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Le traitement de données consiste à soumettre des données brutes à un ensemble de processus permettant de bénéficier de données de meilleure qualité, pouvant être exploitées par les entreprises et les organismes. L'ensemble des opérations auxquelles sont soumises ces données sont réalisées à l'aide d'ordinateurs.
Les utilisateurs disposent des données traitées en libre-service. Ces données peuvent être sous forme de texte brut, de vidéos, de graphiques, de photos...
En tout, six étapes sont nécessaires au traitement des données :
- La collecte : c'est l'étape représentant l'extraction des informations devant être traitées, de leurs sources d'origine. Pour un résultat final de qualité, les sources doivent être fiables.
- Le prétraitement : ces données doivent être nettoyées et organisées pour être vérifiées et préparées pour l'étape suivante. À ce niveau, elles ne doivent contenir aucune erreur. Ainsi, elles ne doivent pas être incomplètes, incorrectes ou redondantes. Toutefois, elles peuvent être enrichies.
- La saisie de données : les données retenues sont ensuite saisies dans leur destination, qui peut être un CRM type Salesforce ou un entrepôt de données type Amazon Redshift. Les données commencent alors à prendre la forme d'informations exploitables.
- Le traitement : ces données sont traitées à ce niveau-là pour interprétation. Cette étape est réalisée à l'aide d'algorithmes, en recourant à des processus qui peuvent différer en fonction de la destination de ces données et l'utilisation prévue : besoins des clients, analyse de modèles publicitaires...
- La sortie et l'interprétation des données : les données traitées et converties peuvent être lues et exploitées par leurs destinataires finaux, sans que ces derniers n'aient les compétences requises pour un data scientist.
- Le stockage : les données traitées peuvent être utilisées de manière immédiate ou être stockées pour une utilisation ultérieure, et ce en respectant certaines directives, telles que le Règlement général sur la protection des données (RGPD).
Vu que la technologie Cloud recourt aux méthodes du traitement de données, en optimisant leurs performances. Ceci permet aux utilisateurs finaux de disposer rapidement d’un très grand volume de données de qualité, et ce dans le but de bénéficier d’avantages précieux. Ainsi, de plus en plus d’entreprises, migrent leur big data vers le Cloud, ce qui leur permet de réunir l’ensemble de leurs plates-formes en un système unique.