10 meilleurs outils et logiciels d’exploration de données

Les outils d’exploration de données sont des solutions avancées d’analyse des données qui aident les utilisateurs à découvrir des relations et des tendances cachées dans de grands ensembles de données que d’autres types d’analyse pourraient ne pas détecter.

Les plateformes d’exploration de données combinent l’intelligence artificielle (IA), l’apprentissage automatique (ML) et l’analyse statistique pour identifier les tendances des données. Le processus d’exploration de données peut être utilisé pour repérer les besoins des clients, trouver des moyens d’augmenter les revenus et la rentabilité, interagir plus efficacement avec les audiences et dégager des informations propres à chaque secteur.

Aujourd’hui, les techniques et outils d’exploration de données sont plus puissants que jamais. De nombreux outils d’exploration de données peuvent désormais tirer parti de capacités de calcul et de mémoire abondantes pour traiter les chiffres et les données avec davantage de rapidité et de précision. Cette évolution des outils d’exploration de données est particulièrement importante, car de plus en plus d’entreprises traitent des mégadonnées dans le cadre de divers projets de transformation numérique.

Dans ce guide destiné aux acheteurs, découvrez les meilleurs outils et logiciels d’exploration de données actuellement disponibles, leurs avantages et leurs inconvénients, ainsi que la façon dont votre équipe chargée des données peut sélectionner la solution la mieux adaptée à vos besoins particuliers en matière d’exploration de données.

Pour plus d’informations, consultez également : Les meilleurs outils d’analyse des données

Sommaire

• Meilleurs outils et logiciels d’exploration de données : tableau comparatif
• SAS Visual Data Mining and Machine Learning
• Oracle Machine Learning in Autonomous Database
• Talend Data Fabric
• RapidMiner (Altair)
• Alteryx Designer Cloud
• IBM SPSS Modeler
• KNIME
• Orange
• Qlik Sense
• TIBCO Data Science
• Comment sélectionner un outil d’exploration de données pour votre entreprise
• En résumé : les outils d’exploration de données

Meilleurs outils et logiciels d’exploration de données : tableau comparatif

Les outils d’exploration de données peuvent être déployés sur site ou dans le cloud. Certains sont proposés sous forme de logiciels traditionnels, d’autres sont open source et beaucoup existent comme solutions de logiciel en tant que service (SaaS). Ces outils peuvent également être différenciés selon les fonctionnalités qu’ils offrent, telles que la préparation des données, l’exploration des données et les fonctionnalités avancées de visualisation et de création de rapports. Dans notre étude des meilleurs outils d’exploration de données, nous avons identifié les principaux acteurs et comparé certaines de leurs fonctionnalités clés dans ce tableau :

SAS Visual Data Mining and Machine Learning

SAS Visual Data Mining and Machine Learning (VDMML) est une interface visuelle et de programmation qui rend l’exploration de données de bout en bout possible pour ses utilisateurs. SAS VDMML fonctionne sur SAS Viya, la plateforme d’IA, d’analyse et de gestion des données.

Dans cet écosystème, VDMML est capable de gérer la préparation et la transformation des données, l’ingénierie des caractéristiques et l’exploration des données, tout en prenant en charge les techniques statistiques, d’exploration de données et d’apprentissage automatique. Cet environnement de traitement en mémoire est particulièrement reconnu et apprécié pour son évolutivité, ce qui en fait une excellente option pour les entreprises.

Fonctionnalités clés

• Préparation des données en libre-service et IA intégrée.
• Programmes intégrés d’apprentissage automatique pour combiner des données structurées et non structurées.
• Modèles de bonnes pratiques pour la création de modèles.
• Visualisations de données partageables et rapports interactifs.
• Compatible avec Python, R, Java et Lua.
• Inclut l’accès à une API publique pour la modélisation automatisée ainsi que la création et le déploiement d’applications personnalisées de modélisation prédictive.

Avantages

• Un langage simple — fourni par la génération intégrée de langage naturel — facilite l’interprétation des rapports et réduit la courbe d’apprentissage de l’outil.
• L’ingénierie automatisée des caractéristiques utilise un processus de classement déterminant pour sélectionner les meilleures caractéristiques de modélisation à utiliser lors de la transformation des données.
• Les réseaux antagonistes génératifs (GAN) produisent des données synthétiques qui peuvent être utilisées pour les modèles d’apprentissage profond.
• Traitement analytique évolutif en mémoire.

Inconvénients

• Comme on peut s’y attendre d’un grand nom de l’analyse, SAS est plus cher que bon nombre d’autres outils d’exploration de données.
• SAS propose un écosystème d’outils diversifié et complexe, idéal pour les data scientists et les experts de l’analytique, mais qui peut être difficile à prendre en main pour les utilisateurs moins expérimentés.

Pour en savoir plus, consultez également : Les meilleurs logiciels de veille stratégique 

Oracle Machine Learning in Autonomous Database

Oracle Machine Learning in Autonomous Database est une solution de préparation, d’exploration et d’exploration de données qui utilise plus de 30 algorithmes d’apprentissage automatique évolutifs, exécutés dans la base de données, pour créer des modèles. Elle est accessible depuis SQL et les API REST pour R et Python, et fonctionne bien avec les packages tiers. Idéale pour les clients qui souhaitent travailler principalement dans l’écosystème Oracle, Oracle Machine Learning prend en charge la classification, la régression, le regroupement, les règles d’association, l’extraction de caractéristiques, les séries temporelles, la détection des anomalies et d’autres techniques d’apprentissage automatique.

Bien qu’Oracle Machine Learning comprenne de nombreux composants utiles, son ensemble de fonctionnalités le plus pertinent pour l’exploration de données est Oracle Data Miner, qui propose une approche par glisser-déposer des flux de travail analytiques et de la création de modèles.

Fonctionnalités clés

• L’environnement de notebooks intégré prend en charge les interpréteurs SQL, PL/SQL, Python, R et Markdown.
• Planification et gestion des versions des notebooks.
• Apprentissage automatique automatisé via des API et des interfaces utilisateur sans code.
• Stockage dans la base de données des objets et des scripts Python.
• Fonctionnalités intégrées de parallélisme des données et des tâches pour exécuter des fonctions définies par l’utilisateur.
• Déploiement dans la base de données et par des tiers de modèles au format ONNX pour la notation en temps réel.

Avantages

• La notation efficace des données est disponible grâce aux opérateurs de prédiction SQL intégrés aux requêtes SQL.
• Fonctionnalités de gouvernance des données, de gouvernance des modèles et de sécurité des bases de données plus avancées que celles de nombreux autres outils d’exploration de données.
• Disponibilité des fonctionnalités de ML sur site et dans le cloud.
• Des intégrations sont disponibles pour d’autres outils Oracle, notamment Oracle Analytics Cloud, Oracle Stream Analytics et Oracle APEX.

Inconvénients

• Les cas d’utilisation nécessitant des calculs sur GPU, comme les CNN d’apprentissage profond pour les images, ne sont pas pris en charge.
• OML Notebooks, OML AutoML UI et OML Services sont uniquement disponibles dans la version partagée d’Oracle Autonomous Database.
• Cette solution est optimisée pour les données résidant dans Oracle Autonomous Database ; elle n’est pas idéale pour les utilisateurs dont les données se trouvent dans d’autres environnements.

Talend Data Fabric

Talend Data Fabric est une plateforme unique basée dans le cloud qui centralise l’intégration des données, la gestion de leur qualité et de leur intégrité, la gouvernance des données, la diffusion ainsi que l’intégration des applications et des API. Elle est spécialement conçue pour consolider les activités liées aux données, en fournissant des fonctionnalités d’intelligence et de collaboration qui complètent le travail des professionnels des données, quels que soient leurs niveaux d’expertise technique.

Bien que la partie intégration des données de Talend Data Fabric concentre l’essentiel des fonctionnalités d’exploration de données de la plateforme, celle-ci fonctionne au mieux lorsque toutes ses fonctionnalités sont utilisées conjointement.

Fonctionnalités clés

• Plus de 1 000 connecteurs et composants intégrés pour les principales applications SaaS et sur site, notamment Marketo, Workday, Salesforce, SAP et ServiceNow.
• Intégration des applications et des API pour les microservices.
• Compatible avec les systèmes et fournisseurs de bases de données et de stockage suivants : AWS, Azure, Google Cloud, Snowflake, Microsoft SQL Server, Oracle, Greenplum, SAS, Sybase et Teradata.
• Compatible avec les plateformes de mégadonnées telles que Cloudera, Databricks, Google Dataproc, AWS EMR et Azure HDInsight.
• Streaming Spark natif pour prendre en charge les systèmes de messagerie de mégadonnées en temps réel.

Avantages

• Les frameworks automatisés sont particulièrement efficaces pour améliorer la qualité et la fiabilité des données.
• Les tableaux de bord prêts à l’emploi sont conçus pour assurer un suivi et établir des rapports en continu.
• Avec Trust Score for Snowflake, il s’agit de la seule solution qui dresse le profil d’ensembles de données complets au sein de Snowflake Data Cloud en utilisant le traitement natif de Snowflake ; cette fonctionnalité permet aux professionnels des données d’évaluer la qualité à grande échelle afin de disposer de données saines, prêtes pour l’analytique.
• Les API de données en libre-service accélèrent la création et la mise en production d’API conformes, sans code.

Inconvénients

• Les utilisateurs qui ne maîtrisent pas Java peuvent trouver cet outil difficile à utiliser.
• La courbe d’apprentissage de Talend Data Fabric et des produits associés peut être abrupte.

RapidMiner (Altair)

RapidMiner, racheté par Altair en septembre 2022, est un atelier d’analytique métier axé sur l’exploration de données, l’exploration de texte et l’analytique prédictive. Il utilise une grande variété de techniques descriptives et prédictives pour fournir les informations dont les utilisateurs ont besoin afin de prendre des décisions rentables. RapidMiner, avec son serveur analytique RapidAnalytics, offre également des fonctionnalités complètes de reporting et de tableaux de bord.

Bien que les visualisations de RapidMiner aient historiquement été quelque peu limitées, la fonctionnalité Visual Workflow Designer reste efficace pour aider les utilisateurs à visualiser leurs processus. À la suite de son récent rachat par Altair, RapidMiner pourrait très bien subir d’autres changements dans ce domaine.

Fonctionnalités clés

• Les résultats des analyses sont agrégés aux emplacements pertinents plutôt que sous forme d’ensembles de données complets en mémoire.
• Les algorithmes sont directement appliqués aux données pour accélérer les performances.
• Connexion graphique à Hadoop pour prendre en charge l’analytique des mégadonnées.
• Propagation des métadonnées.
• Observabilité du stockage et des comportements à l’exécution.

Avantages

• Aucun frais de licence logicielle n’est nécessaire pour utiliser RapidMiner.
• RapidMiner propose un support parmi les plus flexibles et les plus abordables pour les utilisateurs de solutions d’exploration de données.
• Cet outil est connu pour développer rapidement des processus complexes d’exploration de données.
• L’installation prend moins de cinq minutes.

Inconvénients

• RapidMiner peut présenter une courbe d’apprentissage abrupte, en particulier pour les utilisateurs qui ne connaissent pas les logiciels de données open source.

Alteryx Designer Cloud

Alteryx est connu pour ses diverses solutions d’automatisation de la science des données et de l’analytique. La plateforme Alteryx Analytics Cloud existe en plusieurs versions, mais c’est Alteryx Designer Cloud qui offre les meilleures fonctionnalités pour répondre à la plupart des besoins des entreprises en matière d’exploration de données.

De nombreux utilisateurs choisissent Alteryx Designer Cloud pour son équilibre entre des outils d’entreprise sophistiqués, des visualisations intuitives et d’autres fonctionnalités facilitant l’utilisation. Même s’il peut rencontrer des problèmes de traitement ou de mémoire avec les ensembles de données les plus volumineux, ses échantillons de données intelligents, son traitement pushdown et sa compatibilité avec divers environnements cloud et d’entreposage de données permettent aux utilisateurs de faire évoluer cet outil au gré de leurs besoins.

Fonctionnalités clés

• Interface facile à utiliser, basée sur le glisser-déposer.
• Environnement cloud sans code ou low-code.
• Fonctionnalités de préparation, de fusion et d’analyse des données.
• Partage de projets, contrôle des versions, workflows collaboratifs et autres fonctionnalités de collaboration.
• Fonctionnalités intégrées de gouvernance et de sécurité.
• Échantillons de données intelligents et traitement pushdown.Compatibilité avec AWS, Google Cloud Platform et Snowflake.

Avantages

• La fonctionnalité de glisser-déposer rend cette plateforme très intuitive, notamment pour la visualisation des données.
• La barre de qualité des données et le profilage visuel des données simplifient la visualisation des performances et des résultats de l’exploration de données.
• Le traitement pushdown permet aux utilisateurs de tirer parti de l’évolutivité des environnements d’entreposage de données cloud.
• Plusieurs modules complémentaires Alteryx pertinents peuvent facilement être ajoutés au produit de base.

Inconvénients

• Limites possibles en matière de puissance de traitement.
• Les utilisateurs peuvent disposer d’options limitées pour personnaliser les workflows.

IBM SPSS Modeler

IBM SPSS Modeler est un outil visuel de science des données et d’apprentissage automatique qui accélère les tâches opérationnelles des data scientists. Cette solution IBM offre de nombreux cas d’utilisation, notamment la découverte et la préparation des données, la gestion et le déploiement des modèles, ainsi que l’apprentissage automatique pour la monétisation des actifs de données.

SPSS Modeler est disponible seul ou avec IBM Cloud Pak for Data, une plateforme conteneurisée de données et d’IA destinée à créer et exécuter des modèles prédictifs dans des clouds publics, des clouds privés ou sur site.

Fonctionnalités clés

• Identifie des tendances dans les textes, les fichiers plats, les bases de données, les entrepôts de données et les distributions Hadoop au sein d’un environnement multicloud.
• Plus de 40 algorithmes d’apprentissage automatique prêts à l’emploi.
• Intégration d’Apache Spark pour accélérer le calcul en mémoire.
• Sécurité et gouvernance des données de niveau entreprise.
• Compatibilité open source avec R et Python.

Avantages

• Les outils open source comme R et Python offrent aux utilisateurs de SPSS Modeler davantage de possibilités de personnalisation.
• Conçu pour prendre en charge aussi bien les analystes de données et les programmeurs que les utilisateurs sans compétences en programmation.
• La flexibilité hybride est utile à de nombreuses entreprises.
• Cet outil est réputé bien évoluer avec la croissance des besoins de l’organisation en matière d’exploration de données.

Inconvénients

• SPSS Modeler peut être coûteux.
• Certaines formes de personnalisation peuvent être difficiles, même si les nouvelles fonctionnalités open source ont contribué à améliorer ce point.

KNIME

The Konstanz Information Miner — plus connu sous le nom de KNIME — est une plateforme open source d’analytique, de reporting et d’intégration des données qui nécessite peu de connaissances en programmation. Elle intègre des composants d’apprentissage automatique et d’exploration de données au moyen d’un pipeline de données modulaire.

La KNIME Analytics Platform peut servir à préparer, modéliser et visualiser les données, automatiser les feuilles de calcul, réaliser des opérations ETL et effectuer diverses autres tâches de préparation et d’exploration des données. À son niveau le plus basique, KNIME est un outil gratuit que les utilisateurs peuvent télécharger directement depuis le site web de KNIME. Les versions Community Hub et Business Hub offrent des fonctionnalités supplémentaires à un prix plus élevé.

Fonctionnalités clés

• Une communauté active intègre continuellement de nouveaux développements.
• Partage et collaboration autour des workflows et des composants.
• Gestion des versions et accès en lecture pour les utilisateurs sans licence.
• Cœurs virtuels définis par l’utilisateur pour l’exécution des workflows.
• Des fonctionnalités avancées d’automatisation, de déploiement et de gestion sont disponibles dans les offres payantes.

Avantages

• L’interface glisser-déposer réduit les besoins en programmation.
• Cet outil est efficace pour maintenir les travaux à jour, notamment dans les projets collaboratifs.
• Les utilisateurs peuvent combiner des outils issus de différents domaines avec les nœuds natifs de KNIME dans un même workflow, notamment des scripts en R et Python, du ML et des connecteurs vers Spark.
• La version gratuite de cet outil offre de nombreuses fonctionnalités de collaboration.

Inconvénients

• KNIME est connu pour mobiliser beaucoup de ressources mémoire.
• La plupart des fonctionnalités d’automatisation ne sont pas disponibles dans la version gratuite.

Orange

Orange est une solution open source d’exploration de données qui inclut des fonctionnalités avancées d’apprentissage automatique et de visualisation des données. Elle aide les utilisateurs à créer plus facilement des workflows visuels d’analyse des données grâce à une vaste boîte à outils.

Parmi les visualisations proposées par Orange figurent les boîtes à moustaches et les nuages de points, les arbres de décision, les cartes thermiques, les projections linéaires et les clusters hiérarchiques. Grâce à ses nombreuses options de visualisation et à ses widgets de formation, Orange est l’un des outils d’exploration de données et d’analytique les plus couramment utilisés dans les écoles, les universités et les formations en ligne destinées aux débutants en science des données.

Fonctionnalités clés

• Les options de visualisation des données incluent les distributions statistiques, les boîtes à moustaches et les nuages de points, les arbres de décision, le clustering hiérarchique, les cartes thermiques et les projections linéaires.
• Classement et sélection des attributs.
• Prototypage de workflows d’analyse des données.
• Compatible avec des sources de données tierces.
• Traitement automatique du langage naturel, exploration de texte et extraction de règles d’association.

Avantages

• Orange est l’un des rares outils à mettre autant l’accent sur l’analyse exploratoire et pédagogique des données.
• Les widgets et les connecteurs sont faciles et rapides à configurer pour créer des prototypes de workflows d’analyse des données.
• Facile à apprendre, cet outil est utilisé dans les écoles, les universités et les formations professionnelles.
• Les modules complémentaires d’Orange offrent des cas d’utilisation particulièrement intéressants, notamment la possibilité pour les bioinformaticiens et les biologistes moléculaires de classer les gènes et d’effectuer des analyses d’enrichissement.

Inconvénients

• Cet outil est limité en ce qui concerne les fonctionnalités avancées d’exploration de données et d’analytique.
• Le soutien de la communauté d’utilisateurs est limité, même si l’outil est relativement facile à utiliser sans ce type d’assistance.

Pour plus d’informations, voir également :Techniques d’exploration de données 

Qlik Sense

Qlik Sense est une solution d’analytique et d’exploration de données qui combine visualisations, tableaux de bord, IA et analytique dans un format de plateforme cloud. Cette plateforme peut combiner des données provenant de centaines de sources externes afin de fournir aux utilisateurs de tous niveaux les informations dont ils ont besoin.

Particulièrement utile aux utilisateurs ayant peu ou pas d’expérience en science des données, Qlik Sense propose des fonctionnalités d’analytique augmentée, notamment des suggestions générées par l’IA, des pipelines de données en temps réel, la préparation automatisée des données, la recherche et l’interaction en langage naturel, ainsi que l’analytique prédictive. Qlik Sense peut être déployé sur Qlik Cloud, dans un cloud privé, sur site ou selon des options de déploiement hybrides.

Fonctionnalités clés

• Insight Advisor, l’assistant IA de Qlik Sense, propose la génération d’informations, l’automatisation des tâches, ainsi que la recherche et l’interaction en langage naturel.
• SaaS, multicloud, sur site, cloud hybride et autres options de déploiement.
• Moteur associatif pour des calculs rapides et contextualisés.
• Création d’applications analytiques avec des visualisations intelligentes et une fonctionnalité de glisser-déposer.

Avantages

• Insight Advisor fournit aux utilisateurs des informations et des analyses suggérées, automatise les tâches et propose également des analyses avancées en temps réel.
• Qlik Sense s’intègre à des centaines d’applications, de bases de données, de services cloud et de services de gestion de fichiers.
• Les visualisations de Qlik sont variées et hautement interactives.
• Qlik Sense propose aux utilisateurs des fonctionnalités d’analytique mobile et embarquée.

Inconvénients

• Les utilisateurs ayant moins d’expérience en science des données peuvent avoir du mal à apprendre à utiliser cet outil au début.
• Cet outil n’est pas idéal pour les besoins d’exploration de données non structurées, comme l’exploration de données issues des réseaux sociaux.

TIBCO Data Science

TIBCO Data Science est une solution unifiée de science des données qui réunit les atouts de TIBCO Statistica, TIBCO Spotfire Data Science, TIBCO Spotfire Statistics Services et TIBCO Enterprise Runtime for R. Bien que la plateforme intègre de nombreuses fonctionnalités avancées, son interface est conçue pour rester simple, avec une configuration par glisser-déposer et des fonctions de collaboration simples, à la manière de Slack.

Les utilisateurs de TIBCO Data Science peuvent profiter de modèles prédéfinis, du contrôle des versions et de diverses intégrations tierces. L’un des points forts de ce logiciel réside dans la variété et la richesse de ses visualisations de données et de flux de travail.

Fonctionnalités clés

• Team Studio pour créer des pipelines de données en collaboration.
• Interface par glisser-déposer.
• Intégration de code via Jupyter Notebook.
• Possibilités d’intégration avec Python et R.
• Espaces de travail paramétrés créés par les utilisateurs.
• Gestion, évaluation et gouvernance des modèles.
• Fédération des charges de travail de science des données entre SAS, MatLab, R et Python.

Avantages

• Les utilisateurs disposent de nombreuses possibilités de personnalisation et d’intégration.
• Les fonctionnalités de contrôle des versions et de partage de projets facilitent la collaboration des équipes sur les projets d’exploration de données.
• TIBCO Data Science est généralement considéré comme un outil facile à utiliser.

Inconvénients

• Une documentation limitée et une communauté d’utilisateurs plus restreinte peuvent nuire à l’assistance client lors de l’utilisation de cet outil.
• Moins connu dans le domaine de l’exploration de données, TIBCO dispose généralement de moins de ressources pour les utilisateurs, tout en affichant un prix relativement élevé.

Comment choisir un outil d’exploration de données pour votre organisation

Face à la multitude d’options et de fonctionnalités qui se recoupent, il peut être difficile de choisir l’outil d’exploration de données adapté à vos besoins en matière de transformation des données. Pour vous aider dans votre prise de décision, tenez compte des conseils et bonnes pratiques suivants :

Recherchez des outils qui répondent aux exigences propres à votre secteur

Si de nombreux outils d’exploration de données sont assez génériques, certains sont déjà spécialisés dans le traitement des données propres à certains secteurs. À tout le moins, si vous travaillez dans un secteur fortement réglementé comme l’administration publique ou la santé, recherchez des outils intégrant des fonctions de sécurité et de gouvernance de niveau entreprise, ou capables de s’intégrer à ce type d’outils.

Vérifiez le type de données sur lesquelles vous travaillez et vos objectifs d’exploration de données

Travaillez-vous principalement avec des données structurées, des données non structurées ou une combinaison des deux ? Traitez-vous de très grandes quantités de données pour un projet donné, ou de plus petites quantités de données de manière régulière ?

Il est important de savoir de quel type de données vous disposez et quelle préparation sera nécessaire pour obtenir de bons résultats. Chaque outil d’exploration de données possède des capacités qui lui sont propres lorsqu’il s’agit de traiter différents formats et volumes de données. Il est donc important de savoir ce dont vous avez besoin, puis d’effectuer les recherches et la sélection en conséquence.

Choisissez un outil qui s’intègre à votre pile d’outils existante

Bon nombre des meilleurs outils d’exploration de données s’intègrent aux environnements cloud, aux entrepôts de données, aux bases de données et aux autres outils que votre entreprise utilise quotidiennement. Pour tirer le meilleur parti de votre cycle de vie de l’exploration de données, recherchez un outil qui s’intègre clairement aux autres solutions de votre pile technologique. Vous pouvez également rechercher et adopter une plateforme complète de gestion des données qui intègre l’exploration de données parmi ses fonctionnalités.

Sélectionnez un outil doté de fonctionnalités efficaces de reporting et de visualisation

Si la plupart des outils d’exploration de données intègrent certaines fonctionnalités de visualisation, beaucoup ne proposent que des visuels très basiques et standardisés, que les utilisateurs ne peuvent pas personnaliser. Il est particulièrement important pour les parties prenantes qui ne sont pas des spécialistes des données de trouver un outil proposant diverses options de visualisation faciles à utiliser, afin de comprendre ce qui se passe au cours du cycle de vie de l’exploration de données.

Tenez compte de votre budget et des compétences internes en science des données

Des versions gratuites sont disponibles pour plusieurs outils d’exploration de données, mais d’autres peuvent rapidement devenir coûteux, en particulier si vous investissez dans un outil doté de plus de fonctionnalités que nécessaire ou que vous ne savez réellement pas utiliser. Définissez votre budget en amont, puis évaluez les compétences de votre équipe et ce dont elle a besoin de la part d’un outil d’exploration de données. Dans certains cas, un simple classeur Excel ou Google Sheets suffira aux besoins de votre équipe en matière d’exploration de données.

Déterminez si vous avez besoin d’un outil capable de gérer l’exploration de mégadonnées

Si vous travaillez avec des mégadonnées, vous devrez trouver un outil capable de traiter raisonnablement ces volumes de données sans problèmes de latence ou de mémoire. Certains outils plus petits et open source, comme Orange, n’ont peut-être pas la capacité de gérer efficacement ce type d’ensembles de données.

Voir aussi : Utiliser l’IA et l’analytique des données pour monétiser les données : 4 techniques

En résumé : les outils d’exploration de données

L’utilisation des outils d’exploration de données constitue aujourd’hui une pratique essentielle tant dans les processus de gestion des données et de transformation numérique aujourd’hui. Les enseignements tirés des outils d’exploration de données peuvent aider les organisations dans des domaines allant de l’analyse des sentiments sur les comptes de réseaux sociaux d’une marque aux découvertes diagnostiques dans les secteurs de la santé et de l’industrie pharmaceutique.

Compte tenu de la grande diversité des cas d’usage potentiels de l’exploration de données, choisir le meilleur outil d’exploration de données consiste moins à trouver l’option la plus coûteuse ou la plus complète qu’à sélectionner un outil adapté aux besoins précis de votre organisation.

Avant de sélectionner une solution d’exploration de données pour votre entreprise, tenez compte de votre budget, des compétences de votre équipe de science des données, de vos objectifs de données à court et à long terme, ainsi que des exigences sectorielles ou régionales auxquelles vous êtes soumis.

À lire ensuite : Les meilleurs logiciels de business intelligence