Qu’est-ce que l’optimisation des données ?

L’optimisation des données consiste à améliorer l’organisation et la qualité des jeux de données afin d’assurer un stockage, un traitement et une analyse efficaces des données par les entreprises et autres entités.

L’optimisation des données englobe un large éventail de techniques de gestion des données. Elle comprend des stratégies visant à rationaliser le nettoyage, le stockage, la transformation et le traitement des données, ainsi que des stratégies d’optimisation des requêtes. En optimisant efficacement leurs données, les entreprises peuvent prendre des décisions plus éclairées, établir des opérations plus rentables et soutenir des projets d’intelligence artificielle (IA) évolutifs.

Alors que les entreprises se concentrent de plus en plus sur l’optimisation de leur patrimoine de données, nombre d’entre elles déploient des solutions pilotées par l’IA pour améliorer les processus d’optimisation des données. Ces solutions comprennent des outils de nettoyage des données alimentés par l’IA, des logiciels de gouvernance des données et d’observabilité, des solutions de stockage dans le cloud hybride et des plateformes de data lakehouse.

Si l’accès à des données pertinentes et de qualité a toujours été important pour une analyse fiable et une meilleure prise de décision, il constitue désormais une urgence absolue. Les raisons sont triples : volume de données, complexité et pression concurrentielle liée à l’IA.

Les entreprises doivent aujourd’hui gérer des volumes de données bien plus importants que ce que l’on a connu dans la majeure partie de l’histoire de l’humanité : une étude internationale menée en 2024 auprès d’entreprises de tailles différentes révèle que près des deux tiers d’entre elles gèrent au moins un pétaoctet de données.¹

Une grande partie de ces données sont des mégadonnées : des jeux de données massifs sous différents formats, notamment des données structurées, semi-structurées et non structurées. Les données non structurées, notamment, ne se conforment pas facilement aux schémas fixes des bases de données relationnelles, ce qui signifie que les outils et méthodes conventionnels ne peuvent généralement être utilisés ni pour le traitement, ni pour l’analyse des données non structurées.

Parallèlement, les entreprises subissent des pressions pour exploiter des données adaptées à l’IA, à savoir des informations de qualité, accessibles et fiables, pour l’entraînement et les projets d’intelligence artificielle.

Mais la plupart des entreprises ne disposent pas encore de données prêtes pour l’IA : selon une étude menée en 2024 par l’IBM Institute for Business Value, seuls 29 % des leaders technologiques sont tout à fait d’accord pour dire que leurs données d’entreprise répondent aux normes clés permettant une mise à l’échelle efficace de l’IA générative.²

Pour tirer de la valeur de jeux de données massifs et complexes tout en garantissant la préparation de l’IA, il faut avoir les bons outils, infrastructures et stratégies de gestion des données. Cependant, les entreprises ne peuvent généralement pas se permettre de se doter de ressources de calcul et de stockage infinies. Elles doivent concilier efforts visant à débloquer la valeur et mesures conçues pour maximiser l’efficacité et le retour sur investissement.

L’optimisation des données les aide à y parvenir.

Grâce à l’optimisation des données, les entreprises peuvent améliorer tant la performance que l’efficacité des workflows de données. Diverses techniques d’optimisation aident les entreprises à améliorer la qualité et l’accessibilité de leurs données, tout en réduisant la charge que le stockage et le traitement font peser sur leurs ressources et leurs budgets.

L’optimisation des données aide les entreprises à relever les défis liés à leurs pipelines de données et à leurs budgets. L’optimisation des données présente les avantages suivants :

Les techniques d’optimisation des données permettent d’améliorer la facilité d’utilisation et l’efficacité des workloads de données à des moments clés de leur cycle de vie, tels que le stockage, la transformation et l’utilisation.

L’optimisation du stockage inclut la réduction de l’espace de stockage nécessaire pour les tables et les index de données. Elle englobe également des stratégies pour utiliser différentes options de stockage afin de distribuer les données de manière plus efficace et plus rentable.

• Réduire l’espace de stockage : une approche courante pour réduire l’espace et les coûts de stockage est la compression. Ce processus utilise des algorithmes pour coder et décoder les données, ce qui réduit le nombre de bits nécessaires à leur stockage.

• Utiliser un stockage hiérarchisé : avec le stockage hiérarchisé, les données sont regroupées en fonction des exigences d’accès. Les options de stockage de données plus coûteuses, qui permettent généralement une récupération plus rapide, sont réservées aux données « chaudes », fréquemment consultées. Parallèlement, les données « froides », c’est-à-dire les données moins utilisées, sont conservées dans des environnements de stockage moins coûteux et auxquels l’accès prend plus de temps.

• Choisir l’architecture de stockage des données : outre l’utilisation des niveaux de stockage, l’entreprise peut également choisir une ou plusieurs méthodes de stockage pour optimiser la vitesse, les coûts et d’autres objectifs. Les trois principaux types de systèmes de stockage sont le stockage d’objets, le stockage de fichiers et le stockage par blocs, chacun présentant des avantages et des inconvénients différents.

Les processus de transformation et de nettoyage des données, lorsqu’ils sont menés à bien, permettent d’améliorer considérablement la qualité des données.

La transformation consiste à convertir les données brutes pour obtenir un format et une structure unifiés. La première étape de la transformation des données consiste à les nettoyer. Également appelé « data cleaning » ou « data scrubbing », ce processus consiste à identifier et à corriger les erreurs et les incohérences présentes dans les jeux de données.

Les principales techniques de nettoyage des données sont les suivantes :

• Standardisation : lorsque les données sont représentées dans des structures et des formats différents au sein d’un même jeu de données, les incohérences qui en résultent peuvent rendre leur utilisation plus difficile. La standardisation des structures et des formats de données aide à garantir uniformité et compatibilité pour une analyse précise.

• Déduplication des données : les données dupliquées ou redondantes peuvent fausser l’analyse. La déduplication des données élimine les enregistrements en double (comme ceux créés par des problèmes d’intégration de données, des erreurs de saisie manuelle ou des dysfonctionnements du système). En plus d’améliorer la qualité des données, la déduplication permet de réduire les coûts et l’utilisation des ressources, car moins de ressources informatiques et d’espace de stockage sont consacrés aux enregistrements dupliqués.

• Traiter les valeurs manquantes : les valeurs manquantes peuvent également fausser l’analyse des données. Les tactiques déployées par les professionnels des données pour combler ces lacunes incluent le remplacement des valeurs manquantes par des données estimées ou encore la suppression des entrées incomplètes.

• Validation des données : la validation des données est le processus qui consiste à vérifier que les données sont propres, exactes et prêtes à être utilisées. Elle implique l’établissement et l’application de business rules et de vérifications concernant la cohérence, le type, le format, la portée et l’unicité des données.

Pour remédier au problème de qualité des données lors de l’entraînement des modèles d’IA, les chercheurs se tournent souvent vers des mesures supplémentaires pour améliorer la qualité des jeux de données d’entraînement, notamment l’augmentation des données et la génération de données synthétiques.

La gestion des métadonnées consiste à organiser et à utiliser les métadonnées pour améliorer l’accessibilité et la qualité des données.

Voici quelques exemples de métadonnées :

• Métadonnées descriptives : elles comprennent des informations de base telles que les titres et les mots-clés. Elles contribuent à améliorer la recherche et la découvrabilité des données dans les catalogues, les plateformes de réseaux sociaux et les moteurs de recherche.

• Métadonnées administratives : elles comprennent la propriété, les autorisations et les politiques de conservation. Elles permettent aux entreprises de respecter leurs obligations, ainsi que les exigences réglementaires et internes.

• Métadonnées de préservation : elles permettent d’assurer l’utilisabilité et l’accessibilité des données à long terme. Ce type de métadonnées aide les entreprises à répondre aux exigences de conservation prolongée des données, en particulier dans les secteurs où les enregistrements doivent rester accessibles pour des raisons de conformité.

L’optimisation des requêtes accélère l’exécution des requêtes (la récupération et la manipulation des données) dans les bases de données SQL et NoSQL, tout en minimisant l’utilisation de ressources telles que la mémoire et le processeur. Les techniques d’optimisation des requêtes varient en fonction du type de base de données. En voici quelques-unes parmi les plus courantes :

• Filtrage : s’assurer que le système n’analyse pas de données non pertinentes pour les requêtes.

• Ajouter un index : les index permettent de pré-trier les informations pour alimenter des recherches plus intelligentes.

• Mise en cache : la mise en cache des résultats des requêtes répétitives réduit la nécessité d’un nouveau calcul chaque fois qu’elles reviennent.

• Partitionnement : lors de leur conception, les bases de données peuvent être divisées en segments plus petits pour assurer des requêtes plus rapides et plus ciblées.

Choisir un moteur de requêtes adapté aux besoins est également essentiel dans l’optimisation des requêtes, car tels moteurs peuvent être mieux adaptés à telles workloads. Par exemple, Presto C++ peut être utilisé pour les requêtes haute performance, à faible latence, sur de grands jeux de données, tandis que Spark fonctionne bien pour les tâches complexes et distribuées.

Parmi les autres techniques déployées pour optimiser les données, on peut citer le traitement parallèle (la division des tâches de traitement des données en parties plus petites à exécuter simultanément sur plusieurs processeurs) ; le contrôle d’accès basé sur des règles, ou RBAC (limitant l’accès aux données sensibles, ce qui contribue à prévenir les pertes accidentelles de données et les violations intentionnelles de données) ; et la visualisation des données (la représentation graphique des données pour faciliter l’analyse).

L'optimisation des données peut être considérée comme une composante de la gestion des données ou comme une pratique complémentaire. En fin de compte, ce qui importe, c’est que l’optimisation des données favorise une gestion plus efficace en améliorant la qualité et l’accessibilité des données gérées.

La gouvernance des données est une discipline de gestion qui garantit l’intégrité et la sécurité des données. Elle définit et met en œuvre des politiques, des normes de qualité et des procédures pour la collecte, la possession, le stockage, le traitement et l’utilisation des données.  À ce titre, elle peut prendre en charge diverses techniques d’optimisation des données.

Par exemple, le programme de gouvernance des données d’une entreprise peut établir des indicateurs de qualité des données pour mesurer les progrès en améliorant la qualité des données et définir des politiques de conservation qui aident à optimiser le stockage de données.

Les outils d’optimisation des données vont des solutions ciblées aux plateformes complètes, généralement dotées de composants alimentés par l’IA qui réduisent les processus manuels et favorisent l’efficacité opérationnelle.

Les outils de nettoyage des données alimentés par l’IA peuvent identifier automatiquement les schémas, les anomalies et les incohérences dans les données sources. Les modèles d’IA basés ou entraînés sur des règles peuvent également consolider ou éliminer les doublons en décidant quel enregistrement doit « survivre » en fonction de sa précision, de sa récence ou de sa fiabilité. Les modèles d’IA peuvent automatiser la création et l’application des règles de nettoyage des données, en s’appuyant sur les corrections historiques et le feedback utilisateur.

Les outils d’observabilité des données permettent une surveillance automatisée, des alertes de triage, l’analyse des causes racines, la traçabilité des données et le suivi des accords de niveau de service (SLA), ce qui aide les professionnels à comprendre la qualité des données de bout en bout. Ces outils permettent aux équipes de détecter rapidement des problèmes tels que les valeurs manquantes, les enregistrements en double ou les formats incohérents avant qu’ils n’affectent les dépendances en aval, ce qui permet un dépannage et une résolution plus rapides.

Les outils de gouvernance des données aident les entreprises à appliquer les politiques définies par leurs programmes de gouvernance des données, notamment les politiques d’optimisation des données. Parmi les fonctionnalités courantes des solutions de gouvernance des données figurent la découverte et la classification automatiques des données, l’application des règles de protection des données et de contrôles d’accès basés sur les rôles, ainsi que des fonctions permettant de répondre aux exigences en matière de confidentialité des données et de conformité.

Les solutions de cloud hybride offrent une approche « mixte » du stockage de données, avec des plateformes de cloud public , des environnements de cloud privé et une infrastructure sur site pour aider les entreprises à stocker leurs données de manière flexible, évolutive et rentable.

Les entreprises peuvent choisir l’option de stockage la meilleure et la plus rentable pour répondre à leurs besoins et transférer les workloads si nécessaire. Les approches multicloud hybrides offrent une flexibilité supplémentaire, car les entreprises peuvent utiliser les services de plusieurs fournisseurs de cloud.

Un data lakehouse est une plateforme de données qui combine le stockage de données flexible des data lakes avec les capacités analytiques haute performance des entrepôts de données. Les data lakehouses utilisent le stockage d’objets dans le cloud pour stocker rapidement et à moindre coût un large éventail de types de données.

En outre, leur architecture hybride évite d’avoir à gérer plusieurs systèmes de stockage de données, ce qui les rend moins coûteux à exploiter. Les fonctionnalités des solutions de pointe comprennent plusieurs moteurs de requête pour une exécution efficace des requêtes, ainsi que des capacités intégrées de gouvernance des données, de nettoyage des données et d’observabilité.

Les stratégies et outils d’optimisation des données améliorent l’efficacité et la performance dans de nombreux domaines et secteurs.

• Réseaux IdO (Internet des objets) : la compression de l’énorme quantité de données collectées par les capteurs dans les réseaux IdO permet un stockage cloud plus efficace.⁵

• Gestion de la relation client (CRM) : le nettoyage et la déduplication des données dans les systèmes CRM contribue à améliorer la gestion des prospects, les prévisions de vente et la gestion de la communication client.

• Véhicules autonomes : le filtrage des images collectées pour l’entraînement des modèles de véhicules autonomes permet de garantir que les données d’entraînement comprennent les images les plus pertinentes, tout en accélérant le processus d’entraînement.⁶

• Événements sportifs : la visualisation des données contribue à informer et à accélérer la narration et la création de contenu axées sur les données lors des événements sportifs en direct.⁷