la collecte de données atteint aujourd’hui son apogée.
D'ici 2025, on estime que 463 exaoctets de données seront créés chaque jour dans le monde, soit presque l'équivalent de 212 765 957 DVD par jour ! Cependant, le véritable défi consiste à gérer ces données et à les utiliser pour une meilleure croissance de l’entreprise.
C’est là que l’ingénierie des données peut changer la donne. L’ingénierie des données peut aider les entreprises à combler le fossé entre des journées absolument brutes et à les transformer en informations efficaces et actionnelles. Assez étonnant, non ? C'est la raison pour laquelle de nombreuses entreprises croient aujourd'hui fermement que l'ingénierie des données constitue l'épine dorsale de toute opération d'analyse. De telles opérations aident les entreprises avec un flux d'informations fluide afin que tout le monde puisse y accéder à tout moment.
Mais le travail est plus facile à dire qu’à faire ! Les chefs d’équipe et les stratèges ont souvent du mal à expliquer ce processus complexe aux membres de leur équipe. C'est là que nos modèles 100 % personnalisables et prêts pour le contenu peuvent venir à la rescousse et aider à comprendre la science de l'information . Chacun est conçu pour couvrir et expliquer l’essence de l’ingénierie des données.
Jetons-y un coup d'œil et comprenons comment ils peuvent vous aider à transformer votre secteur.
Modèle 1 : Ensembles de modèles PowerPoint PPT pour l'ingénierie des données
L'ingénierie des données est un processus complexe, et ce modèle le simplifie d'un seul coup ! C'est un choix parfait pour les professionnels de l'industrie qui travaillent dans la gestion et l'analyse de données. Ce modèle comprend plusieurs diapositives conçues par des experts qui couvrent tout le spectre de l'ingénierie des données. Il commence par expliquer les principes fondamentaux, puis approfondit le processus avancé. Il transforme des sujets complexes tels que les opérations ETL, la construction de pipelines de données et l'analyse en morceaux d'informations plus faciles et compréhensibles. Donc, si vous souhaitez former votre équipe, téléchargez-le maintenant. Il présente un mélange parfait de design élégant et d’agencement entièrement fonctionnel pour des attraits visuellement plus époustouflants.
Modèle 2 : Compétences et outils clés en ingénierie des données
Vous souhaitez sensibiliser vos téléspectateurs aux compétences et outils clés en matière d’ingénierie des données ? Ce modèle est là pour vous ! Il offre une présentation claire où vous pouvez ajouter toutes les compétences techniques et les outils nécessaires pour apprendre et travailler avec l'ingénierie des données. La diapositive est divisée en plusieurs sections présentant des outils tels que SQL, Python, Hadoop avec Spark et des solutions de stockage telles qu'Amazon S3 et HDFS. Chacune de ces sections offre une explication claire et brève de l'objectif de l'outil et de la manière dont il peut aider à combler le fossé entre les données brutes et les actions en temps réel. La diapositive met également en lumière l'importance des outils pour r ETL (Extract, Transform, Load). Ici, il montre comment les experts utilisent ces outils pour nettoyer les données afin d'obtenir une meilleure analyse.
Modèle 3 : Étapes clés pour constituer une équipe d'ingénierie de données performante
Une organisation a besoin d’une équipe d’experts pour gérer efficacement les tâches d’ingénierie des données. Mais pour cela, vous aurez besoin d’une équipe d’ingénierie de données performante ! Et c'est pour cela que ce modèle vous aide. Il présente une procédure étape par étape pour constituer une équipe d’ingénierie de données performante. Par exemple, la première étape consiste à déterminer les besoins d’accès et à minimiser les retards, puis la deuxième étape consiste à encourager le dialogue et la collaboration, et ainsi de suite. Les cases parfaitement placées pour chaque étape et les couleurs subtiles en font un modèle incontournable pour constituer une équipe d’ingénierie de données performante.
Modèle 4 : Stratégies d'ingénierie des données pour créer des flux de travail métier évolutifs
Aucune étape n’a d’impact sans une stratégie correctement définie. Et c'est exactement ce que cela propose ! Il agit comme un modèle que vous pouvez utiliser pour améliorer vos opérations de données. Il se concentre sur 4 stratégies clés : établir des SLA de données (accords de niveau de service) pour maintenir des services fiables, créer des structures d'équipe de données hybrides combinant des spécialistes et des généralistes pour un flux de travail agile, utiliser l'ETL inversé pour une meilleure utilité des données et une meilleure prise de décision entre les équipes, et adopter DAAP (Data as a Product) pour aligner étroitement les opérations de données sur les résultats commerciaux. En bref, ce modèle aide vos dirigeants à comprendre comment ils peuvent tirer parti de l’ingénierie des données pour assurer la réussite de leur entreprise.
Modèle 5 : Icône d'ingénierie de données pour améliorer le cycle de vie du développement de produits
Les icônes et les visuels sont le meilleur moyen de faire passer le message. Ce modèle fait exactement cela. Il présente un graphique puissant qui présente l'intégration de l'ingénierie des données dans le processus de développement de produits. La mise en page, la palette de couleurs et le design sont parfaitement synchronisés pour transmettre le message. Il comprend un circuit imprimé qui symbolise les bases techniques de l'ingénierie des données, une boîte qui désigne des produits tangibles et une ampoule pour l'innovation. Lorsque vous les fusionnez tous, cela représente la nature itérative du développement de produits renforcée par l’ingénierie des données. La meilleure partie? Vous pouvez remplacer les icônes et les graphiques pour personnaliser le modèle comme bon vous semble.
Modèle 6 : Visualisation des statistiques d'ingénierie des données de la science des données
Ce modèle offre une idée visuelle sur plusieurs composants de l'ingénierie des données. Ce modèle est incroyablement conçu, clair et facile à utiliser. Au centre, vous trouverez une icône d'engrenage. Cette icône symbolise la manière dont les multiples composants de l'ingénierie des données sont interdépendants et liés via la science des données. Les cercles qui l'entourent représentent des éléments tels que l'ingénierie de domaine, la méthode scientifique, l'informatique avancée et les statistiques. Ces éléments constituent les compétences de base requises pour une analyse de données robuste. Et lorsqu’ils sont présentés de cette manière lucide, ils aident les téléspectateurs à comprendre clairement le sujet. Et enfin, vous avez les symboles de « Hacker Mindset » et de « Visualisation ». Ces symboles mettent l’accent sur la nécessité d’une réflexion innovante et d’une présentation claire des données sur le terrain.
Modèle 7 : Ingénierie sociale en cinq étapes, y compris la collecte de données et l'attaque
Vous souhaitez relever les défis que vous lancent vos concurrents ? Ce modèle pourrait être un excellent point de départ. Il décrit l’ensemble de ce processus et sensibilise à l’attaque d’ingénierie sociale la plus courante menée par les concurrents en utilisant les données comme arme clé. Ce modèle parle d'étapes telles que la collecte de données, le traitement des données (extraction, transformation, chargement, sélection de fonctionnalités et génération), l'acquisition de cibles , le contact initial et l'attaque pouvant conduire à une violation de données . Avec ce modèle, vous pouvez mieux préparer votre équipe à faire face à de telles tentatives de vos concurrents.
Modèle 8 : Processus de préparation des données et d’ingénierie des fonctionnalités
Vous souhaitez aider votre équipe à comprendre comment se déroule la préparation des données pour l’ingénierie des données ? C'est le modèle que vous recherchez ! Il explique l'ensemble du processus d'extraction d'informations significatives pour les opérations commerciales. Cela commence par « Définir le problème », où les problèmes sont identifiés. L'étape suivante est « Obtenir des données ». Cette étape concerne la collecte de données provenant de diverses sources. Vient ensuite l'étape « Convertir les données », qui se concentre sur la conversion des données standardisées dans un format utilisable. Vient ensuite l'étape de « Sélection du modèle ». Cette étape consiste à choisir les bons algorithmes pour la tâche à accomplir. Et enfin, l'étape « Déploiement du modèle » montre comment ces modèles peuvent être utilisés à des fins de prédiction. Enfin, « Insights and Data for Final Use » parle de l'objectif du processus : une business intelligence exploitable.
Modèle 9 : Feuille de route d’ingénierie de données commerciales de qualité sur 3 mois
Ce modèle donne une vue simple et attrayante d'une feuille de route pour l'ingénierie des données. Le premier mois est consacré à la « standardisation des données » pour garantir l'uniformité et aux « services de plate-forme » pour définir l'infrastructure. Ensuite, au cours du deuxième mois, l'équipe doit se concentrer sur « Learning & Insights » en utilisant l'analyse et l'IA pour mieux comprendre les données standardisées . Il se concentre également sur les « valeurs commerciales », un processus visant à réduire les coûts de possession et à augmenter la valeur apportée par les analystes de données. Enfin, le dernier mois est consacré à la « monétisation » des informations dérivées des données.
Modèle 10 : Cadre de processus d'ingénierie d'analyse de Big Data
Ce modèle met en évidence le flux de travail d'analyse du Big Data. Le modèle démarre avec le parcours des données provenant de sources telles que le Web, les applications mobiles, les systèmes transactionnels, les fichiers et les bases de données à travers les étapes cruciales du pipeline de données : extraction, transformation et chargement (ETL). Ensuite, il aborde les systèmes standardisés de stockage et de traitement des données tels que Hadoop et Apache Spark. Il met également en lumière les plateformes populaires comme Apache Kafka pour le streaming de données d'événements. La destination finale est l’analyse des données. Ici, les informations en temps réel sont obtenues et visualisées via des tableaux de bord et des outils de reporting. Résultat? Cela peut aider la business intelligence à prendre des décisions efficaces.
Emballer
L'ingénierie des données est déjà là, aidant les organisations à accroître leur efficacité et à réduire leurs dépenses. Aujourd’hui, les données sont extrêmement précieuses, mais vous avez besoin d’un processus qui puisse vous aider à monétiser ces données pour assurer la réussite de votre entreprise. C’est là que l’ingénierie des données peut prouver sa valeur. Chaque modèle mentionné ici est conçu pour aider les organisations comme la vôtre à exploiter ce potentiel de l'ingénierie des données et à se développer.
