Lenettoyage des données et la préparation des données ne sont pas les mêmes. Lorsque vous nettoyez des données, vous en retirez les inexactitudes, les invalidités et les déchets. Mais lorsque vous préparez des données, vous les fournissez pour qu’elles soient utilisées dans un but précis. Le temps consacré à la préparation des données vous donne confiance dans vos données, dans le processus de veille stratégique et dans la validité des informations qui en découlent.
Activités de préparation des données
Le nettoyage des données est l’une des activités de la préparation des données. Plusieurs autres activités sont incluses dans la préparation des données, mais généralement seules celles qui sont pertinentes pour l’objectif du processus d’analyse sont réalisées. Voici quelques activités courantes impliquées dans la préparation des données :
Intégration des données
L’intégration des données implique le chargement de données provenant de plusieurs sources disparates telles que des fichiers Excel locaux, des serveurs de bases de données relationnelles, des magasins de données dans des applications tierces, etc. Il est important de rassembler tous ces ensembles de données en un seul endroit afin de pouvoir les analyser pour les étapes suivantes. Les requêtes personnalisées sont généralement formatées pour importer et intégrer uniquement les attributs requis des ensembles de données. Cela permet de concentrer le processus d’analyse sur les données qui ajoutent de la valeur aux informations obtenues, et d’éliminer tout bruit qui pourrait être présent dans les ensembles de données collectées.
Profilage des données
Leprofilage des données vous permet d’identifier les problèmes potentiels des ensembles de données actuels. Quels sont les problèmes qui font obstacle à la qualité de vos données et qui doivent donc être résolus avant de passer à l’extraction d’informations ? Le profilage de vos données vous donnera une image complète de votre ensemble de données en termes de valeurs manquantes, mal orthographiées, invalides et dupliquées que vos enregistrements contiennent. Cela donnera une vision plus approfondie des valeurs de vos données et mettra en évidence les possibilités de nettoyage.
Nettoyage des données
Il s’agit de l’une des activités les plus longues de la préparation des données. Le nettoyage des données comprend des tâches qui garantissent une qualité fiable des données, telles que l’identification des valeurs manquantes et la spécification des valeurs exactes, la suppression des données inutiles et invalides, la vérification de l’exactitude et de la pertinence des données et la garantie de leur mise à jour. Comme le processus implique plusieurs ensembles de données, les mêmes règles de nettoyage des données doivent être appliquées pour garantir la cohérence de la qualité des données.
Transformation des données
Outre l’intégration et le nettoyage des données, une partie importante du processus de préparation est la transformation des données. Il ne s’agit pas de modifier les données, mais de les transformer en un état plus utile pour le processus d’analyse. Il peut s’agir de modifier les types et les formats de données, par exemple de changer la date de MM/JJ/AAAA en JJ/MM/AAAA. En outre, il s’agit également d’effectuer des calculs mathématiques sur les valeurs des colonnes correspondantes afin d’identifier un nouvel attribut pour l’enregistrement, ou d’analyser une colonne pour identifier plusieurs attributs.
Correspondance et déduplication des données
Lorsqu’elles sont intégrées à partir de sources multiples, les données ont tendance à contenir plusieurs enregistrements pour la même entité. Cette étape consiste à faire correspondre les enregistrements sur la base de définitions de correspondance personnalisées, et à identifier ceux qui appartiennent à la même entité. Parfois, il suffit de faire correspondre un identifiant unique, mais il se peut que vous deviez utiliser des algorithmes et des techniques de correspondance avancés, tels que la correspondance phonétique, numérique, spécifique au domaine et floue. Une fois appariés, les enregistrements en double sont éliminés pour garantir des résultats d’analyse exempts de biais.
Fusion et enrichissement des données
Les enregistrements en double peuvent être supprimés, ou vous pouvez également fusionner plusieurs enregistrements représentant la même entité en un seul. Une fois que tous les ensembles de données ont été nettoyés, transformés et dédupliqués, les ensembles de données résultants peuvent être fusionnés pour représenter un seul enregistrement doré. Cet ensemble de données devient l’entrée de votre processus d’analyse.
Ingénierie et extraction de caractéristiques
Souvent, l’ingénierie et l’extraction de caractéristiques sont également traitées comme une partie du processus de préparation des données. Au cours de cette étape, les analystes étudient le jeu de données final et choisissent les attributs qui peuvent jouer un rôle essentiel dans l’optimisation du processus d’analyse. L’extraction de caractéristiques se fait généralement en réduisant le nombre d’attributs de données. Lorsque différentes caractéristiques d’un ensemble de données sont fusionnées en une seule, chaque attribut choisi sert de « caractéristique » principale pour la logique de veille stratégique utilisée pour obtenir des informations.
Solutions de préparation des données
Bien que les activités de préparation des données puissent prendre beaucoup de temps, il est crucial pour les analystes de données d’investir ce temps dans le processus. Cela leur donne confiance dans les données et garantit la fiabilité et la précision des informations obtenues. Cependant, les analystes ne doivent pas se préoccuper des outils utilisés pour préparer les données. Cela signifie que, quel que soit l’outil ou la technique utilisé pour nettoyer, intégrer ou transformer les données, le processus doit rester intuitif et simpliste.
Il existe trois approches des solutions de préparation des données:
Approche fondée sur le code
Pour cette approche, vous devez avoir un certain niveau d’expertise en programmation. Une fois que vous avez conçu la logique personnalisée pour vos étapes d’intégration, de nettoyage, de transformation et de déduplication des données, vous pouvez l’implémenter en Python, R ou tout autre langage de programmation. Dans cette approche, vous codez le processus en arrière-plan, plutôt que de manipuler directement les données frontales. Bien qu’elle vous donne la possibilité de développer votre propre solution personnalisée qui peut être appliquée de manière répétée sur différents ensembles de données, elle présente des difficultés en termes d’expertise du code et de maintenabilité.
Approche centrée sur les données
Dans cette approche, des outils de visualisation des données ou des feuilles de calcul sont utilisés pour manipuler directement les données depuis le front-end. Bien que cette approche ne soit pas reproductible et soit très spécifique aux données, elle est très intuitive et tous les changements sont reflétés au fur et à mesure.
Approche fondée sur les processus
Dans cette approche, les processus sont configurés intuitivement pour préparer les données selon les besoins. Toutes les activités de préparation des données, telles que la modification des types de données, la validation des modèles, la conception des définitions de correspondance, la purge des enregistrements en double et la création d’un enregistrement doré, peuvent être configurées dans la conception du processus. Le processus peut ensuite être utilisé pour nettoyer et transformer d’autres ensembles de données, il est donc reproductible. Il est important de noter qu’une approche basée sur les processus vous donne un contrôle centralisé de toutes les activités, du début à la fin.
Comment un outil de préparation des données en libre-service et orienté processus peut-il aider ?
Selon une récente enquête menée par Anaconda, les data scientists consacrent 45 % de leur temps à des tâches de préparation des données, notamment le chargement et le nettoyage des données. La phase de préparation des données est considérée comme fastidieuse et chronophage pour les analystes de données, non pas parce qu’ils ne devraient pas la faire, mais parce qu’il est difficile de réaliser toutes ces diverses activités en un lieu central. Et donc, ces activités consomment la majeure partie de leur temps.
Comme les organisations exigent des informations plus rapides et plus fiables, les outils de préparation des données en libre-service peuvent jouer un rôle important dans ce processus. Ils peuvent contribuer à réduire le temps nécessaire à la collecte des données et à l’extraction des informations. Comme ces tâches sont le plus souvent déléguées à l’équipe informatique d’une organisation, un outil de préparation des données en libre-service peut permettre aux analystes d’exercer un meilleur contrôle et de réaliser des analyses exploratoires.
Une approche orientée processus dans un outil de préparation des données en libre-service offre un lieu central qui permet d’intégrer, de normaliser, de transformer, de dédupliquer et de fusionner des données provenant de sources multiples, tout en gardant un œil sur les données au fur et à mesure qu’elles sont manipulées. Ces outils mettent le processus de préparation des données sur un piédestal. Sans entrer dans les méandres du code, vous pouvez vous concentrer sur la mise en place d’un processus répétable et configurable.
DataMatch Enterprise (DME) est un de ces outils de préparation des données qui vous permet de configurer votre processus de préparation des données. En partant de l’importation de données provenant de diverses sources, il vous guide à travers le profilage, le nettoyage, la standardisation, la déduplication, la fusion et la survie des données. En outre, son module de vérification des adresses vous aide à nettoyer les adresses en quelques clics.
Une fois vos données nettoyées, analysées et normalisées, DME vous permet de définir vos propres définitions ou règles de correspondance, sur la base desquelles la correspondance des enregistrements peut avoir lieu. Une fois que vous avez terminé, vous avez maintenant votre disque d’or prêt à partir duquel vous pouvez commencer votre processus d’analyse.
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