À l'approche de 2025, les organisations sont plus que jamais conscientes de l'importance de tirer efficacement parti des énormes ressources de données. Ce besoin a donc créé une demande pour des solutions d'agrégation de données, les organisations se tournant vers la capture d'informations exploitables à partir de données agrégées afin de prendre des décisions.
Selon le rapport de IDC, d'ici 2025, la sphère mondiale des données aura dépassé les 175 zettaoctets. Cela peut être considéré comme une preuve de la croissance exponentielle des données ces dernières années. Cette augmentation reflète un besoin beaucoup plus important, plus pressant et plus urgent, d'une approche plus efficace et plus avancée de l'agrégation des données.
La question est de savoir comment les entreprises peuvent tirer parti de la puissance des données agrégées dans cet environnement concurrentiel. Ce guide couvre tout ce qu'il faut savoir sur l'agrégation des données et comment les entreprises peuvent exploiter pleinement son potentiel, notamment :
- Qu'est-ce que les données agrégées et quelle est l'importance de l'agrégation des données
- Comment fonctionne l'agrégation des données
- Types et niveaux d'agrégation des données
- Avantages et défis du processus
- Meilleures pratiques pour une agrégation efficace des données
- Cas d'utilisation et exemples concrets
- Foire aux questions sur l'agrégation de données
Voyons maintenant comment l'agrégation de données transforme le mode de fonctionnement et la prise de décision des entreprises.
Qu'est-ce que l'agrégation de données ?
Le processus d'agrégation des données consiste à combiner d'énormes quantités de données en un ensemble complet. Les informations qui en résultent, appelées données agrégées, sont beaucoup plus significatives lorsqu'il s'agit d'analyse et de prise de décision. Il peut s'agir généralement de statistiques simples telles que des totaux, des moyennes ou des pourcentages qui fournissent des informations qui ne seraient pas évidentes dans des rapports individuels.
Une chaîne de magasins, par exemple, peut agréger ses informations de vente à l'échelle nationale. Grâce à cette agrégation, un certain produit peut se vendre bien dans les zones urbaines uniquement pendant l'été, tandis que dans les régions rurales, il peut ne pas se vendre aussi bien tout au long de l'année. Ce type de détails est impossible à saisir à partir des données d'un seul magasin, mais il aide ces entreprises à optimiser leurs niveaux de stocks, à adapter leurs campagnes de marketing et à prendre des décisions éclairées concernant leurs opérations dans leur ensemble. Il est essentiel de comprendre la définition des données agrégées pour exploiter efficacement ces informations.
Pourquoi l'agrégation des données est-elle importante pour les entreprises ?
L'agrégation des données joue un rôle crucial dans les opérations commerciales modernes. Une étude de NewVantage Partners a révélé que plus de 90 % des grandes entreprises investissent en permanence dans l'agrégation de données et les initiatives d'IA, ce qui montre l'étendue de ces technologies dans différents secteurs.
Les données agrégées aident les entreprises et les organisations à :
1. Améliorer la prise de décision
En combinant des données provenant de diverses sources, les entreprises sont en mesure d'observer leurs activités, leurs clients et les tendances du marché dans leur ensemble, ce qui leur permet de prendre des décisions stratégiques plus éclairées qui, sans cela, pourraient être fondées sur des informations inexactes ou incomplètes.
2. Efficacité accrue
Le temps et les ressources consacrés à la collecte et à l'organisation manuelles des données peuvent être considérablement réduits en effectuant la recherche d'informations à partir de données agrégées.
3. Reconnaître les modèles et les tendances
Considérées isolément, les données individuelles, les points de données ou les sources d'information ne présentent pas suffisamment de corrélations entre elles. Les données agrégées aident donc les entreprises à identifier les modèles, les tendances ou même les corrélations qui pourraient ne pas être visibles.
4. Mieux comprendre les clients
Les entreprises peuvent mieux comprendre les besoins de leurs clients lorsqu'elles rassemblent toutes les informations relatives aux points de contact et adaptent leurs produits en conséquence.
5. Accroître l'avantage concurrentiel
Les entreprises qui parviennent à dominer le jeu de l'agrégation des données gagnent en puissance sur les marchés concurrentiels actuels. Ces organisations seront donc en mesure de faire de meilleurs choix et de réagir rapidement aux changements en recueillant des informations essentielles sur les tendances du secteur, le comportement des consommateurs et l'efficacité opérationnelle.
Exemples d'agrégation de données
Il est nécessaire d'examiner quelques exemples concrets pour mieux comprendre l'agrégation de données. Cela nous aidera à comprendre comment divers secteurs appliquent les données agrégées dans leurs opérations et leurs services.
1. Services financiers
Les grandes banques utilisent les données transactionnelles agrégées pour étudier les tendances en matière de dépenses, identifier les fraudes et fournir des conseils financiers personnalisés à leurs clients. Il en résulte une plus grande satisfaction des clients, ce qui améliore leur satisfaction et assure la sécurité financière de la banque.
2. Commerce électronique
Amazon et d'autres détaillants en ligne agrègent les données de vente, les avis des clients et les comportements de navigation afin d'optimiser les recommandations de produits et d'améliorer l'expérience utilisateur. Ce modèle augmente le volume des ventes et favorise la fidélité des clients.
3. Soins de santé
La clinique Mayo, avec ses hôpitaux et ses instituts de recherche, peut agréger les informations sur les patients afin d'examiner la progression des maladies, l'efficacité des traitements et les tendances en matière de santé publique. Les données agrégées jouent un rôle essentiel dans l'avancement de la recherche médicale visant à améliorer les résultats pour les patients.
4. Réseaux sociaux
Facebook, ainsi que X (anciennement Twitter) et d'autres plateformes similaires collectent des informations sur les individus à partir de différentes sources, qu'ils intègrent dans une base de données unique qui fournit des publicités ciblées ou des recommandations de contenu. Les utilisateurs se voient ainsi proposer un contenu pertinent qui favorise l'engagement et renforce les résultats.
Comment fonctionne l'agrégation de données ?
Même si cela peut sembler un peu compliqué, l'agrégation de données consiste à transformer un ensemble d'informations dispersées en connaissances cohérentes et exploitables. Elle passe par plusieurs étapes critiques :
- Collecte de données : Le processus commence par la collecte de données brutes provenant de diverses sources. Il peut s'agir de bases de données structurées, d'API, de techniques de web scraping et même de saisie manuelle de données.
- Nettoyage des données : Il s'agit d'une étape cruciale au cours de laquelle, à l'instar d'une raffinerie pour les données brutes, les incohérences et les erreurs sont supprimées, ainsi que les doublons. Cette phase permet d'améliorer la qualité et la précision de l'ensemble de données.
- Transformation des données : Il s'agit de l'étape au cours de laquelle les différentes données sont normalisées dans un format unique, un peu comme si l'on traduisait plusieurs langues dans une langue commune.
- Intégration des données : Il s'agit de l'étape au cours de laquelle les flux de données nettoyés et transformés sont regroupés. Cela permet de regrouper différentes sources dans un seul ensemble de données, offrant ainsi une vue d'ensemble.
- Synthèse des données : Il s'agit de l'étape au cours de laquelle des méthodes statistiques sont appliquées aux données intégrées afin d'obtenir des synthèses significatives. Cela implique l'utilisation de totaux, de moyennes ou de pourcentages pour effectuer l'agrégation et transformer les chiffres bruts en mesures significatives.
- Stockage des données : Les données agrégées trouvent leur place, généralement dans un entrepôt de données ou un lac de données. Le référentiel centralisé garantit ainsi qu'elles sont facilement accessibles pour toute analyse ultérieure.
- Visualisation des données : C'est là que les données prennent vie, pour ainsi dire, grâce à leur visualisation. Les séries de données complexes sont ainsi traduites en tableaux, graphiques ou tableaux de bord interactifs intuitifs que les décideurs peuvent facilement assimiler grâce aux informations agrégées.
En maîtrisant ces étapes, les organisations peuvent exploiter tout le potentiel de leurs données pour prendre des décisions éclairées et obtenir un avantage concurrentiel.
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Get a DemoProcessus d'agrégation manuelle ou automatique des données
L'agrégation des données peut être effectuée de deux manières : manuellement ou via un processus automatisé. Voici un tableau récapitulatif pour plus de clarté.
| Aspect | Agrégation manuelle des données | Agrégation automatisée des données |
|---|---|---|
| Processus | Ce type implique une intervention humaine dans la collecte, le nettoyage et la combinaison des données. | Il utilise des outils logiciels et des algorithmes pour la collecte et le traitement des données. |
| Adéquation | Convient aux petits projets ou aux données non structurées. | Idéal pour les projets à grande échelle |
| Temps et précision | Prend beaucoup de temps et comporte de nombreuses erreurs. | Plus rapide, plus précis et plus productif que les processus manuels. |
| Évolutivité | Évolutivité limitée | Cela le rend hautement évolutif et capable de gérer l'agrégation de données en temps réel. |
| Maintenance | NA | Nécessite une configuration initiale et une maintenance continue des systèmes. |
En résumé, l'agrégation manuelle est effectuée par des humains. Elle est donc adaptée aux petits projets et aux données complexes et non structurées. Elle est lente et source d'erreurs. En revanche, l'agrégation automatisée des données est effectuée à l'aide d'outils logiciels et peut donc être utilisée pour des projets à grande échelle avec rapidité et précision, notamment grâce au traitement en temps réel, mais elle nécessite une configuration et une maintenance. Les entreprises peuvent choisir l'une ou l'autre solution en fonction de leurs besoins.
Quels sont les niveaux d'agrégation des données ?
L'agrégation des données peut être effectuée à différents niveaux en fonction de la granularité des informations requises, comme suit :
1. Micro-agrégation
Il s'agit de compiler les données à leur niveau le plus élémentaire, par exemple sur la base d'un enregistrement ou d'une transaction individuelle. Son coût principal en termes de ressources informatiques réside dans le fait que les collections volumineuses prennent souvent beaucoup de temps à traiter, ce qui caractérise cette approche.
2. Méso-agrégation
Il s'agit d'un niveau intermédiaire où les informations sont recueillies et présentées de différentes manières. Le regroupement des données en catégories ou sous-populations permet aux entreprises de discerner plus facilement les modèles et les tendances que lorsqu'elles entreprennent une analyse des données au niveau micro.
3. Agrégation macro
Au niveau le plus élevé, l'agrégation macro résume toutes les informations, donnant un aperçu des tendances générales et des performances. Ce type d'analyse peut être utile dans la prise de décisions stratégiques, mais peut masquer certaines variations et certains détails incorporés dans les chiffres.
Quels sont les types d'agrégation de données ?
L'agrégation de données se présente sous de nombreuses formes, conçues pour répondre correctement à l'objectif de l'analyse de données prévue. La compréhension des types peut aider les organisations à choisir celui qui leur convient le mieux. Voici cinq types d'agrégation de données :
1. Agrégation temporelle
L'agrégation temporelle comprend l'agrégation sur une base quotidienne, mensuelle ou annuelle. Elle est très utile pour mettre en évidence différentes tendances ou différents modèles qui évoluent au fil du temps. L'agrégation des données de cette manière permet aux entreprises de mieux comprendre les variations saisonnières, les trajectoires de croissance et les tendances au fil du temps.
2. Agrégation spatiale
L'agrégation spatiale désigne l'agrégation de données effectuée en fonction de l'emplacement ou de la région. De plus, ce type d'agrégation aide à comprendre les différences comparatives et les modèles dans l'aspect régional, ce qui est utile dans des domaines aussi diversifiés que l'urbanisme, l'épidémiologie et les études de marché.
3. Agrégation catégorielle
L'agrégation catégorielle examine des groupes de données selon certaines catégories. Cette méthodologie facilite la comparaison des performances de différents segments ou la détermination du nombre de facteurs ayant influencé les résultats. Par exemple, si une entreprise souhaite identifier les données démographiques spécifiques responsables du comportement d'achat, elle peut regrouper ses clients en fonction de leur tranche d'âge, de leur potentiel de revenus ou de leur secteur industriel, ce qui peut fournir des informations sur leurs préférences.
4. Agrégation hiérarchique
L'agrégation hiérarchique regroupe les données à tous les niveaux d'une hiérarchie, tout en permettant d'approfondir le traitement des données respectives si nécessaire. Elle est donc particulièrement utile pour traiter une structure organisationnelle complexe ou des données à plusieurs niveaux.
5. Agrégation par tableaux croisés
L'agrégation par tableaux croisés ou l'analyse des tableaux de contingence combine les données de deux ou plusieurs catégories dans un tableau récapitulatif basé sur une généralisation. Cette méthode d'agrégation des données permet d'examiner la relation ou l'association entre les variables des différents tableaux.
Une identification et une prise en compte appropriées de toutes les approches disparates d'agrégation des données permettent aux organisations d'extraire de leurs propres données des informations précieuses qui favorisent une prise de décision éclairée et améliorent l'efficacité opérationnelle et l'expérience client.
Quels sont les avantages de l'agrégation des données ?
L'agrégation des données présente plusieurs avantages pour les organisations. Elles peuvent l'utiliser pour obtenir des informations sur la manière d'améliorer leurs opérations en consolidant des données provenant de différentes sources.
1. Accélération de l'innovation
Les données provenant de sources diverses doivent être agrégées afin de favoriser une culture de l'innovation. La découverte de nouveaux modèles et corrélations permet de concevoir des produits, des services et des modèles commerciaux transformateurs. Selon un rapport publié par McKinsey, les entreprises qui utilisent des analyses avancées et l'IA ont 2,5 fois plus de chances de surpasser leurs concurrents en matière d'innovation.
2. Amélioration de l'expérience client
L'unification des données clients permet d'offrir des expériences personnalisées, car elle donne un aperçu des préférences et des comportements des clients. Les entreprises peuvent alors proposer des offres adaptées aux besoins individuels des clients, ce qui augmente leur satisfaction.
3. Atténuation des risques
L'agrégation des données peut être utilisée pour identifier les risques potentiels et les vulnérabilités associées. Elle permet de surveiller les données afin de détecter les anomalies et les tendances, ce qui permet d'atténuer les problèmes qui pourraient survenir et de protéger les actifs de toute organisation.
4. Augmentation des revenus
En agrégeant les données sur le comportement des clients dans le contexte dynamique du marché, les entreprises peuvent prendre des décisions plus rapides basées sur les données et réaliser rapidement des bénéfices.
Quels sont les défis liés à l'agrégation des données ?
Bien qu'elles présentent de nombreux avantages, les données agrégées ont plusieurs inconvénients :
1. Qualité des données
Une mauvaise qualité des données peut entraîner des agrégations imparfaites en raison de données incohérentes ou inexactes provenant de différentes sources. Il est donc nécessaire d'utiliser des données de qualité, précises et cohérentes. Les informations agrégées sont compromises par des entrées erronées.
2. Problèmes de confidentialité et de sécurité
La question est de savoir comment l'agrégation de données sensibles répond aux exigences en matière de protection des informations personnelles et de conformité à des réglementations telles que le RGPD. Pour prévenir les violations, il est nécessaire de maintenir de bonnes normes de confidentialité et d'assurer la sécurité des informations.
3. Complexité technique
D'un point de vue technique, il est difficile d'intégrer des sources de données dont le format et la structure sont différents. Des outils et un savoir-faire avancés sont nécessaires pour surmonter ces obstacles techniques. La complexité augmente à mesure que la variété et l'ampleur des données augmentent.
4. Agrégation en temps réel
Des défis techniques apparaissent lorsque l'on tente d'agréger en temps réel les informations instantanées provenant des flux de données des organisations. Le traitement en temps réel nécessite des algorithmes sophistiqués ainsi qu'une infrastructure adaptée.
Quelles sont les meilleures pratiques en matière d'agrégation de données ?
Pour maximiser les avantages de l'agrégation des données et minimiser ses défis, les organisations devraient envisager de mettre en œuvre les meilleures pratiques suivantes :
| Meilleures pratiques | Description |
|---|---|
| Définir des objectifs clairs | Définissez clairement les objectifs de l'effort d'agrégation des données afin de guider efficacement le processus. |
| Assurez la qualité des données | Mettez en œuvre des processus rigoureux de nettoyage et de validation des données afin de maintenir une qualité élevée. |
| Standardiser les formats de données | Établissez des formats et des structures de données cohérents entre les différentes sources afin de faciliter une intégration transparente. |
| Mettre en œuvre des mesures de sécurité rigoureuses | Donner la priorité à la sécurité et à la confidentialité des données tout au long du processus d'agrégation. |
| Utiliser des outils appropriés | Sélectionnez des outils et des technologies d'agrégation des données qui correspondent aux besoins et aux capacités de l'organisation. |
| Documentez les sources de données et les transformations | Conservez une documentation claire des sources de données et de toutes les transformations appliquées lors de l'agrégation. |
| Validez les données agrégées | Validez régulièrement les données agrégées par rapport aux données sources afin d'en garantir l'exactitude. |
| Fournir un contexte | Présentez toujours les données agrégées dans leur contexte afin d'éviter toute interprétation erronée. |
| Former le personnel | Veillez à ce que les membres du personnel soient correctement formés aux techniques d'agrégation des données et aux meilleures pratiques. |
| Réviser et mettre à jour régulièrement | Réviser et mettre à jour en permanence les processus d'agrégation des données afin de s'adapter à l'évolution des besoins et des technologies. |
Cas d'utilisation de l'agrégation des données
Différents secteurs et fonctions utilisent largement les données agrégées pour obtenir des informations précieuses qui améliorent leurs opérations. Voici quelques exemples d'utilisation.
1. Services financiers
Pour détecter les fraudes, évaluer les risques de crédit et personnaliser les conseils financiers, les banques s'appuient sur des données transactionnelles agrégées. Citibank, par exemple, utilise des données agrégées pour surveiller les transactions et renforcer la sécurité en identifiant les activités suspectes.
2. Santé
Les informations sur les patients sont rationalisées dans les établissements de santé afin de faciliter l'établissement de diagnostics précis, de contrôler l'efficacité des traitements et de repérer les tendances en matière de santé publique. Par exemple, la Cleveland Clinic procède à l'agrégation des données en examinant les antécédents des patients, ce qui guide les décisions en matière de prescription.
3. Commerce de détail et commerce électronique
Les géants du commerce de détail tels que Walmart collectent les montants des ventes ainsi que des informations sur les clients, y compris les niveaux de stock, afin d'améliorer leurs stratégies de gestion des prix, améliorer les procédures de contrôle des stocks et personnaliser les campagnes marketing.
4. Marketing
Pour créer des programmes marketing ciblés, les spécialistes du marketing agrègent des informations provenant de diverses sources sur leurs clients. Par exemple, Coca-Cola utilise les commentaires issus d'enquêtes menées sur les réseaux sociaux ainsi que ses chiffres de vente pour concevoir des publicités ciblées visant à augmenter le taux d'implication des consommateurs et à faire grimper les volumes de vente.
Pourquoi choisir SentinelOne pour l'agrégation de données ?
SentinelOne centralise et transforme vos données en informations exploitables pour une investigation et une réponse en temps réel aux menaces. L'infrastructure de la plateforme SingularityTM repose essentiellement sur le lac de données Singularity™, qui sert de référentiel central pour répondre à tous vos besoins en matière d'agrégation de données.
Ingérez des données non structurées provenant de diverses sources et effectuez des analyses en temps réel en tirant parti de notre architecture de traitement brevetée. Nous vous aidons à obtenir des résultats commerciaux optimaux sans sacrifier l'innovation et donnons à votre organisation les moyens d'effectuer des requêtes ultra-rapides.
Voici les principales fonctionnalités du Singularity™ Data Lake de SentinelOne pour l'agrégation de données :
- Boostez l'efficacité et la sécurité de votre organisation grâce à des analyses basées sur l'IA et des workflows automatisés.
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Conclusion
L'agrégation des données peut orienter votre entreprise dans la bonne direction lorsqu'elle est effectuée correctement. Ne négligez pas son importance, car l'avenir en dépend. Sans données de haute qualité, vous ne pouvez pas prendre de décisions importantes, et c'est la première étape pour agir au sein de l'organisation. Si vous souhaitez obtenir de l'aide pour votre projet d'agrégation de données et avez besoin d'assistance, vous pouvez contacter SentinelOne dès aujourd'hui.
FAQ sur l'agrégation des données
Les données agrégées sont des données qui ont été collectées à partir de nombreux endroits différents et converties sous une forme résumée. Elles se présentent généralement sous une forme plus générale, telle que des totaux, des moyennes ou des pourcentages, et non sous forme de points de données individuels.
Les agrégateurs de données sont des entreprises ou des outils spécialisés dans la collecte, le traitement et la combinaison de données provenant de plusieurs sources. Ils peuvent jouer un rôle essentiel dans la fourniture d'ensembles de données consolidés aux entreprises et aux chercheurs.
Fondamentalement, l'agrégation de données en matière de cybersécurité consiste à collecter et à analyser les données provenant de nombreuses sources de sécurité utilisées par une entreprise, telles que les pare-feu, les systèmes de détection d'intrusion et les fichiers journaux, entre autres, afin de mieux identifier l'existence éventuelle de menaces et de vulnérabilités.
L'agrégation de données permet d'obtenir des informations critiques provenant de plusieurs sources et facilite la prise de décision. Elle aide les organisations à fluidifier leurs opérations, à personnaliser les expériences, à mener des recherches, à optimiser les processus et à respecter les réglementations.
L'agrégation de données est utilisée par divers professionnels et organisations, notamment :
- Analystes commerciaux et cadres
- les scientifiques et chercheurs en données
- les professionnels du marketing
- les institutions financières
- les professionnels de la santé
- Agences gouvernementales
- Entreprises de commerce électronique
- Plateformes de réseaux sociaux
Voici dix outils d'agrégation de données populaires : Tableau, Microsoft Power BI, Google Data Studio, Alteryx, Talend, Pentaho, RapidMiner, TIBCO Spotfire, SAS Business Intelligence et QlikView. Le choix de l'outil dépend des besoins spécifiques de l'organisation, des sources de données et des exigences techniques.
