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Pourquoi le Machine Learning est-il important pour votre business ?

Armstrong_qp — Mon, 22 Apr 2024 10:51:41 +0000

Le Machine Learning peut être défini comme une des disciplines de l’intelligence artificielle qui donne la capacité aux machines d’apprendre automatiquement à partir de données et d’expériences passées sans avoir été spécifiquement programmées à cet effet.
Dans cet article, découvrez en détail ce qu’est le Machine Learning et quelles sont ses principales applications, notamment pour le traitement des gros volumes de données et l’analyse prédictive.

Qu’est-ce que le Machine Learning ?

Le Machine Learning est donc un type d’intelligence artificielle qui permet à un programme informatique de devenir de plus en plus précis dans sa façon de prédire le résultat d’une opération sans que personne l’ait programmé pour atteindre le résultat en question.
On dit que la machine apprend, un peu comme le fait le cerveau humain, en se servant du passé pour mieux appréhender l’avenir. Le fonctionnement du Machine Learning est basé sur des algorithmes capables de traiter de grosses quantités de data pour apprendre et améliorer leurs performances au fil du temps.

Deux exemples pour illustrer le Machine Learning

Les moteurs de recherche comme Google sont un bon exemple d’utilisation du Machine Learning : ils améliorent sans cesse les résultats de recherche en interprétant les milliards de clics des internautes ou encore le temps passé sur telle ou telle page. Et ceci sans ou avec très peu d’intervention humaine.
La maintenance prédictive utilise quant à elle le Machine Learning en faisant apparaître des patterns (des enchaînements d’événements) pour prédire une panne sur un réseau électrique en se fiant par exemple à des données climatiques, à l’usure supposée de certains composants et à l’historique des incidents passés.

Pourquoi le Machine Learning est-il important pour votre business ?

Il est important de s’intéresser au Machine Learning parce qu’il est devenu synonyme d’avantage comparatif. Le Machine Learning permet en effet aux entreprises de déceler les tendances de fond de leur marché ou secteur d’activité et de prédire le comportement de leurs futurs clients grâce à l’analyse de la data.
Beaucoup d’entreprises comme Facebook, Netflix ou Uber utilisent d’ailleurs le Machine Learning à très grande échelle pour orienter le développement de nouveaux produits ou améliorer leur offre existante.

Beaucoup plus efficace que d’autres méthodes d’analyse de la data
Le Machine Learning révèle tout son potentiel dans les situations où des insights (tendances) doivent être repérés à partir de vastes ensembles de données diverses et variées, appelés le Big Data.
À titre d’exemple, le Machine Learning est capable de déceler une fraude bancaire en une milliseconde, rien qu’en se basant sur des données issues d’une transaction (montant, localisation…) ainsi que sur d’autres informations historiques et sociales qui lui sont rattachées.

Décomplexifier la complexité du Big Data
On peut ainsi affirmer que le Machine Learning est une méthode d’analyse et d’activation de la donnée qui se prête vraiment bien à l’univers du Big Data. Le Machine Learning est en effet capable d’identifier et d’extraire les données qui ont le plus de valeur parmi d’immenses sources d’informations très complexes sans intervention humaine.
C’est justement le volume et la quantité croissante de données disponibles qui permettent au Machine Learning de devenir plus précis et de produire des insights toujours plus rigoureux et nuancés.

Quels sont les différents types de Machine Learning ?

Il existe différents types de Machine Learning qui sont basés sur la manière dont un algorithme apprend à devenir plus précis dans ses prédictions. On distingue l’apprentissage supervisé, l’apprentissage non supervisé et l’apprentissage par renforcement.

Apprentissage supervisé

Dans ce type de Machine Learning, les data scientists fournissent aux algorithmes des données d’entraînement étiquetées (ou labélisées) et définissent les variables dont ils veulent que l’algorithme évalue les corrélations. Le champ des possibles des valeurs d’entrée et de sortie de l’algorithme est défini à l’avance.

Apprentissage non supervisé

Ce type de Machine Learning implique des algorithmes qui s’entraînent sur des données non étiquetées. L’algorithme parcourt des ensembles de données à la recherche de tout lien significatif. C’est lui qui propose in fine un mode d’interprétation cohérent des données.

Apprentissage semi-supervisé

Cette approche du Machine Learning implique un mélange des deux approches précédentes. Les data scientists peuvent alimenter un algorithme avec des données d’entraînement étiquetées, mais le modèle est libre d’explorer les données par lui-même et de développer sa propre compréhension de l’ensemble des données.

Apprentissage par renforcement

Les data experts utilisent généralement l’apprentissage par renforcement pour apprendre à une machine à réaliser un processus en plusieurs étapes pour lequel il existe des règles clairement définies. Ils programment un algorithme pour qu’il accomplisse une tâche et lui donnent des indices tant positifs que négatifs au fur et à mesure qu’il découvre comment accomplir cette tâche.
Mais, la plupart du temps, l’algorithme décide lui-même des étapes à suivre en apprenant de ses erreurs. Cette méthode d’apprentissage est très proche de celle du « try, fail and learn ».

Quelques cas d’application du Machine Learning pour les entreprises

Cette fascinante capacité qu’ont les algorithmes de Machine Learning à traiter les données est utilisée dans de nombreux secteurs d’activités. Voici quelques exemples à titre d’illustration.

L’analyse prédictive dans le secteur financier

Le Machine Learning est notamment utilisé sur les marchés financiers pour essayer de prédire des tendances et le comportement des autres acteurs pour orienter au mieux leur stratégie d’investissement.
Conçues pour optimiser les portefeuilles d’actions, les plateformes de trading à haute fréquence pilotées par l’intelligence artificielle effectuent des milliers, voire des millions de transactions par jour sans intervention humaine en se basant sur des indices recueillis en scannant l’information qui circule sur le web.
Les informations dérivées de leurs algorithmes de Machine Learning aident aussi l’humain (le trader, en l’occurrence) à identifier les meilleures opportunités d’investissement au jour le jour.

Détection des fraudes et cybersécurité

De plus en plus d’organisations financières et banques utilisent la technologie de Machine Learning pour lutter contre les activités frauduleuses et tirer des enseignements essentiels de vastes volumes de données.
PayPal ou Citibank utilisent depuis longtemps déjà plusieurs outils de Machine Learning pour différencier les transactions légitimes et frauduleuses entre acheteurs et vendeurs.
Dans ce cas, l’apprentissage supervisé permet d’entraîner un modèle à partir d’informations sur des transactions frauduleuses connues. La détection d’anomalies peut identifier les transactions qui semblent atypiques et méritent une enquête plus approfondie.
Les machines peuvent également analyser des patterns, comme la manière dont une personne dépense habituellement son argent ou les endroits où elle fait habituellement ses achats, afin d’identifier les transactions par carte de crédit, les tentatives de connexion ou les e-mails non sollicités qui relèvent du phishing.

E-commerce et retail

Les sites e-commerce utilisent bien sûr largement le Machine Learning pour recommander des articles à leurs utilisateurs en fonction de leur historique d’achat.
Les données récoltées leur servent aussi à mieux connaître leurs cibles et à proposer des expériences d’achat personnalisées aux internautes ou à programmer des campagnes de marketing digital hyper ciblées.

Prenons un exemple de la vie courante : lorsque vous arrivez sur le site Amazon, les recommandations que vous voyez sur la homepage sont le résultat d’algorithmes de Machine Learning. Amazon utilise des réseaux de neurones artificiels (ANN) pour proposer des recommandations intelligentes et personnalisées à ses clients en fonction de leur historique d’achat récent, des avis qu’ils ont laissés ou encore du temps qu’il fait là où ils habitent.
De plus, les sites e-commerce sont également équipés d‘assistants virtuels ou de chatbots conversationnels qui exploitent le Machine Learning, le traitement du langage naturel (NLP) et la compréhension du langage naturel (NLU) pour automatiser les expériences d’achat des clients et les conseiller dans leurs achats.

Conclusion

Le Machine Learning ouvre donc le champ des possibles à une multitude d’applications concrètes pour permettre aux entreprises d’être plus performantes et de mieux comprendre l’environnement dans lequel elles évoluent.
Vous êtes en pleine réflexion sur la manière d’optimiser votre data et d’en révéler le plein potentiel ?
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Monétiser vos prédictions et prévisions sur vos gisements de données avec Elasticsearch

Armstrong_qp — Mon, 19 Feb 2024 09:51:55 +0000

Les techniques de la Data Science, de l’Intelligence Artificielle, du Machine Learning et du Deep Learning se croisent, s’alimentent et poursuivent parfois le même objectif. Ces démarches restent néanmoins des disciplines à part entière, chacune d’elles se matérialisant par des outils et réalisations dédiés :

Cycle de vie de votre projet Data Transformation :

La première étape consiste à comprendre le besoin métier, les différentes spécifications, exigences et priorités.

Ensuite, les données doivent être collectées, extraites à partir de différentes sources. Il s’agit ensuite de les entreposer dans une DataLake, de les nettoyer, de les transformer afin qu’elles puissent être analysées. L’étape suivante est celle du traitement des données, par le biais du Data Mining (forage de données), du clustering, de la classification ou de la modélisation.

Les données sont ensuite analysées à l’aide de techniques comme l’analyse prédictive, la régression ou le text mining. Enfin, la dernière étape consiste à communiquer les informations dégagées par le biais du reporting, du dashboarding ou de la Data Visualization.

Afin de mener à bien un projet Data Intelligence, il est très important de suivre toutes les étapes du cycle de vie afin d’assurer le bon fonctionnement du projet. Les étapes à suivre pour réussir un projet de Data Science sont décrites dans le graphique ci-dessous :

Le Machine Learning :

Le Machine Learning est un système qui fonctionne à partir d’algorithmes qui, alimentés de données, tendent à apprendre et à s’améliorer automatiquement. Les processus d’apprentissage et d’amélioration continue se font à partir de l’expérience et non pas grâce à une programmation.

Ainsi, l’apprentissage consiste à traiter des observations ou des données (des exemples, une expérience ou des instructions) dans le but de rechercher des modèles permettant la mise en place de prédictions et la prises de décisions.

Les algorithmes de Machine Learning s’exécutent selon différents apprentissages et produisent des modèles d’algorithmes spécifiques. Ci-dessous, nous détaillions les 3 grandes familles d’apprentissage :

L’apprentissage supervisé : Les algorithmes de Machine Learning supervisés peuvent appliquer ce qui a été appris dans le passé à de nouvelles données en utilisant des exemples étiquetés pour prédire des événements futurs. Cette méthodologie d’apprentissage permet la construction d’une fonction de prédiction à partir d’exemples.

L’apprentissage non supervisé : Ses algorithmes apprennent à partir de données d’essai qui n’ont pas été étiquetées, classées ou catégorisées. Cette approche permet de trouver une structure dans les données, comme le regroupement ou le clustering.

L’apprentissage semi-supervisé : Les algorithmes de Machine Learning semi-supervisés se situent entre l’apprentissage supervisé et non supervisé. Ils utilisent à la fois des données étiquetées et non étiquetées pour l’apprentissage.

Le Machine Learning est utilisé dans différents secteurs pour répondre à diverses problématiques. A titre d’exemple, grâce à cette discipline, il devient aisé d’identifier des opportunités d’investissement en calibrant les systèmes de négociation, de proposer des recommandations précises et personnalisées aux consommateurs, ou encore de lutter contre la fraude.

Le machine learning avec la suite Elasticsearch https://www.elastic.co/

Elasticsearch est un moteur de recherche et une base de données de type NoSQL, open source, conçu pour stocker, interroger et analyser de grandes quantités de données rapidement et de manière distribuée. Il fait partie de ce qu’on appelle la suite ELK, qui comprend Elasticsearch, Logstash et Kibana. Il est largement utilisé pour la recherche et l’analyse de données dans divers domaines tels que la recherche sur le web, l’analyse des journaux, la surveillance des infrastructures, la recherche en texte intégral, l’analyse des données en temps réel, etc.

Les principales caractéristiques d’Elasticsearch comprennent :

Distribution et évolutivité : Il est conçu pour fonctionner de manière distribuée sur un cluster de nœuds, permettant de gérer de grandes quantités de données tout en assurant la disponibilité et les performances.
Recherche en texte intégral : Elasticsearch utilise une recherche en texte intégral qui lui permet d’indexer et de rechercher des données textuelles complexes très rapidement.
Performances élevées : Grâce à son architecture distribuée et à ses fonctionnalités de recherche optimisées, Elasticsearch offre des performances élevées pour les requêtes et les analyses de données, même sur de vastes ensembles de données.
API RESTful : Elasticsearch expose une API RESTful permettant aux développeurs d’interagir facilement avec le système pour effectuer des opérations d’indexation, de recherche et d’administration.
Analyse et agrégation de données :Il propose des capacités d’agrégation et d’analyse avancées permettant de réaliser des agrégations, des statistiques, des regroupements et des analyses de données complexes.
Extensibilité et intégration : Il peut être étendu via des plugins pour répondre à des besoins spécifiques et s’intégrer à d’autres outils et systèmes.

En résumé, Elasticsearch est une technologie puissante et flexible largement utilisée pour la recherche et l’analyse de données, offrant des fonctionnalités avancées pour stocker, interroger et analyser efficacement de grandes quantités de données.

Dans ELK, la puissance de Machine Learning est intégrée dans Elasticsearch et Kibana.

En d’autres termes, si les données sont stockées dans Elasticsearch, elles sont prêtes pour le Machine Learning. La Suite Elastic traite les données au moment de l’ingestion.

D’autres outils sont intégrés comme Data Visualizer qui servent à la visualisation et la compréhension des données.

Le machine learning non supervisé signé Elastic aide à trouver des modèles dans les données. Il est possible de modéliser les séries temporelles pour détecter les anomalies dans les données actuelles, et prévoir les tendances grâce aux données d’historique.

Ensuite il est possible d’utiliser la détection des anomalies pour examiner les points de données qui se détachent du reste.

ELK offre une expérience de workflow intégrale sur un large panel de cas d’utilisation, où l’exécution des tâches de régression, de classification et de détection des aberrations sur les données ne nécessite pas le développement d’algorithmes de machine learning.

En partant des transformations continues que subit un index de logs d’application, il est possible d’élaborer une vue des activités centrée sur l’utilisateur et mettre au point un modèle de détection des fraudes à l’aide de la classification.

Ensuite, avec le processeur d’ingestion par inférence, l’application des modèles aux données entrantes est au moment de l’ingestion.

Ce qui fait que la création de tâches de machine learning est très simple avec ELK.

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Deep learning : à quoi ça sert ?

Armstrong_qp — Fri, 18 Nov 2022 09:43:24 +0000

Le Deep Learning ou Apprentissage Profond est l’une des technologies principales du Machine Learning qui s’inspire du fonctionnement du cerveau humain — et de ses réseaux de neurones — pour analyser, apprendre et accomplir certaines tâches ou certains calculs très complexes à partir de gros volumes de données.
Dans cet article, découvrez ce qu’est le Deep Learning et comment des applications et des services que nous utilisons tous au quotidien comme Google Maps, Skype, Google Trad ou encore Facebook mettent à profit cette forme d’intelligence artificielle pour offrir un service de meilleure qualité à leurs utilisateurs.

Les concepts clés de l’intelligence artificielle

L’intelligence artificielle est devenue une thématique très à la mode. Revenons brièvement sur quelques concepts clés pour ne pas tout mélanger.
L’intelligence artificielle, c’est un champ de recherche qui s’intéresse à la compréhension et à la reproduction du fonctionnement du cerveau humain par les machines.

Le Machine Learning, c’est l’ensemble des techniques donnant la possibilité aux machines d’apprendre de manière automatique à partir de gros volumes de données sans avoir été programmées à cet effet.

Le Deep Learning, quant à lui, est une technique de Machine Learning qui repose sur les modèles de réseau de neurones, mais ceux-ci sont artificiels cette fois. Il s’agit donc pour la machine d’imiter la manière dont les humains acquièrent certaines connaissances.
L’Apprentissage Profond se base sur des dizaines, voire des centaines de couches (ou layers en anglais) de neurones qui, tour à tour, reçoivent et interprètent les informations de la couche précédente.
Dans sa forme la plus simple, on pourrait dire que le Deep Learning est une technologie qui vise à automatiser l’analyse prédictive à grande échelle.

Comment fonctionne le Deep Learning ?

Alors que les algorithmes de Machine Learning traditionnels sont linéaires, les algorithmes de Deep Learning sont empilés dans une hiérarchie de complexité et d’abstraction croissantes.

Un exemple pour comprendre le Deep Learning

Pour comprendre le Deep Learning, imaginez un jeune enfant qui fait la découverte et l’apprentissage du mot « oiseau ». Il apprend ce qu’est un oiseau — et ce qu’il n’est pas — en regardant des objets et en prononçant le mot « oiseau ». Le parent dit « Oui, c’est un oiseau » ou « Non, ce n’est pas un oiseau ». En continuant à montrer des objets au jeune enfant, le parent fait prendre conscience à celui-ci des caractéristiques que possèdent tous les oiseaux.
Ce que le jeune enfant fait, sans le savoir, c’est clarifier une abstraction complexe — le concept d’oiseau — en construisant une hiérarchie dans laquelle chaque niveau d’abstraction est créé grâce aux connaissances acquises dans la couche précédente de la hiérarchie.

Apprentissage hiérarchisé et couches de neurones

Les programmes informatiques qui utilisent le Deep Learning suivent à peu près le même processus que le petit enfant qui a appris à identifier un oiseau. Chaque algorithme applique une transformation non linéaire en entrée et utilise ce qu’il apprend pour créer un modèle statistique en sortie.
Les itérations se poursuivent jusqu’à ce que l’information de sortie ait atteint un niveau de précision acceptable. Le nombre de couches de traitement par lesquelles les données doivent passer est ce qui a inspiré l’utilisation du vocable Deep.
Du fait de sa capacité à traiter un grand nombre d’informations en très peu de temps, le Deep Learning surpasse parfois les capacités cognitives de l’homme.

Deep Learning : à quoi ça sert ?

Sans que nous en ayons toujours conscience, le Deep Learning fait déjà partie de notre vie quotidienne. La plupart du temps, il est si bien intégré aux services que nous utilisons que nous ne nous rendons pas du tout compte de la complexité de la technologie employée pour nous permettre d’effectuer certaines tâches.
Voici quelques exemples.

Détection des fraudes et réduction de la criminalité

Les algorithmes de Deep Learning peuvent scanner les transactions bancaires pour identifier des patterns potentiellement dangereux qui sont les signes d’une tentative de fraude ou d’arnaque.
La reconnaissance vocale, la catégorisation d’images ou de vidéos à grande échelle permet également d’identifier des comportements suspects, rassembler des preuves ou déclencher une intervention pour venir en aide à une victime.

Finance et Deep Learning

Les institutions financières se servent bien sûr du Deep Learning pour faire de l’analyse prédictive à grande échelle. Elles espèrent ainsi réduire le facteur risque tout en faisant de meilleurs choix d’investissements.

Le Deep Learning leur vient aussi en aide pour détecter le risque de défaut client ou la fraude notamment dans tous les processus liés à l’octroi de crédits bancaires.

Customer service

Beaucoup d’entreprises intègrent le Deep Learning à leurs process de service client. Les chatbots sont le parfait exemple d’une utilisation directe de l’intelligence artificielle. Au fur et à mesure que le robot interagit avec les clients, il va pouvoir proposer des réponses de plus en plus précises et nuancées.
Les chatbots les plus évolués sont même aujourd’hui capables d’envisager plusieurs réponses possibles à une question complexe. En cas de difficulté, le chatbot peut décider tout seul de rediriger l’internaute vers un humain.
Les assistants virtuels comme Siri d’Apple ou Alexa d’Amazon sont des technologies qui s’inspirent de l’idée du chatbot en lui ajoutant la reconnaissance vocale. L’idée est ici de créer un lien émotionnel entre l’utilisateur et la machine. Ce qui n’est d’ailleurs pas sans faire penser à des films d’anticipation comme Ex Machina ou Her dont les scénarii sont basés sur la relation ambigüe entre les hommes et des machines qui les imitent presque à la perfection.

Deep Learning et secteur de la santé

La recherche médicale a accompli de grandes découvertes grâce au Deep Learning. La reconnaissance d’images — très utilisée par les radiologues — a la capacité d’émettre des diagnostics plus précis que celui de l’homme dans de nombreux cas, car elle puise dans d’immenses volumes de données, réduisant ainsi sa marge d’erreur.
Les chercheurs en cancérologie utilisent également l’Apprentissage Profond pour détecter automatiquement les tumeurs. Des équipes de l’UCLA (Université de Los Angeles) ont par exemple construit un microscope 3.0 qui produit de gros volumes de données utilisées pour entraîner une application de Deep Learning afin d’identifier avec précision les cellules cancéreuses.

Voiture autonome

Les acteurs de l’industrie automobile utilisent aussi le Deep Learning pour détecter automatiquement des objets tels que les panneaux STOP et les feux de signalisation. En outre, l’Apprentissage Profond est utilisé pour détecter les piétons, ce qui contribue à réduire les accidents.

Conclusion

On le voit, les applications du Deep Learning sont presque infinies tant la data est aujourd’hui placée au centre de nos processus de création et de décision.
Récemment, un parti politique progressiste danois a même indiqué être dirigé par une intelligence artificielle. Il s’agit bien sûr d’un acte politique destiné à montrer l’inefficacité de la classe politique au pouvoir. Néanmoins, le programme proposé par ce parti n’est pas dénué de cohérence et se base sur des données économiques et climatiques très précises.

D’ailleurs, il se peut que dans quelques années, des articles tels que celui que vous venez de parcourir soient écrits par un algorithme et pas par un humain. D’ailleurs, êtes-vous certain que ce n’est pas déjà le cas ?

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Comprendre l’importance du data lineage pour votre entreprise

Armstrong_qp — Thu, 27 Oct 2022 13:44:20 +0000

La data est certainement l’actif le plus précieux de votre entreprise après l’humain. Une entreprise data-driven a besoin de données exploitables et accessibles à tout moment pour s’assurer de prendre des décisions de manière éclairée.

Mais pour cela, il faut être capable de tout savoir (ou presque) sur ses données : leur origine, comment elles se transforment, mais aussi la manière et la fréquence à laquelle elles alimentent les processus d’exploitation de l’organisation.

Atteindre un tel niveau de connaissances sur ses données, les suivre tout au long de leur cycle de vie est possible grâce au data lineage.

Dans cet article, on vous explique ce qu’est le data lineage et quels sont les enjeux de la traçabilité de données.

Comment définir le data lineage ?

Le data lineage, c’est un peu le GPS de la donnée d’entreprise. C’est la représentation visuelle du cycle de vie de la data qui aide une organisation à comprendre comment celle-ci circule au sein de son système IT. C’est une démarche qui vise à représenter le cheminement complet des données au sein de votre data stack.

Le data lineage décrit précisément comment les données se transforment lorsqu’elles sont acheminées d’un point A à un point B et tout ce qui se passe entre le point de départ et le point d’arrivée.

De manière opérationnelle, travailler sur la traçabilité des données, c’est :

mettre au point un processus de compréhension, d’enregistrement et de visualisation de la data à mesure que celle-ci transite de sa source jusqu’à sa destination (un système IT, un data warehouse, un data lake, un algorithme, un outil de data visualisation…) ;
comprendre toutes les transformations subies par les données en cours de route et savoir expliquer pourquoi.

À quoi sert le data lineage ?

La traçabilité des données permet aux entreprises de :

repérer les erreurs dans les processus de traitement des données ;
implémenter des améliorations de processus avec moins de risques ;
effectuer des migrations de systèmes en toute confiance ;
combiner la découverte des données avec une vue complète des métadonnées, afin de créer un framework de mapping des données.

Assurer la qualité des données

La traçabilité des données se concentre sur la validation de l’exactitude et de la cohérence des données, en permettant aux utilisateurs d’effectuer des recherches en amont et en aval, de la source à la destination, pour découvrir d’éventuelles anomalies et les corriger rapidement.

Le data lineage aide les utilisateurs à s’assurer que leurs données proviennent d’une source fiable et maîtrisée, qu’elles ont été correctement transformées de manière légitime et transférées au bon endroit pour être disponibles au bon moment pour le bon utilisateur.

Le data lineage constitue donc le pilier de la stratégie de qualité des données grâce auquel vous pourrez connaître :

le créateur de la donnée ;
la raison d’être de la donnée ;
la localisation de la donnée ;
l’usage de la donnée ;
la date de création et de mise à jour de la donnée ;
les informations présentes dans la donnée ;
qui sont les utilisateurs de cette donnée.

Quels sont les avantages du data lineage ?

Il ne suffit pas toujours de connaître la source d’un ensemble de données en particulier pour comprendre son utilité, corriger les erreurs, identifier les changements de processus et effectuer les migrations et les mises à jour du système.

Il est important de savoir qui a effectué tel ou tel changement, comment une base de données a été mise à jour et quel est le processus exact utilisé pour améliorer la qualité globale des données. Un chief data officer ou un responsable IT peut également s’assurer que l’intégrité et la confidentialité des données sont assurées tout au long de leur cycle de vie.

Plus précisément, le data lineage aide les organisations à :

se conformer à la réglementation en vigueur sur les données. Mieux connaître ses données, c’est réduire son exposition au risque de non-conformité des données personnelles par exemple ;
faciliter le processus de gouvernance de la donnée, car votre entreprise dispose d’un référentiel complet sur vos flux de données et métadonnées ;
automatiser les efforts de cartographie des données. C’est-à-dire l’automatisation de la documentation de vos flux de production de la donnée. C’est un gain de temps énorme pour le déploiement de projets futurs et pour gérer l’évolution des différents composants de votre système IT ;
faciliter le développement en interne. Lors de la création ou du développement d’un nouvel outil par votre équipe IT, celle-ci doit avoir accès à toutes les sources de données. Cette liste vous est fournie grâce au data lineage et vous permet d’économiser beaucoup de ressources en localisant toutes les sources de données disponibles.

Le data lineage participe ainsi à l’élaboration d’un langage commun autour de la data dans votre entreprise. Et cela ne va pas seulement faciliter le travail des équipes IT.

Avec la mise en place d’un bon processus de traçabilité des données, les équipes métiers disposent de données de qualité et fiables à 100 % pour alimenter leurs dashboards ou leur algorithmes de machine learning. Ils prennent les bonnes décisions en ayant confiance en la data mise à leur disposition.

Le data lineage contribue donc activement à la création d’un environnement favorable à une prise de décision plus rapide et plus sûre. Toute l’entreprise base enfin ses (bonnes) décisions stratégiques sur des données de qualité à tous les échelons de l’organisation.

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