Data Scientists
Le data explorer
Considéré comme le chercheur d’or du 21ème siècle, le Data Scientist s’aventure dans le patrimoine (Big) Data d’une entreprise à la recherche de pépites à transformer.
Ce nouveau métier possède des enjeux tant opérationnels que stratégiques. Ses missions sont, entre autres : élaborer des modèles prédictifs, rendre lisible et exploitable la donnée, construire des algorithmes de machine learning.
Pour répondre aux problématiques qui lui sont posées, les Data Scientists doivent être à même de déterminer quelles sont les données à leur disposition, celles dont ils ont réellement besoin, de les comprendre (le contexte et la qualité) pour enfin les exploiter ! À ses questions, Zeenea propose une solution et des fonctionnalités.
Le Data social explorer
du data scientist
Afin d’apporter du sens et un contexte autour du patrimoine de données, il est indispensable pour une entreprise de s’outiller d’un data catalog. Zeenea est le moteur de recherche de la métadonnée d’une entreprise ; il permet aux Data Scientists, entre autres, de trouver, identifier et comprendre les données depuis une interface intuitive.
Notre data catalog devient l’outil de référence des data scientists dans leur phase de data discovery.
Il permet de :
Trouver des jeux de données pertinents
Notre data catalog indexe – et met à jour de manière automatique – la connaissance data des jeux de données catalogués dans Zeenea depuis les systèmes data avec lesquels il est connecté.
De la même manière que Google, les Data Scientists ont accès à un moteur de recherche pour accélérer et simplifier la découverte des jeux de données pertinents pour leur cas d’usage.
Il lui suffit d’un mot-clé, quelques filtres et un clic pour retrouver le jeu de données auquel il pensait.
L’avantage de Zeenea
+ Découvrir les jeux de données mis à leur disposition en quelques minutes seulement.
Comprendre le contexte et faire confiance aux données
Les fonctionnalités de Zeenea permettent aux utilisateurs de la donnée, comme les Data Scientists, de comprendre le contexte d’un jeu de données.
Les métadonnées importées de manière automatique ou renseignées à la main du Data Steward dans notre data catalog permettent à quiconque de vérifier la pertinence ou encore la qualité d’un jeu de données pour son cas d’usage.
Le Data Scientist peut également étudier les relations associées à un jeu de données grâce à notre fonctionnalité de data lineage, une représentation graphique du cycle de vie de la donnée.
L’avantage de Zeenea
+ Améliorer la productivité des utilisateurs dans leur compréhension des données.
Collaborer entre utilisateurs de la donnée
Nous proposons un data catalog collaboratif permettant aux Data Scientists de partager leurs connaissances sur les jeux de données grâce à des fonctionnalités communautaires, tels qu’un système de commentaires.
Les différents profils data d’une entreprise (CDO, Data Steward ou encore Data Analyst) participent ainsi à la construction et l’amélioration de la connaissance du patrimoine data.
Ces informations centralisées dans notre data catalog permettent de palier à une connaissance tribale autour de la donnée d’entreprise.
Le partage d’informations et de retours d’expérience dans notre data catalog permettent aux Data Scientists de prendre de meilleures décisions dans le choix des jeux de données à utiliser.
L’avantage de Zeenea
+ Faire intéragir les utilisateurs des données.
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