{"id":62980,"date":"2021-03-25T00:00:00","date_gmt":"2021-03-25T04:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/dataladder.com\/limportance-du-profilage-des-donnees-pour-la-gestion-des-donnees\/"},"modified":"2022-03-25T07:20:51","modified_gmt":"2022-03-25T07:20:51","slug":"limportance-du-profilage-des-donnees-pour-la-gestion-des-donnees","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dataladder.com\/fr\/limportance-du-profilage-des-donnees-pour-la-gestion-des-donnees\/","title":{"rendered":"L’importance du profilage des donn\u00e9es pour la gestion des donn\u00e9es"},"content":{"rendered":"

Tout professionnel des donn\u00e9es conviendra qu’il est essentiel de disposer de donn\u00e9es pr\u00e9cises, propres et coh\u00e9rentes pour atteindre les objectifs de l’entreprise. Et pourtant, vous n’entendrez parler que d’une poign\u00e9e d’entreprises – 16 % selon Chief Marketing – affirmant avec confiance que leurs donn\u00e9es sont conformes \u00e0 une norme \u00e9lev\u00e9e. En fait, le personnel de niveau C et le personnel marketing senior de l’enqu\u00eate 2020 de Gartner sur les donn\u00e9es et les analyses marketing<\/a> ont cit\u00e9 la \u00ab\u00a0mauvaise qualit\u00e9 des donn\u00e9es\u00a0\u00bb comme l’une des trois principales raisons pour lesquelles l’analyse n’est pas efficace pour la prise de d\u00e9cision.<\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Alors comment les entreprises peuvent-elles s’assurer de la qualit\u00e9 de leurs donn\u00e9es avant qu’il ne soit trop tard ? Examinons l’importance du profilage des donn\u00e9es et pourquoi les entreprises devraient le consid\u00e9rer comme un instrument n\u00e9cessaire \u00e0 la qualit\u00e9 et \u00e0 la gestion des donn\u00e9es.<\/p>\n

Qu’est-ce que le profilage des donn\u00e9es ?<\/b><\/h3>\n

Ralph Kimball<\/a>, expert en entrep\u00f4ts de donn\u00e9es, d\u00e9finit le profilage des donn\u00e9es comme suit :<\/p>\n

\u00ab\u00a0L’analyse syst\u00e9matique en amont du contenu d’une source de donn\u00e9es, depuis le comptage des octets et la v\u00e9rification des cardinalit\u00e9s jusqu’au diagnostic le plus r\u00e9fl\u00e9chi pour savoir si les donn\u00e9es peuvent r\u00e9pondre aux objectifs de haut niveau de l’entrep\u00f4t de donn\u00e9es.\u00a0\u00bb<\/p><\/blockquote>\n

En d’autres termes, le profilage des donn\u00e9es est le processus qui consiste \u00e0 diagnostiquer la sant\u00e9 des donn\u00e9es d’entreprise afin de s’assurer qu’elles sont \u00e0 la hauteur pour un traitement ult\u00e9rieur, comme dans le cas de l’analyse, de la migration ou de l’entrep\u00f4t de donn\u00e9es. Il s’agit d’un pr\u00e9curseur du nettoyage des donn\u00e9es<\/a>, au cours duquel les erreurs d\u00e9couvertes lors de l’\u00e9tape de profilage des donn\u00e9es sont supprim\u00e9es et nettoy\u00e9es.<\/p>\n

Le profilage des donn\u00e9es constitue une \u00e9tape cruciale pour exposer les donn\u00e9es et d\u00e9couvrir diverses anomalies qui pourraient autrement \u00eatre cach\u00e9es sous la forme de donn\u00e9es manquantes, invalides, incompl\u00e8tes ou inexactes. Ce faisant, l’entreprise peut avoir une bien meilleure \u00e9valuation des failles et prendre des mesures pour nettoyer ou \u00e9liminer les donn\u00e9es afin d’\u00e9viter toute r\u00e9percussion n\u00e9gative.<\/p>\n

Un exemple de cas d’utilisation du profilage des donn\u00e9es<\/b><\/h3>\n

Une entreprise de v\u00eatements bien \u00e9tablie d\u00e9cide de lancer une lettre d’information et une campagne de publipostage \u00e0 l’occasion de la p\u00e9riode de No\u00ebl. Elle constate que les contacts contenus dans son syst\u00e8me de gestion de la relation client proviennent de plusieurs sources, chacune ayant des contr\u00f4les de saisie et de validation diff\u00e9rents (ou l’absence de contr\u00f4le). Pour \u00e9viter d’atteindre les mauvais contacts et de courir le risque de rebonds et d’\u00e9checs de livraison, il d\u00e9cide de profiler les donn\u00e9es pour trouver les courriels invalides, les doublons, les erreurs de ponctuation et autres probl\u00e8mes.<\/p>\n

\"\"<\/p>\n

En ex\u00e9cutant un profil de donn\u00e9es sur un petit sous-ensemble de donn\u00e9es, il peut trouver que :<\/p>\n

    \n
  1. Le format des noms et adresses de contact n’est pas coh\u00e9rent.<\/li>\n
  2. Plusieurs entr\u00e9es de contact sont constitu\u00e9es d’espaces de t\u00eate<\/li>\n
  3. De nombreux enregistrements de l’adresse 2 sont manquants ou incomplets<\/li>\n
  4. Les champs \u00c9tat et T\u00e9l\u00e9phone contiennent des lettres et<\/li>\n
  5. Les enregistrements de courriels sont constitu\u00e9s de signes de ponctuation (,) et bien plus encore.<\/li>\n<\/ol>\n

    Le nombre d’erreurs trouv\u00e9es sur un si petit sous-ensemble de donn\u00e9es peut suffire \u00e0 diminuer les performances des campagnes de courrier \u00e9lectronique et de publipostage de l’entreprise, entra\u00eenant des pertes de ventes et de r\u00e9putation de la marque. Toutefois, gr\u00e2ce au profilage des donn\u00e9es, l’entreprise peut \u00e9viter de telles cons\u00e9quences en nettoyant les donn\u00e9es<\/a> ou en les supprimant compl\u00e8tement.<\/p>\n

    Pourquoi le profilage des donn\u00e9es est-il essentiel pour une entreprise ?<\/b><\/h3>\n

    L’importance de l’\u00e9tablissement du profil des donn\u00e9es est \u00e9troitement li\u00e9e \u00e0 la d\u00e9couverte de donn\u00e9es mauvaises et sales. Ces probl\u00e8mes peuvent survenir dans une organisation pour diverses raisons, dont les suivantes<\/p>\n

      \n
    1. Erreurs de saisie des donn\u00e9es : <\/b>il s’agit d’erreurs que chacun d’entre nous peut commettre lors de la saisie d’informations, qu’il s’agisse d’une lettre manquante, d’une faute d’orthographe ou de ponctuation, d’une erreur de casse, de doublons, etc.<\/li>\n
    2. Entr\u00e9es multiples d’utilisateurs : <\/b>cela peut se produire lorsque plusieurs personnes acc\u00e8dent au m\u00eame syst\u00e8me, surtout si un format ou une validation clairs ne leur sont pas communiqu\u00e9s. Par exemple, l’utilisateur 1 peut saisir sa date de naissance sous la forme JJ\/MM\/AAAA, mais l’utilisateur 2 peut opter pour MM\/JJ\/AAAA. D’autres exemples peuvent \u00eatre \u00ab\u00a0NJ\u00a0\u00bb et \u00ab\u00a0New Jersey\u00a0\u00bb pour l’\u00e9tat et \u00ab\u00a0Jon Adams Smith\u00a0\u00bb et \u00ab\u00a0J.A. Smith\u00a0\u00bb pour le nom du contact.<\/li>\n
    3. Donn\u00e9es falsifi\u00e9es :<\/b> des donn\u00e9es telles que les num\u00e9ros de t\u00e9l\u00e9phone et l’entreprise sont souvent falsifi\u00e9es pour t\u00e9l\u00e9charger une \u00e9tude de cas, participer \u00e0 un webinaire ou s’inscrire \u00e0 l’essai d’un produit. Les entreprises qui n’utilisent pas de contr\u00f4les rigoureux de la validation des donn\u00e9es<\/a> risquent d’accumuler des donn\u00e9es erron\u00e9es dans la base de donn\u00e9es de l’entreprise.<\/li>\n
    4. Erreurs de syst\u00e8me : <\/b>Il est \u00e9galement possible que les donn\u00e9es r\u00e9sidant dans la base de donn\u00e9es ou l’application soient corrompues en raison d’un manque de redondance int\u00e9gr\u00e9e lors de l’interaction avec plusieurs ordinateurs et syst\u00e8mes. Par exemple, lorsqu’un enregistrement est mis \u00e0 jour dans une base de donn\u00e9es en raison d’une transaction externe, il est parfois possible qu’il soit rejet\u00e9.<\/li>\n<\/ol>\n

      Compte tenu de la mani\u00e8re dont ces erreurs apparaissent dans les bases de donn\u00e9es, les syst\u00e8mes de gestion de la relation client (CRM) et d’autres sources de donn\u00e9es d’une organisation, un bilan de sant\u00e9 effectu\u00e9 \u00e0 l’aide du profilage des donn\u00e9es peut signaler des signes d’alerte \u00e0 une entreprise pour diff\u00e9rents cas d’utilisation.<\/p>\n

      Ventes et marketing<\/b><\/h4>\n

      Le profilage des donn\u00e9es peut r\u00e9v\u00e9ler dans quelle mesure les informations des prospects et des clients potentiels sont propres pour l’efficacit\u00e9 des campagnes de marketing et de vente. En identifiant les courriels, adresses et num\u00e9ros de t\u00e9l\u00e9phone manquants, une entreprise peut \u00e9viter l’envoi de courriels non sollicit\u00e9s, les livraisons postales manqu\u00e9es et la perte de temps des repr\u00e9sentants commerciaux qui appellent des num\u00e9ros non valides.<\/p>\n

      Pr\u00e9vention de la fraude et conformit\u00e9<\/b><\/h4>\n

      Le profilage des donn\u00e9es peut \u00e9galement \u00eatre utile pour profiler les bases de donn\u00e9es nationales afin de pr\u00e9venir la fraude fiscale ou de se conformer \u00e0 de nouvelles r\u00e9glementations. Dans le cas de la fraude fiscale, le profilage peut r\u00e9v\u00e9ler combien de contacts ont des d\u00e9tails manquants ou si leur code postal et leurs donn\u00e9es plus 4 sont conformes ou non \u00e0 la bonne validation de champ.<\/p>\n

      Appariement des patients et soins de sant\u00e9<\/b><\/h4>\n

      Les organismes de soins de sant\u00e9 peuvent \u00e9galement tirer profit de la v\u00e9rification de l’\u00e9tendue des erreurs de donn\u00e9es de leurs dossiers m\u00e9dicaux \u00e9lectroniques pour le rapprochement des patients et d’autres cas d’utilisation. Un prestataire de soins de sant\u00e9 qui dispose d’informations suffisantes sur les ant\u00e9c\u00e9dents des patients sera mieux \u00e0 m\u00eame de proposer un diagnostic et un traitement appropri\u00e9s.<\/p>\n

      Finance et banque<\/b><\/h4>\n

      Le profilage des donn\u00e9es pour les banques et les institutions financi\u00e8res peut impliquer l’identification de la coh\u00e9rence des donn\u00e9es \u00e0 travers plusieurs formats et syst\u00e8mes pour une vue coh\u00e9rente du client.<\/p>\n

      Techniques courantes de profilage des donn\u00e9es<\/b><\/h3>\n

      Il existe plusieurs approches qui sous-tendent le profilage des donn\u00e9es, telles que :<\/p>\n

        \n
      1. Profilage de colonne : <\/b>consiste \u00e0 examiner les tableaux de donn\u00e9es d’une colonne pour voir le nombre de fois qu’un enregistrement est r\u00e9p\u00e9t\u00e9 pour trouver des mod\u00e8les de donn\u00e9es.<\/li>\n
      2. Profilage inter-colonnes :<\/b> il s’agit d’identifier les relations parents-enfants entre les colonnes en effectuant une analyse des cl\u00e9s et des d\u00e9pendances. La premi\u00e8re consiste \u00e0 trouver des enregistrements dans une table pour identifier une cl\u00e9 primaire, tandis que la seconde s’int\u00e9resse aux enregistrements qui d\u00e9pendent de cette cl\u00e9 primaire.<\/li>\n
      3. Profilage inter-table :<\/b> il s’agit de rechercher les cl\u00e9s \u00e9trang\u00e8res qui pourraient exister, ainsi que les redondances dans les donn\u00e9es et les mappings potentiels en examinant les diff\u00e9rences de syntaxe et de types de donn\u00e9es.<\/li>\n<\/ol>\n

        Les d\u00e9fis du profilage conventionnel des donn\u00e9es<\/b><\/h3>\n

        Aussi important que soit le profilage des donn\u00e9es, les approches conventionnelles comportent leur lot de difficult\u00e9s. Tout d’abord, les utilisateurs charg\u00e9s du profilage des donn\u00e9es n’ont souvent pas une vue d’ensemble des donn\u00e9es ni de la mani\u00e8re dont elles seront utilis\u00e9es pour la prise de d\u00e9cision. Par exemple, il est peu probable qu’un ing\u00e9nieur des donn\u00e9es sache quels enregistrements relatifs \u00e0 des num\u00e9ros personnels ou exclusifs seront exacts ou incoh\u00e9rents.<\/p>\n

        Deuxi\u00e8mement, l’\u00e9chelle des donn\u00e9es, notamment dans le contexte du big data, peut rendre le profilage extr\u00eamement difficile. L’analyse de millions d’enregistrements inexacts ou non peut \u00eatre d\u00e9courageante et prendre beaucoup plus de temps que ce que le projet exige.<\/p>\n

        En outre, les valeurs aberrantes ou extr\u00eames peuvent \u00eatre difficiles \u00e0 rep\u00e9rer dans de grands volumes de donn\u00e9es. Il n’est pas rare de trouver des ensembles de donn\u00e9es contenant des valeurs aberrantes qui peuvent fausser les analyses et l’identification du nombre de ces enregistrements dans le cadre du profilage manuel est souvent un d\u00e9fi majeur.<\/p>\n

        Ex\u00e9cution du profilage des donn\u00e9es \u00e0 l’aide de DataMatch Enterprise<\/b><\/h3>\n

        Consid\u00e9rant que le profilage manuel est recherch\u00e9 avec de nombreuses limitations, les outils de profilage de donn\u00e9es<\/a> tels que DataMatch Enterprise (DME<\/a> ) de Data Ladder peuvent \u00eatre une alternative appropri\u00e9e.<\/p>\n

        Contrairement \u00e0 d’autres outils de profilage des donn\u00e9es, DME est \u00e9quip\u00e9 de mod\u00e8les d’expressions r\u00e9guli\u00e8res (RegEx) pour d\u00e9tecter automatiquement les mod\u00e8les valides et invalides ainsi qu’une s\u00e9rie d’anomalies telles que :<\/p>\n

          \n
        1. Valeurs manquantes ou nulles<\/li>\n
        2. Espaces de d\u00e9but et de fin de ligne<\/li>\n
        3. Erreurs de ponctuation<\/li>\n
        4. Erreurs de minuscules, d’inversion et de majuscules de bloc<\/li>\n
        5. Des chiffres dans des lettres et des lettres dans des chiffres et bien plus encore<\/li>\n<\/ol>\n

          Pour commencer \u00e0 \u00e9tablir des profils de donn\u00e9es \u00e0 l’aide de DME, allez d’abord \u00e0 l’onglet GESTION DE PROJET<\/b> dans le coin sup\u00e9rieur gauche et cr\u00e9ez un nouveau projet.<\/p>\n

          \"\"<\/p>\n

          Ensuite, vous verrez le module
          \nIMPORTATION DE DONN\u00c9ES<\/b>
          \n<\/a> dans lequel vous importez les sources de donn\u00e9es pertinentes (Excel, Oracle, SQL Server, etc.) pour votre projet.<\/p>\n

          \"\"<\/p>\n

          Apr\u00e8s avoir choisi les sources de donn\u00e9es, s\u00e9lectionnez G\u00e9n\u00e9rer un profil<\/u> pour chaque source, apr\u00e8s quoi DME cr\u00e9era un profil comme illustr\u00e9 ici.<\/p>\n

          \"\"<\/p>\n

          Vous pouvez ensuite analyser de pr\u00e8s le profil des donn\u00e9es en fonction des mod\u00e8les RegEx qu’il d\u00e9tecte, cr\u00e9er votre propre mod\u00e8le pour les donn\u00e9es propri\u00e9taires et signaler les enregistrements qui ne sont pas conformes \u00e0 vos exigences en mati\u00e8re de validation des donn\u00e9es.<\/p>\n

          Pour plus d’informations sur la fa\u00e7on dont DME peut profiler et trouver des erreurs dans vos donn\u00e9es pour les besoins de rapprochement<\/a>, de migration et d’entrep\u00f4t de donn\u00e9es, veuillez nous contacter<\/a> ou t\u00e9l\u00e9charger l’essai gratuit<\/a> d\u00e8s aujourd’hui.<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

          Tout professionnel des donn\u00e9es conviendra qu’il est essentiel de disposer de donn\u00e9es pr\u00e9cises, propres et coh\u00e9rentes pour atteindre les objectifs de l’entreprise. Et pourtant, vous n’entendrez parler que d’une poign\u00e9e d’entreprises – 16 % selon Chief Marketing – affirmant avec confiance que leurs donn\u00e9es sont conformes \u00e0 une norme \u00e9lev\u00e9e. 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Et pourtant, vous n’entendrez parler que d’une poign\u00e9e d’entreprises – 16 % selon Chief Marketing – affirmant avec confiance que leurs donn\u00e9es sont conformes \u00e0 une norme \u00e9lev\u00e9e. 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