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Le profilage des données est le contrôle et le nettoyage de vos données à l'aide de processus basés sur des mesures. Un profil de données est une collection d'indicateurs statistiques qui aident à déterminer l'exactitude, l'exhaustivité, la structure et la qualité de nos données. Sources: 18, 12, 17] Les activités de profilage conduisent à une série de conclusions sur l'ensemble des données physiques, avec un processus d'évaluation permettant de déterminer dans quelle mesure les données répondent aux exigences de qualité spécifiques des entreprises. Le profil des données lui-même peut être basé sur un certain nombre de métriques, telles que les règles commerciales qui révèlent certaines entreprises et règles. Sources: 15, 2] L'établissement de priorités garantira le bon déroulement du processus de profilage et permettra de mieux comprendre le processus de découverte des données. Qu'il s'agisse de révéler des bribes d'informations cachées dans vos propres données, le profilage des données peut vous aider à vous assurer que vos données sont à jour par rapport aux besoins de votre entreprise et de ses clients, ainsi qu'aux règles métier.
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L'apprentissage automatique vous permet de voir vos données avec une vue d'ensemble, tandis que la découverte de données garantit que votre compréhension s'adapte à l'évolution des données. [Sources: 10, 1] La mauvaise nouvelle est que la plupart des entreprises ne disposent pas des ressources et de l'expertise nécessaires pour construire leur propre plateforme de découverte de données. Les outils de découverte et de classification des données fournissent généralement à votre équipe les informations nécessaires pour créer des politiques approfondies d'utilisation et de stockage des données. En plus de jeter les bases d'une politique de gouvernance et de sécurité, une plateforme de découverte de données peut identifier et classer les données et identifier leur contexte au sein de votre organisation. [Sources: 4, 9, 16] Si la solution vous convient et que vous souhaitez en savoir plus sur la façon dont la plateforme de découverte de données KnowledgeHoundas peut aider votre organisation, vous pouvez planifier une démonstration à la fin du mois.
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Sources: 10, 12] Découvrez nos solutions sans obligation d'achat Une stratégie de classification des données robuste et logique est associée à la capacité de regrouper les données sensibles dans des catégories qui vous aident à hiérarchiser les risques. Des catalogues de données vivants, mais vous devez d'abord savoir quels types de données vous recherchez et ce qu'elles valent. Sources: 15, 18, 2] Pour voir comment la plateforme de données sensibles de Spirion permet une collecte et une classification précises et automatisées des données, vous pouvez visionner une démonstration gratuite ici. Remarque: Les définitions multiples des données – possibilités de découverte ont été ajustées à partir du rapport de recherche Gartner, ce qui signifie qu'elles ont été spécifiquement adaptées à la découverte de données. Sources: 11, 11, 15] Il est facile de détecter et de classer des données SQL avec les cmdlets du gestionnaire de ressources du serveur de fichiers; il suffit de sélectionner une base de données.
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Tous les tenants et aboutissants de la découverte de données dans le cloud! Chaque solution accessible « as a service » (IaaS, PaaS, SaaS) soulève des défis spécifiques. Disposer de données précises constitue la première étape pour la gestion de vos actifs logiciels, réduire vos dépenses et déployer efficacement vos services IT. Ce livre blanc rédigé par nos experts va vous aider à mettre en place les bonnes stratégies pour obtenir des données pertinentes.
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Une fois que vous avez votre arbre, extrayez les résultats et tables afin de les utiliser dans des documents ou présentations tiers, et exportez le code qui définit l'arbre pour le déployer en production.
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Grâce à la certification des sources de données, les utilisateurs qui créent des visualisations déterminent facilement si une source respecte les normes de qualité de l'entreprise. Automatisez la certification via un appel à l'API REST pour tirer profit des investissements de l'entreprise en matière de préparation des données et d'outils ETL (Extract, Transform & Load). De nombreuses améliorations vous attendent dans cette nouvelle version de Tableau. Le moteur de recommandations vous aide à identifier la bonne source de données pour votre analyse grâce au machine learning. De son côté, l'IT peut compter sur une réutilisation accrue des sources de données de bonne qualité qui existent déjà. En outre, le nouveau connecteur Denodo et les nouvelles options d'authentification pour Spark SQL et Presto vous permettent d'accéder encore plus facilement à vos données, où qu'elles soient. Analyses collaboratives et discussions Tirez profit du savoir collectif de votre équipe. Les discussions permettent de commenter aisément les visualisations et d'échanger autour des données, ce qui renforce l'engagement de tous.
En cliquant sur Classifier les données, le moteur de classification analyse la base de données à la recherche de colonnes de données sensibles et génère un rapport sur la classification des données qui contient une liste de colonnes recommandées pour la classification. Le moteur de classification des données vous donne le contexte de vos données sensibles, de sorte que vous pouvez facilement identifier et bloquer les données surexposées ou périmées et combler les failles de sécurité. [Sources: 18, 18, 7, 18] En fait, la découverte et la classification des données font partie du cadre de contrôle de la sécurité des données de Forresteras, qui divise la protection des données en trois composantes: définition, dissection, analyse et défense de vos données. La découverte et la classification des données peuvent être utilisées pour mieux comprendre les données surexposées ou périmées et pour combler les lacunes de sécurité. Elle met l'accent sur les données non classifiées; en surveillant en permanence les données classifiées et non classifiées, vous pouvez détecter les utilisations abusives de ces données.