Comment transformer ses données en valeur ajoutée ?

Comment transformer ses données en valeur ajoutée ?

Les données constituent aujourd’hui l’une des alliées les plus incontournables dans l’essor des entreprises à cette ère du numérique. Du site d’achat en ligne préféré à la marque de costume préférée en passant par son jeu favori, le contribuable lambda génère une quantité énorme de données exploitable par les entreprises. Cependant, pour mieux exploiter ces données selon son secteur d’activités dans un but de compétitivité, il est indispensable de transformer les données en ajoutée. Voici comment s’y prendre.

Extraction des données

La phase d’extraction consiste à recueillir les données selon leurs divers emplacements (lire plus sur puceplume.fr). Toutefois, il est important de procéder plus tôt à une identification afin de s’assurer d’être sur le point de sélectionner les données adéquates. Cette première phase d’extraction vise à centraliser toutes les données du client de sorte à constituer un référentiel client unique. Etant donné que généralement, les données sont souvent extraites de façon brute et donc, inexploitable, la seconde phase qui est celle de la transformation.

Transformation et chargement des données

Pendant la phase de transformation, les données sont converties dans le format adéquat à des fins d’exploitation mais subissent précédemment un nettoyage. Cette précaution vise à pallier aux diverses insuffisances des données (valeurs manquantes, présence d’incohérence, etc.). Quant à la transformation réelle des données, elle passe par la découverte des données. Cette étape consiste à non seulement identifier et mieux cerner le format d’origine mais vous permet aussi de savoir par quel moyen atteindre le format recherché. La prochaine étape (mappage des données) n’est rien d’autre que la programmation de la procédure de transformation des données. Ensuite, vient l’étape de la génération du code de transformation des données. Une plateforme ou un logiciel de transformation est requis pour cette étape. Vient ensuite le moment d’exécution du code pour la conversion au format souhaité. La dernière étape de transformation est l’examen. Cette étape ultime consiste à la vérification de la certitude du bon formatage de toutes les données. Le chargement des données, phase succédant à la transformation, permettra un acheminement des données correctement formatées vers leur destination cible. Une fois ces données déployées, elles peuvent être exploitées par qui de droit en vue de créer de la valeur ajoutée.

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