{"id":1004891,"date":"2024-12-18T11:00:00","date_gmt":"2024-12-18T18:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/grands-ensembles-de-donnees-definition-types-defis-et-solutions\/"},"modified":"2025-02-12T00:00:27","modified_gmt":"2025-02-12T07:00:27","slug":"grands-ensembles-de-donnees-definition-types-defis-et-solutions","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/fr\/grands-ensembles-de-donnees-definition-types-defis-et-solutions\/","title":{"rendered":"Grands ensembles de donn\u00e9es : D\u00e9finition, types, d\u00e9fis et solutions"},"content":{"rendered":"\n<p>Les grands ensembles de donn\u00e9es deviennent essentiels pour les organisations, les chercheurs et les entreprises. Ces ensembles de donn\u00e9es offrent des informations pr\u00e9cieuses qui peuvent aider \u00e0 prendre des d\u00e9cisions \u00e9clair\u00e9es, \u00e0 identifier des tendances et \u00e0 stimuler l&rsquo;innovation. Cependant, le traitement des grands ensembles de donn\u00e9es demande plus de travail. Il faut des outils, des techniques et des strat\u00e9gies sp\u00e9cialis\u00e9s pour traiter, stocker et analyser ces donn\u00e9es de mani\u00e8re efficace.   <\/p>\n\n<p>Ce guide complet vous expliquera le monde des grands ensembles de donn\u00e9es, en explorant leur d\u00e9finition, leurs types, les meilleures pratiques pour les g\u00e9rer et les d\u00e9fis qu&rsquo;ils posent. Nous verrons \u00e9galement comment QuestionPro Research peut vous aider \u00e0 travailler avec des ensembles de donn\u00e9es volumineux, en vous donnant un aper\u00e7u de la recherche et de l&rsquo;analyse modernes. <\/p>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Qu&rsquo;est-ce qu&rsquo;un ensemble de donn\u00e9es ?<\/h2>\n\n<p>Un ensemble de donn\u00e9es est une collection de points de donn\u00e9es li\u00e9s, g\u00e9n\u00e9ralement organis\u00e9s dans un format structur\u00e9 tel qu&rsquo;un tableau. Chaque ligne repr\u00e9sente un enregistrement individuel et chaque colonne un attribut ou une variable sp\u00e9cifique. Un ensemble de donn\u00e9es constitue une base d&rsquo;informations qui peut \u00eatre manipul\u00e9e, analys\u00e9e et interpr\u00e9t\u00e9e afin de d\u00e9couvrir des <a href=\"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/insight\/\">informations<\/a> pr\u00e9cieuses.  <\/p>\n\n<p>Les ensembles de donn\u00e9es peuvent \u00eatre cr\u00e9\u00e9s \u00e0 partir de diverses sources, notamment des enqu\u00eates, des exp\u00e9riences, des transactions, etc. Ils jouent un r\u00f4le crucial dans diff\u00e9rents domaines, notamment la recherche, le marketing, les soins de sant\u00e9 et la finance. <\/p>\n\n<p>Les donn\u00e9es peuvent \u00eatre structur\u00e9es, non structur\u00e9es ou semi-structur\u00e9es dans les grands ensembles de donn\u00e9es. Cette diversit\u00e9 dans les types de donn\u00e9es cr\u00e9e des complexit\u00e9s dans le traitement et l&rsquo;analyse. <\/p>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Types d&rsquo;ensembles de donn\u00e9es<\/h2>\n\n<p>Il est essentiel de comprendre les diff\u00e9rents types d&rsquo;ensembles de donn\u00e9es pour les g\u00e9rer et les analyser efficacement. Voici les principales cat\u00e9gories : <\/p>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">1. Donn\u00e9es structur\u00e9es<\/h3>\n\n<p>Les donn\u00e9es structur\u00e9es sont hautement organis\u00e9es et facilement consultables. Elles r\u00e9sident g\u00e9n\u00e9ralement dans des bases de donn\u00e9es et sont format\u00e9es d&rsquo;une mani\u00e8re pr\u00e9d\u00e9finie, comme des tableaux. Voici quelques exemples courants :  <\/p>\n\n<ul>\n<li><strong>Bases de donn\u00e9es relationnelles :<\/strong> Bases de donn\u00e9es SQL o\u00f9 les donn\u00e9es sont stock\u00e9es dans des tableaux.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Feuilles de calcul Excel : <\/strong>Donn\u00e9es organis\u00e9es en lignes et en colonnes.<\/li>\n<\/ul>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">2. Donn\u00e9es non structur\u00e9es<\/h3>\n\n<p>Les donn\u00e9es non structur\u00e9es ont besoin d&rsquo;un format pr\u00e9d\u00e9fini, ce qui facilite leur analyse \u00e0 l&rsquo;aide d&rsquo;applications traditionnelles de traitement des donn\u00e9es. Ce type de donn\u00e9es peut \u00eatre riche en texte et comprend des formats tels que : <\/p>\n\n<ul>\n<li><strong>Documents textuels : <\/strong>Courriels, rapports et messages sur les m\u00e9dias sociaux.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Fichiers multim\u00e9dias :<\/strong> Images, audio et vid\u00e9o.<\/li>\n<\/ul>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">3. Donn\u00e9es semi-structur\u00e9es<\/h3>\n\n<p>Les donn\u00e9es semi-structur\u00e9es se situent entre les donn\u00e9es structur\u00e9es et non structur\u00e9es. Bien qu&rsquo;elles ne se conforment pas \u00e0 une structure rigide, elles contiennent n\u00e9anmoins certaines propri\u00e9t\u00e9s organisationnelles qui les rendent plus faciles \u00e0 analyser que les donn\u00e9es non structur\u00e9es.  En voici quelques exemples :<\/p>\n\n<ul>\n<li><strong>Fichiers XML :<\/strong> Utilis\u00e9s pour l&rsquo;\u00e9change de donn\u00e9es.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Fichiers JSON :<\/strong> courants dans les applications web.<\/li>\n<\/ul>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Que sont les grands ensembles de donn\u00e9es ?<\/h2>\n\n<p>Les ensembles de donn\u00e9es volumineux, souvent appel\u00e9s \u00ab\u00a0big data\u00a0\u00bb, sont constitu\u00e9s de vastes volumes de donn\u00e9es que les applications traditionnelles de traitement des donn\u00e9es ne peuvent pas traiter efficacement. Ces ensembles de donn\u00e9es sont caract\u00e9ris\u00e9s par les trois V du big data : Volume, Vitesse et Vari\u00e9t\u00e9. <\/p>\n\n<ul>\n<li><strong>Le volume : <\/strong>Il s&rsquo;agit de la taille m\u00eame des donn\u00e9es collect\u00e9es, allant de t\u00e9raoctets \u00e0 p\u00e9taoctets. Ces ensembles de donn\u00e9es proviennent souvent de sources multiples, notamment des m\u00e9dias sociaux, des appareils IoT et des transactions commerciales. <\/li>\n\n\n\n<li><strong>La vitesse : <\/strong>Il s&rsquo;agit de la vitesse \u00e0 laquelle les donn\u00e9es sont g\u00e9n\u00e9r\u00e9es et doivent \u00eatre trait\u00e9es. Dans de nombreux cas, l&rsquo;analyse en temps r\u00e9el est essentielle pour prendre des d\u00e9cisions opportunes sur la base des donn\u00e9es. <\/li>\n\n\n\n<li><strong>Vari\u00e9t\u00e9 :<\/strong> Cela met en \u00e9vidence les diff\u00e9rents types de donn\u00e9es impliqu\u00e9s, y compris les donn\u00e9es structur\u00e9es, non structur\u00e9es et semi-structur\u00e9es. La combinaison de ces types de donn\u00e9es ajoute de la complexit\u00e9 \u00e0 l&rsquo;analyse. <\/li>\n<\/ul>\n\n<p>Travailler avec de grands ensembles de donn\u00e9es permet aux chercheurs et aux entreprises de d\u00e9couvrir des mod\u00e8les, des relations et des informations qui \u00e9taient auparavant impossibles \u00e0 obtenir. Ces donn\u00e9es peuvent fournir des informations pr\u00e9cieuses pour diverses applications, notamment la recherche dans le domaine de la sant\u00e9, l&rsquo;analyse du comportement des clients et les pr\u00e9visions financi\u00e8res. <\/p>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Meilleures pratiques et gestion<\/h2>\n\n<p>Pour g\u00e9rer efficacement les ensembles de donn\u00e9es volumineux, il faut mettre en \u0153uvre les meilleures pratiques qui garantissent l&rsquo;efficacit\u00e9 et la qualit\u00e9. Voici quelques strat\u00e9gies \u00e0 prendre en compte : <\/p>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">1. Choisissez les bonnes solutions de stockage<\/h3>\n\n<p>Il est essentiel d&rsquo;investir dans des solutions de stockage robustes pour g\u00e9rer les ensembles de donn\u00e9es. Les plateformes de stockage en nuage, telles qu&rsquo;Amazon S3 et Google Cloud Storage, offrent des options \u00e9volutives qui peuvent s&rsquo;adapter \u00e0 vos besoins en mati\u00e8re de donn\u00e9es. Ces services offrent la flexibilit\u00e9 et l&rsquo;accessibilit\u00e9 n\u00e9cessaires \u00e0 la gestion moderne des donn\u00e9es.  <\/p>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">2. Contr\u00f4le de la qualit\u00e9 des donn\u00e9es<\/h3>\n\n<p>Le contr\u00f4le de la qualit\u00e9 des donn\u00e9es collect\u00e9es est essentiel pour garantir leur exactitude et leur fiabilit\u00e9. V\u00e9rifiez r\u00e9guli\u00e8rement les donn\u00e9es pour d\u00e9tecter les incoh\u00e9rences, les doublons et les erreurs. Utilisez des techniques de nettoyage des donn\u00e9es pour am\u00e9liorer la qualit\u00e9 globale de l&rsquo;ensemble des donn\u00e9es, ce qui peut am\u00e9liorer les performances des analyses ult\u00e9rieures.  <\/p>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">3. Techniques de compression des donn\u00e9es<\/h3>\n\n<p>Envisagez d&rsquo;utiliser des m\u00e9thodes de compression des donn\u00e9es pour optimiser le stockage et am\u00e9liorer la vitesse de traitement. Les techniques de compression sans perte, comme GZIP ou LZ4, vous permettent de r\u00e9duire la taille des fichiers sans sacrifier l&rsquo;int\u00e9grit\u00e9 des donn\u00e9es, ce qui facilite le stockage et le transfert des ensembles de donn\u00e9es. <\/p>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">4. Utiliser le partitionnement des donn\u00e9es<\/h3>\n\n<p>Le partitionnement des donn\u00e9es consiste \u00e0 diviser de vastes ensembles de donn\u00e9es en segments plus petits et plus faciles \u00e0 g\u00e9rer. Cette pratique am\u00e9liore les performances des requ\u00eates et rend la recherche de donn\u00e9es plus efficace. Choisissez des strat\u00e9gies de partitionnement bas\u00e9es sur des crit\u00e8res tels que le temps, la g\u00e9ographie ou le type de donn\u00e9es afin d&rsquo;optimiser les performances.  <\/p>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">5. Mettre en \u0153uvre des mesures de s\u00e9curit\u00e9 robustes<\/h3>\n\n<p>Les ensembles de donn\u00e9es volumineux s&rsquo;accompagnent de la responsabilit\u00e9 de prot\u00e9ger les informations sensibles. Mettez en \u0153uvre le cryptage, les contr\u00f4les d&rsquo;acc\u00e8s et des audits de s\u00e9curit\u00e9 r\u00e9guliers pour prot\u00e9ger les donn\u00e9es brutes contre les violations et les acc\u00e8s non autoris\u00e9s. La conformit\u00e9 \u00e0 des r\u00e9glementations telles que le GDPR et l&rsquo;HIPAA est essentielle pour maintenir la confidentialit\u00e9 des donn\u00e9es.    <\/p>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">6. Utiliser des outils d&rsquo;analyse performants<\/h3>\n\n<p>L&rsquo;utilisation d&rsquo;outils analytiques performants est essentielle pour le traitement et l&rsquo;analyse des ensembles de donn\u00e9es volumineuses. Des outils tels qu&rsquo;Apache, Hadoop, Spark et les bases de donn\u00e9es SQL permettent de traiter efficacement les big data. Ces plateformes prennent en charge diff\u00e9rents langages de programmation, ce qui permet aux utilisateurs de cr\u00e9er et d&rsquo;analyser des donn\u00e9es de la mani\u00e8re la plus adapt\u00e9e \u00e0 leurs besoins.  <\/p>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Analyse de grands ensembles de donn\u00e9es<\/h2>\n\n<p>Une fois ces ensembles de donn\u00e9es g\u00e9r\u00e9s efficacement, l&rsquo;\u00e9tape suivante consiste \u00e0 les analyser pour en extraire des informations pr\u00e9cieuses. Voici les principales m\u00e9thodes d&rsquo;analyse des grands ensembles de donn\u00e9es : <\/p>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">1. Analyse statistique<\/h3>\n\n<p>Les m\u00e9thodes statistiques sont essentielles pour comprendre les grands ensembles de donn\u00e9es. Des techniques telles que les statistiques descriptives (moyenne, m\u00e9diane, mode) et les statistiques inf\u00e9rentielles (tests d&rsquo;hypoth\u00e8se, analyse de r\u00e9gression) permettent de r\u00e9sumer les donn\u00e9es et de tirer des conclusions. <\/p>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">2. Algorithmes d&rsquo;apprentissage automatique<\/h3>\n\n<p>L&rsquo;apprentissage automatique fait d\u00e9sormais partie int\u00e9grante de l&rsquo;analyse des grands ensembles de donn\u00e9es. Les algorithmes peuvent identifier des mod\u00e8les et des relations dans les donn\u00e9es qui peuvent ne pas \u00eatre apparents dans les m\u00e9thodes d&rsquo;analyse traditionnelles. Les techniques les plus courantes sont les suivantes :  <\/p>\n\n<ul>\n<li><strong>R\u00e9gression logistique :<\/strong> Utile pour les probl\u00e8mes de classification binaire.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Algorithmes de regroupement : <\/strong>Tels que les K-means et le clustering hi\u00e9rarchique pour regrouper les points de donn\u00e9es similaires.<\/li>\n<\/ul>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">3. Visualisation des donn\u00e9es<\/h3>\n\n<p>La repr\u00e9sentation visuelle des donn\u00e9es permet de communiquer efficacement les informations. Des outils tels que Tableau, Power BI et Google Data Studio permettent aux utilisateurs de cr\u00e9er des visualisations qui facilitent la compr\u00e9hension des tendances et des mod\u00e8les au sein de grands ensembles de donn\u00e9es. <\/p>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">4. Outils d&rsquo;analyse des Big Data<\/h3>\n\n<p>Les plateformes con\u00e7ues pour le traitement des donn\u00e9es volumineuses, comme la plateforme Hadoop, fournissent l&rsquo;infrastructure n\u00e9cessaire au traitement et \u00e0 l&rsquo;analyse de grands ensembles de donn\u00e9es. Elles offrent des capacit\u00e9s de stockage et de traitement distribu\u00e9es, permettant aux organisations de traiter efficacement des volumes de donn\u00e9es massifs.   <\/p>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">D\u00e9fis li\u00e9s \u00e0 l&rsquo;utilisation d&rsquo;ensembles de donn\u00e9es volumineux<\/h2>\n\n<p>Malgr\u00e9 les avantages potentiels des ensembles de donn\u00e9es volumineuses, les organisations sont confront\u00e9es \u00e0 plusieurs d\u00e9fis lorsqu&rsquo;elles les utilisent :<\/p>\n\n<ul>\n<li><strong>Limites du stockage des donn\u00e9es : <\/strong>Le stockage de grands volumes de donn\u00e9es peut s&rsquo;av\u00e9rer co\u00fbteux et poser des probl\u00e8mes logistiques. Les entreprises doivent investir dans des solutions de stockage \u00e9volutives pour faire face \u00e0 la croissance. <\/li>\n\n\n\n<li><strong>Complexit\u00e9 du traitement : <\/strong>Le traitement des ensembles de donn\u00e9es peut n\u00e9cessiter beaucoup de ressources et de temps. Les organisations doivent investir dans des ressources informatiques de haute performance et des logiciels sp\u00e9cialis\u00e9s pour g\u00e9rer les complexit\u00e9s du big data. <\/li>\n\n\n\n<li><strong>Difficult\u00e9s d&rsquo;int\u00e9gration des donn\u00e9es : <\/strong>La combinaison de donn\u00e9es provenant de sources multiples en un ensemble de donn\u00e9es coh\u00e9rent peut s&rsquo;av\u00e9rer difficile, surtout lorsqu&rsquo;il s&rsquo;agit de donn\u00e9es non structur\u00e9es ou semi-structur\u00e9es. Des strat\u00e9gies efficaces d&rsquo;int\u00e9gration des donn\u00e9es sont n\u00e9cessaires pour cr\u00e9er une vue unifi\u00e9e des donn\u00e9es. <\/li>\n\n\n\n<li><strong>Confidentialit\u00e9 des donn\u00e9es et probl\u00e8mes de s\u00e9curit\u00e9 :<\/strong> Le traitement des ensembles de donn\u00e9es implique souvent des informations sensibles, ce qui fait de la s\u00e9curit\u00e9 des donn\u00e9es une pr\u00e9occupation essentielle. Les organisations doivent mettre en \u0153uvre des mesures de s\u00e9curit\u00e9 solides pour prot\u00e9ger les donn\u00e9es contre les violations et garantir la conformit\u00e9 avec les r\u00e9glementations. <\/li>\n\n\n\n<li><strong>P\u00e9nuries de comp\u00e9tences :<\/strong> L&rsquo;analyse des ensembles de donn\u00e9es n\u00e9cessite des comp\u00e9tences sp\u00e9cialis\u00e9es en science des donn\u00e9es, en apprentissage automatique et en analyse statistique. Les organisations peuvent avoir besoin d&rsquo;aide pour trouver du personnel qualifi\u00e9 ayant l&rsquo;expertise n\u00e9cessaire pour tirer des enseignements du big data. <\/li>\n<\/ul>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Pr\u00e9sentation de la recherche QuestionPro<\/h2>\n\n<p>QuestionPro Research offre des outils et des services robustes pour aider les organisations \u00e0 g\u00e9rer et \u00e0 analyser efficacement les ensembles de donn\u00e9es volumineuses. En mettant l&rsquo;accent sur l&rsquo;exp\u00e9rience de l&rsquo;utilisateur et la prise de d\u00e9cision bas\u00e9e sur les donn\u00e9es, QuestionPro propose plusieurs fonctionnalit\u00e9s adapt\u00e9es au travail avec les big data : <\/p>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">1. Collecte exhaustive de donn\u00e9es<\/h3>\n\n<p>QuestionPro permet aux utilisateurs de collecter des donn\u00e9es \u00e0 partir de diverses sources, notamment des enqu\u00eates, des formulaires en ligne et des m\u00e9dias sociaux. Cette diversit\u00e9 des <a href=\"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/fr\/methodes-de-collecte-de-donnees\/\">m\u00e9thodes de collecte de donn\u00e9es<\/a> permet aux organisations d&rsquo;acc\u00e9der \u00e0 de multiples points de donn\u00e9es pour l&rsquo;analyse. <\/p>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">2. Outils analytiques avanc\u00e9s<\/h3>\n\n<p>Gr\u00e2ce \u00e0 ses puissants outils analytiques, QuestionPro permet aux utilisateurs de cr\u00e9er, d&rsquo;analyser et de pr\u00e9senter rapidement de vastes ensembles de donn\u00e9es. Les utilisateurs peuvent exploiter des m\u00e9thodes d&rsquo;analyse statistique et des algorithmes d&rsquo;apprentissage automatique pour d\u00e9couvrir des informations pr\u00e9cieuses. <\/p>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">3. Capacit\u00e9s de visualisation des donn\u00e9es<\/h3>\n\n<p>Les fonctions de visualisation des donn\u00e9es de QuestionPro permettent aux utilisateurs de cr\u00e9er des tableaux de bord interactifs et des rapports visuels, facilitant ainsi l&rsquo;identification des tendances et des mod\u00e8les dans de vastes ensembles de donn\u00e9es. Ces visualisations aident les parties prenantes \u00e0 comprendre rapidement les relations complexes entre les donn\u00e9es. <\/p>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">4. Interface conviviale<\/h3>\n\n<p>L&rsquo;interface conviviale de la plateforme simplifie la gestion des ensembles de donn\u00e9es et la rend accessible aux utilisateurs ayant des comp\u00e9tences techniques vari\u00e9es. Cette facilit\u00e9 d&rsquo;utilisation encourage la collaboration et l&rsquo;engagement des membres de l&rsquo;\u00e9quipe. <\/p>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">5. Contr\u00f4le de la qualit\u00e9 des donn\u00e9es<\/h3>\n\n<p>QuestionPro comprend des outils de contr\u00f4le de la qualit\u00e9 des donn\u00e9es, garantissant que les utilisateurs peuvent se fier \u00e0 l&rsquo;exactitude et \u00e0 la fiabilit\u00e9 de leurs donn\u00e9es. En mettant en \u0153uvre des techniques de validation des donn\u00e9es, les organisations peuvent am\u00e9liorer l&rsquo;int\u00e9grit\u00e9 de leurs ensembles de donn\u00e9es. <\/p>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">6. \u00c9volutivit\u00e9 et flexibilit\u00e9<\/h3>\n\n<p>La plateforme de QuestionPro est con\u00e7ue pour s&rsquo;adapter aux besoins des organisations, ce qui leur permet de g\u00e9rer et d&rsquo;analyser efficacement des volumes de donn\u00e9es croissants. Cette flexibilit\u00e9 permet aux entreprises de s&rsquo;adapter \u00e0 l&rsquo;\u00e9volution des besoins en donn\u00e9es au fil du temps. <\/p>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Conclusion<\/h2>\n\n<p>Les grands ensembles de donn\u00e9es sont essentiels pour obtenir des informations qui stimulent l&rsquo;innovation et la prise de d\u00e9cision dans le monde actuel ax\u00e9 sur les donn\u00e9es. Si la gestion et l&rsquo;analyse de ces donn\u00e9es peuvent s&rsquo;av\u00e9rer difficiles, l&rsquo;adoption de bonnes pratiques et l&rsquo;utilisation d&rsquo;outils analytiques avanc\u00e9s peuvent rationaliser le processus.   <\/p>\n\n<p>Des plateformes comme QuestionPro Research fournissent des solutions puissantes pour traiter les big data, en offrant des capacit\u00e9s telles que l&rsquo;int\u00e9gration des donn\u00e9es, la visualisation et l&rsquo;analyse avanc\u00e9e. \u00c0 mesure que le volume et la complexit\u00e9 des donn\u00e9es augmentent, la ma\u00eetrise des techniques de traitement et d&rsquo;analyse de ces ensembles de donn\u00e9es sera cruciale pour les organisations qui souhaitent rester comp\u00e9titives et prendre efficacement des d\u00e9cisions fond\u00e9es sur les donn\u00e9es. <\/p>\n\n\n\t<div class=\"banner-section wf-section\" lang=\"\" >\n\t\t<div class=\"right-column-container\">\n\t\t\t<div class=\"bannerbg white\">\n\t\t\t\t<span class=\"h1-2\">Create memorable experiences based on real-time data, insights and advanced analysis.<\/span>\n\t\t\t\t<a href=\"#userliteForm\" data-toggle=\"modal\" class=\"button w-button\">Request Demo<\/a>\n\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t<\/div>\n\t<div class=\"userlite-modal modal fade\" id=\"userliteForm\" tabindex=\"-1\" role=\"dialog\" style=\"display: none;\">\n\t\t<div class=\"modal-dialog\" role=\"document\">\n\t\t\t<div class=\"modal-content\" role=\"document\">\n\t\t\t\t<div class=\"modal-body\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"modal-header\">\n\t\t\t\t\t\t<button type=\"button\" class=\"close\" data-dismiss=\"modal\" aria-label=\"Close\">\n\t\t\t\t\t\t\t<i class=\"material-icons\">close<\/i>\n\t\t\t\t\t\t<\/button>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<div class=\"contact-us-form-wrapper contact-box\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"userlite-form-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t\t<iframe src=\"https:\/\/www.questionpro.com\/userlite-form-blog-french.html?product=Surveys&amp;referralurl=https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1004891\/&amp;lang=fr&amp;cat=etude-de-marche-fr\" style=\"display: block;\" ><\/iframe>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"demo-form-wrapper success-message-div\" style=\"display:none\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p class=\"success-message-para\"><\/p>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Les grands ensembles de donn\u00e9es deviennent essentiels pour les organisations, les chercheurs et les entreprises. 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