Un outil de nettoyage des données est peut-être la solution la plus puissante et pourtant la plus sous-estimée. Les entreprises dépensent des millions de dollars pour acquérir des solutions en nuage et des bases de données coûteuses, mais elles hésitent lorsqu’il s’agit d’acheter une solution de nettoyage des données.
D’après notre expérience, plus de 80 % des entreprises avec lesquelles nous avons travaillé n’étaient pas certaines des fonctionnalités d’un outil de nettoyage des données et de la manière dont il pouvait les aider à surmonter leurs problèmes de qualité des données.
C’est pourquoi, dans ce petit article d’aujourd’hui, nous donnerons une brève explication et répondrons aux questions les plus fréquemment posées :
- Quels sont les outils de nettoyage des données ?
- Comment faites-vous pour nettoyer les données ?
- Qu’entendez-vous par nettoyage des données ?
- Pourquoi est-ce important ?
Commençons.
Qu’est-ce qu’un logiciel ou un outil de nettoyage des données ?
Avant de parler de l’outil, parlons du problème, c’est-à-dire des mauvaises données.
Si vous avez déjà jeté un coup d’œil aux données clients de votre entreprise, vous aurez remarqué qu’elles sont littéralement désordonnées.
En voici un exemple :
Au moment où vous aurez besoin de ces données à des fins de marketing, de promotion ou de prise de décision stratégique, vous perdrez un temps précieux à résoudre ces problèmes. Pire, il se peut que vous ne puissiez même pas utiliser ces données.
Il n’est pas possible de corriger manuellement ces erreurs. Bien sûr, vous pouvez vous en remettre au service informatique, mais celui-ci ne fera qu’aggraver le problème. L’informatique ne comprend pas la sensibilité et la nature des données comme le font les utilisateurs professionnels. Au bout du compte, vous finirez par consacrer plus de temps que nécessaire à la coordination avec le service informatique, à l’examen des changements et au report de vos objectifs.
C’est là qu’intervient la nécessité d’un logiciel de nettoyage des données.
Un outil de nettoyage des données est une solution facile à utiliser, conçue pour les utilisateurs professionnels. Il s’agit d’un logiciel important et indispensable qui vous permet de résoudre tous les problèmes de qualité des données, comme indiqué ci-dessus. Un logiciel de nettoyage de données de premier ordre comme DataMatch Enterprise fait bien plus que nettoyer – il vous permet de supprimer les doublons de plusieurs sources de données, de croiser les données, de fusionner les données, de standardiser et d’optimiser vos données actuelles.
Vous pouvez faire tout cela *sans* l’ aide de ressources informatiques, directement sur votre bureau. Il faudra également moins d’une heure pour nettoyer et trier un million de lignes de données. Vous économisez ainsi du temps, des efforts et de l’argent.
Comment faire le nettoyage des données ?
Traditionnellement, le nettoyage des données se faisait manuellement. En fait, dans certaines organisations, on trouve encore aujourd’hui des personnes qui se consacrent exclusivement à l’extraction des données, à leur traitement en les divisant en plusieurs segments, à l’exécution de fonctions Excel pour filtrer et trier les doublons ou les inexactitudes.
Les entreprises qui utilisent SQL disposent de programmeurs et de ressources dédiés qui connaissent le langage pour nettoyer les entrées. Ainsi, les utilisateurs professionnels ne sont pas informés et dépendent du calendrier du programmeur SQL.
Alors qu’un logiciel de nettoyage de données vous aide facilement à joindre deux ensembles de données, en SQL, vous devrez exécuter des requêtes comme celles qui suivent pour fusionner deux tables.
Sélectionnez l’identifiant, le nom, le nom du département à partir de
student_metadata s jointe department_details d
on s.dept_id = d.dept_id ;
Source : DataCamp
Non seulement cela prend beaucoup de temps, mais c’est également peu pratique lorsqu’il s’agit de résoudre des problèmes de données complexes.
À l’ère du big data, les choses sont compliquées.
Vos données CRM ne se limitent plus à quelques centaines de lignes d’informations de base sur les contacts. Aujourd’hui, il peut s’agir de données comportementales, de données sociales, de données numériques, de données de transaction, et bien plus encore. Selon les besoins de votre organisation, vous pouvez avoir des ensembles de données encore plus complexes qui ne peuvent pas être nettoyés avec les méthodes traditionnelles et qui nécessitent des techniques avancées de nettoyage de données CRM. En savoir plus sur la façon de nettoyer votre base de données clients
Les grandes marques multinationales utilisent des solutions coûteuses telles que Informatica, Oracle ou IBM pour résoudre leurs problèmes de qualité de données. Mais voici un fait indéniable : toutes les entreprises n’ont pas le budget nécessaire pour acheter une solution de ces types. La solution d’Oracle coûte à elle seule plus de 200 000 dollars et vous devez utiliser plusieurs outils pour obtenir les résultats souhaités.
Ainsi, pour les entreprises de niveau intermédiaire, il ne reste guère d’autres options que d’essayer de faire un nettoyage manuel ou de faire appel à des ressources tierces qui utiliseront des feuilles Excel et ses fonctions pour nettoyer les problèmes de données de base. C’est pourquoi une solution comme DataMatch Enterprise convient parfaitement aux organisations qui souhaitent disposer d’un outil sur leur bureau ou sur un serveur en nuage pour effectuer le travail sans toutes les complications et le superflu qui accompagnent les autres solutions.
Que signifie exactement l’épuration des données ?
Nettoyer vos données des fautes d’orthographe, résoudre les problèmes de format, dédupliquer les données en double et s’assurer que vous disposez de données sans erreur.
Vous savez maintenant que vos données sont désordonnées et qu’elles doivent être nettoyées. Vous savez également comment les méthodes traditionnelles sont utilisées pour nettoyer les données. Mais lorsqu’il s’agit d’un logiciel, comment se fait le nettoyage des données ?
Laissez-moi vous expliquer cela en utilisant le cadre de DataMatch Enterprise.
Établissez le profil de vos données pour voir les problèmes qui les affectent : vous ne pouvez pas nettoyer les données si vous ne savez pas ce qui ne va pas. Vous pouvez utiliser les fonctions Excel pour identifier les lignes et les colonnes incomplètes, mais vous ne pouvez pas l’utiliser pour mettre en évidence les colonnes spécifiques qui contiennent des caractères non imprimables, ou qui comportent des chiffres dans les champs de nom et des lettres dans les champs de nombre. Ce sont des problèmes qui ne passent pas souvent inaperçus, mais qui deviennent des obstacles majeurs lorsque vous devez utiliser les données.
La première partie du nettoyage des données consiste donc à identifier les problèmes qui affectent vos données. Une fois que vous êtes en mesure d’identifier les problèmes, vous pouvez alors passer au nettoyage ou au récurage.
Gérer les doublons : Les données désordonnées sont un problème facile à traiter. Le vrai problème, ce sont les doublons profonds. Plus les données sont complexes, plus les doublons sont nombreux. Chaque fois qu’un client saisit une adresse électronique, un numéro ou une adresse différents, un doublon est formé. De plus, lorsque vous combinez des données clients provenant de différents départements, vous vous retrouvez avec des doublons.
Certains doublons sont faciles à éliminer, la plupart ne le sont pas. Vous aurez besoin de solutions qui utilisent une combinaison d’algorithmes de correspondance floue pour identifier les doublons probabilistes (Cath et Catherine sont peut-être les mêmes personnes, mais elles n’ont pas les mêmes noms et sont considérées comme des doublons probables). DataMatch Enterprise utilise une combinaison d’algorithmes flous et d’algorithmes propriétaires établis pour parcourir vos sources de données et identifier les doublons avec un taux de précision de 95 %. Aucune autre solution ne peut vous fournir un tel niveau d’identification précise des doublons – pas même IBM ou SAS.
Nettoyage et normalisation des données : C’est ici que se déroule le principal processus de nettoyage. Alors que, traditionnellement, vous deviez créer manuellement des règles pour nettoyer les données, il vous suffit désormais de cliquer sur des règles prédéfinies.
Regardez l’image ci-dessous.
Vous voyez comme il est facile de transformer toutes les majuscules en minuscules, de supprimer l’espacement négatif, de remplacer les caractères, etc. Ce genre de tâche prendrait des mois si elle était effectuée manuellement – sans compter que vous devrez exécuter des requêtes et des codes pour chaque tâche. Il y a aussi la fonction WordSmith qui vous permet de remplacer automatiquement les noms et les mots dans votre répertoire.
Une fois que vous avez nettoyé toutes ces données désordonnées, vous pouvez alors créer des règles de normalisation. Par exemple, vous pouvez définir des contrôles sur vos formulaires de demande d’informations afin d’obliger les utilisateurs à indiquer leur code postal ou d’autoriser uniquement les adresses électroniques professionnelles comme adresses de contact. Le fait d’avoir un aperçu des problèmes affectant vos données vous permet de placer des contrôles partout où cela est possible afin d’éviter que les données ne soient affectées par les mêmes problèmes de manière répétée.
Et enfin, pour en venir à la dernière question.
Pourquoi est-ce important ?
C’est une évidence, mais de mauvaises données ont un impact sur vos rapports, vos informations, vos analyses et votre efficacité opérationnelle. En fait, les mauvaises données ont un impact sur tous les aspects de votre organisation. Tu ne t’en rends pas compte, c’est tout.
Voici comment se déroule le cercle :
Des données erronées entrent dans le système >> Les utilisateurs professionnels ne peuvent pas utiliser les données >> Communiquer avec le service informatique pour résoudre >> L’informatique ne suit pas les délais de l’entreprise >> Les entreprises et l’informatique s’affrontent >> Les objectifs sont retardés >> Les employés ont la charge de nettoyer les données en les faisant manuellement sur des feuilles de calcul. >> Les erreurs sont manquées >> Les données sont utilisées parce que les objectifs doivent être atteints. >> Les clients font les frais des données sales >> Les plaintes sont déposées >> L’argent est perdu >> Les employés sont blâmés >> Des emplois sont perdus >> Retour à la case départ.
Le moral de vos employés, vos objectifs, la satisfaction de vos clients, votre efficacité opérationnelle sont TOUS affectés par de mauvaises données. Cela ne tient même pas compte des retours sur investissement, des rapports annuels et des perspectives ou du coût des mauvaises décisions commerciales prises à cause de données erronées.
Et l’antidote à tous ces problèmes ? Un outil puissant de nettoyage des données.
Nettoyez vos données. Parlez-nous.
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