Tout savoir sur la data source

Une data source indique l’endroit où collecter, intégrer ou stocker les données. Il peut s’agir d’une base de données, d’un fichier ou encore d’une application. Pour assurer l’intégrité des sources de données et le respect de la réglementation, une mise en place de bonnes pratiques est nécessaire. Avec le développement de l’intelligence artificielle sont apparues de nouvelles tendances en matière de gestion des data sources. Découvrez ci-dessous la définition et le fonctionnement des sources de données.

Qu’est-ce qu’une data source ?

Une data source indique l’emplacement physique ou numérique où se trouvent des données. Il s’agit d’un support permettant de collecter, stocker ou encore mettre à jour les données. Pour une entreprise, les sources de données permettent d’obtenir des informations nécessaires à son développement. Il peut s’agir des coordonnées clients, leurs préférences d’achats ou encore des statistiques sur les ventes.

Une data source peut se présenter sous la forme d’une base de données, d’un service de données statistiques, d’un fichier plat ou de tout autre type de format. Elle constitue le point d’entrée pour des analyses. Vous pouvez consulter les données ou les extraire pour les besoins de reporting ou d’alimentation d’un autre système.

Comment fonctionne une data source ?

La data source permet de prendre en charge des données là où elles sont nécessaires. Avec cet outil, vous pouvez collecter, stocker et gérer l’accès à vos données en toute sécurité. Les sources de données permettent également de migrer les données d’un logiciel ou d’un système à un autre. Il existe plusieurs solutions permettant d’établir des connexions entre différentes data sources.

Le protocole de transfert de fichiers (FTP) est spécialisé dans le transfert de fichiers volumineux d’un client à un serveur. Il prend également en charge la connexion de contrôle. Le HTTP quant à lui est un protocole de transfert des hypertextes. Il est utilisé pour accéder au site web et au transfert de petits fichiers comme les pages web.

Par ailleurs, de nombreuses interfaces de programmation d’application (API) sont développées pour connecter les sources de données aux applications. Les API permettent de transférer des données du serveur vers le client. Dans le cas des sites web, les API utilisent des protocoles comme REST ou SOAP pour le déplacement des données.

Exemples d’utilisation de data source

Vous pouvez facilement trouver des exemples d’utilisation de sources de données dans la vie courante.

  • L’open data constitue des sources de données proposées en libre-service sur de nombreux domaines comme la santé, la démographie ou encore l’immobilier. En France, vous pouvez accéder aux données publiques via le site data.gouv.fr.
  • Les entreprises utilisent des statistiques fournies par Google Analytics pour suivre le trafic de leurs sites internet ou le comportement des clients.
  • Sur LinkedIn, vous pouvez consulter les tendances du marché du travail, les relations professionnelles ou encore les réactions des utilisateurs à propos de certains sujets.
  • Les applications comme SQL Server Analysis Services, Azure Analysis Services ou Power BI exploitent les sources de données et procurent aux entreprises des informations indispensables à des prises de décisions éclairées.

Citons plusieurs types de data source

Avec le développement du Big Data, de nouveaux formats de data sources sont apparus et continuent à se développer. Malgré cette diversification, ils peuvent toujours être classés en sources de données machine ou sources de données fichier.

Source de données machine

Les sources de données machines appartiennent au système qui les héberge. De l’emplacement du serveur à l’identification des utilisateurs, elles contiennent des informations dont le gestionnaire de pilotes a besoin pour établir la connexion à la data source. Ces dernières sont associées au Data Source Name (DSN) attribué par les utilisateurs et utilisé ensuite pour initier la connexion ou consulter les données.

Source de données fichier

Une source de données fichier regroupe des informations de connexion dans un fichier dont l’extension est .dsn. Il contient un routeur permettant de se connecter à une seule data source. La data source fichier n’est pas spécifique à un utilisateur, une application ou un système. Par conséquent, elle ne dispose pas de nom comme c’est le cas de la data source machine.

L’avantage du fichier .dsn est qu’il est partageable entre plusieurs utilisateurs. Placée sur un réseau, une même source de données fichier peut être utilisée sur plusieurs machines et appelée de façon simultanée par plusieurs applications. Comme n’importe quel fichier informatique, la data source fichier peut être copiée ou modifiée par les utilisateurs.

Quelles sont les bonnes pratiques pour une gestion efficace des data sources ?

L’utilisation de données permet de réaliser des prévisions et prendre des décisions stratégiques. Vous trouvez ici quatre bonnes pratiques pour sécuriser l’intégration et le transfert des données. Vous améliorez ainsi la qualité des informations stockées et évitez de fournir des résultats erronés qui risquent de dégrader les performances de l’entreprise.

  • Utiliser des descriptions précises

Une convention de dénomination clairement définie permet de garantir la cohérence entre les différentes sources de données. Dans la description du DSN, indiquez l’objectif et le contenu de la data source. Cette pratique facilite le choix de la source de données et participe à l’amélioration de la qualité des données.

  • Mettre à jour régulièrement le catalogue de données

Ce catalogue contient la liste des sources de données disponibles au sein de l’entreprise ainsi que leur description. Un catalogue mis à jour régulièrement améliore la productivité et réduit le risque d’utiliser de mauvaises ressources. Prévoyez une interface conviviale pour la consultation du catalogue.

  • Respecter les règles de sécurité des données

Les risques de cyberattaques planent en permanence sur les entreprises. C’est une raison de plus pour sécuriser vos données sensibles lors d’opérations de transfert. Pour cela, vérifiez constamment les connexions des différents intervenants et respectez les règles relatives au changement des mots de passe. Ces mesures permettent de minimiser les risques de piratage sur vos données.

  • Nettoyer les données avant stockage

Une donnée de qualité est primordiale pour assurer des résultats d’analyse pertinents. Or, les données brutes peuvent contenir des erreurs ou des informations manquantes. Pour garantir la justesse des futures analyses, il est impératif de nettoyer les données avant de les intégrer. Vous éliminez ainsi des incohérences qui risquent de fausser les prévisions.

Data source et conformité, quelle est la réglementation ?

Les data sources contiennent des renseignements permettant de se connecter à une application, un système ou encore un site internet pour extraire ou intégrer les données. En France, ces pratiques sont régies par plusieurs textes de loi.

 

D’autre part, la gestion des données personnelles en Europe est encadrée par le Règlement Général sur la Protection des Données (RGPD). Sont concernées toutes les informations liées à une personne physique identifiée.

Quelles sont les nouvelles tendances dans la gestion des data sources ?

Les données présentent un enjeu stratégique pour la performance des entreprises. Cette tendance se confirme de jour en jour. Face à ce besoin vital en données fiables, de nouvelles tendances se dégagent au niveau de la gestion des sources de données.

Le Cloud Computing

Le Cloud Computing désigne la fourniture de services informatiques via le Cloud. Il permet d’accélérer l’innovation avec la mutualisation des ressources. Les plateformes de Cloud Computing comme Microsoft Azure présentent plusieurs avantages.

  • La suppression des achats de matériel et des logiciels permet d’optimiser les coûts informatiques.
  • Avec les services du Cloud Computing, l’entreprise dispose de plus de flexibilité dans l’utilisation des ressources informatiques.
  • La mise à disposition d’un matériel régulièrement mis à niveau offre aux entreprises des conditions optimales de traitement de données.

 

Les outils d’intégration de données en libre-service

Les outils d’intégration en libre-service fournissent une réponse efficace aux besoins accrus des organisations en migration de données. Ils permettent aux utilisateurs de contourner les services informatiques et gagner en autonomie en matière d’intégration des données. Ils peuvent traiter différents types de data sources comme les bases de données, les API ou les applications cloud. Les interfaces des outils d’intégration en libre-service sont conviviales. Sélectionnez la data source puis cliquez pour choisir : votre requête est prise en charge par le logiciel.

L’automatisation des processus d’extraction et de transformation des données

L’intelligence artificielle (IA) est devenue un élément incontournable dans les activités de l’entreprise. Elle participe à l’optimisation des performances des organisations. Dans le domaine des sources de données, l’IA permet d’automatiser les processus d’extraction, de synchronisation et de migration des données. Les entreprises peuvent ainsi rationaliser leur intégration de données et gagner en agilité.

La data source facilite la migration de données d’un système à un autre. Des évolutions sont à prévoir dans la gestion des sources de données grâce au développement de l’intelligence artificielle. Elles permettent aux entreprises de diminuer les coûts informatiques et d’optimiser l’extraction et la migration de données.

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