Cartographie Des Données Du Spw Territoire
Toutes les données collectées par l'entreprise doivent être exploitées – c'est-à-dire analysées, triées, segmentées, puis qualifiées. Et pour être utiles, ces données doivent nécessairement être rendues accessibles à tous les métiers d'une entreprise. Mais comment faire? La cartographie des données répond à ce problème, dans le but d'établir une topographie commune à tous les collaborateurs. Qu'est-ce que la cartographie des données? La mise en place d'une cartographie des données est un processus qui permet de recenser, puis de visualiser, les points d'entrée et de traitement de la data. Cette forme de topographie est commune aux différents systèmes d'information de l'entreprise, ce qui donne l'opportunité à tous les collaborateurs de s'en saisir – et de parler le même langage « data ». La mise en œuvre de cette carte concerne donc aussi bien les Data Scientists que les responsables informatiques au sein des services métiers, moins experts en la matière. Comment se construit-elle? Elle est dessinée à l'aide de trois grands « ustensiles »: L' outil sémantique consiste à recenser les métadonnées des données et des objets métier propres à l'entreprise dans un glossaire métier, afin d'optimiser la compréhension et le contexte de la data pour tous.
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Un outil puissant: Le Data Lineage Le Data Lineage se définit comme étant le cycle de vie d'une donnée et un suivi de toutes les transformations qui ont eu lieu entre son état initial et son état final. Le data lineage est fortement lié à la cartographie d'un traitement des données; on doit voir quelles données sont concernées par ce traitement et pouvoir analyser les impacts très rapidement. Par exemple, si une anomalie du traitement a provoqué une corruption des données, on peut savoir quelles données sont potentiellement concernées. Dans un autre cas de figure, la cartographie du point de vue d'une donnée doit pouvoir dire sur quels jeux de données la donnée est issue. Ainsi, on peut analyser rapidement les impacts d'une modification de jeu de données source en retrouvant rapidement les données liées. Les bénéfices de la mise en place de cartographie des données Avec une solution de cartographie, les entreprises peuvent donc répondre aux réglementations data, notamment le RGPD, en répondant à ces questions: Qui?
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Vous devrez notamment clairement identifier les prestataires sous-traitants afin d'actualiser les clauses de confidentialité; Les flux en indiquant l'origine et la destination des données, afin notamment d'identifier les éventuels transferts de données hors de l'Union européenne. Pour chaque traitement de données personnelles, posez-vous les questions suivantes: Qui? Inscrivez dans le registre le nom et les coordonnées du responsable du traitement (et de son représentant légal) et, le cas échéant, du délégué à la protection des données; Identifiez les responsables des services opérationnels traitant les données au sein de votre organisme; Etablissez la liste des sous-traitants. Quoi? Identifiez les catégories de données traitées Identifiez les données susceptibles de soulever des risques en raison de leur sensibilité particulière (par exemple, les données relatives à la santé ou les infractions) Pourquoi? Indiquez la ou les finalités pour lesquelles vous collectez ou traitez ces données (exemple: gestion de la relation commerciale, gestion RH…).
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On peut donc dire que les données scientifiques est dans le top trois langues Python, SQL et Scala. Si vous envisagez d'apprendre une nouvelle langue, pensez à utiliser Scala! Les ingénieurs nécessaires pour l'apprentissage des langues de la machine plus diversifiée Comme la langue réelle de l'apprentissage machine, python Ingénieur d'apprentissage machine élu La langue préférée Pas étonnant. L'algorithme à partir de zéro, et déployer le modèle ML dans de grands environnements de données tels que C ++ et des langues apparentées telles que Scala est également très important. Dans l'ensemble, par rapport à deux autres rôles, la demande d'ingénieurs, langage de programmation d'apprentissage de la machine semble être plus dispersée. [Résumé] ingénieur machine d'apprentissage de la langue principale est: Python, Scala, Java, C ++, Lua, SQL, Javascript, Matlab, CSS et C #. Lire la langue, regardez la grande science des données-cadre de données communes. En plus des données sur le rôle des ingénieurs, Spark est le premier choix pour les grandes compétences de données Seules les données pour les ingénieurs, Hadoop exige plus que la Spark, mais en général, Spark devrait certainement apprendre premier grand cadre de données.
Pourquoi cartographier sa data? Le mappage de données assure un rôle indispensable dans plusieurs processus de gestion de ces dernières: Lors de la migration des éléments: Il s'agit du transfert régulier de la data d'un système à un autre. Celle-ci devient plus aisée grâce au Data Mapping qui permet de schématiser les champs sources vers les champs cibles. Lors de l' intégration de données, une procédure par laquelle les Big Data sont transférées de façon constante. Grâce au mappage, les données sources sont reliées entre elles, au même titre que les données ciblées. Lors de la transformation de la data: Cela désigne la mutation d'un format source d'une donnée dans un format cible, grâce au Data Mapping qui emploie des formules de conversion pour aboutir sur un format de données adapté à l'analyse. Lors du stockage de celles-ci dans un Data Warehouse ou entrepôt de données, où le Data Mapping assure l'entièreté de celles-ci lors de leur entrée dans le système de stockage. La cartographie recense les données, leur origine et leur usage, mais elle va plus loin en mettant plusieurs fonctions en place.