{"id":63007,"date":"2021-02-02T00:00:00","date_gmt":"2021-02-02T05:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/dataladder.com\/utilisation-dun-outil-en-libre-service-pour-la-preparation-des-donnees\/"},"modified":"2026-01-01T11:52:31","modified_gmt":"2026-01-01T16:52:31","slug":"utilisation-dun-outil-en-libre-service-pour-la-preparation-des-donnees","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dataladder.com\/fr\/utilisation-dun-outil-en-libre-service-pour-la-preparation-des-donnees\/","title":{"rendered":"Utilisation d’un outil en libre-service pour la pr\u00e9paration des donn\u00e9es"},"content":{"rendered":"

Lenettoyage des donn\u00e9es<\/a> et la pr\u00e9paration des donn\u00e9es ne sont pas les m\u00eames. Lorsque vous nettoyez des donn\u00e9es, vous en retirez les inexactitudes, les invalidit\u00e9s et les d\u00e9chets. Mais lorsque vous pr\u00e9parez des donn\u00e9es, vous les fournissez pour qu’elles soient utilis\u00e9es dans un but pr\u00e9cis. Le temps consacr\u00e9 \u00e0 la pr\u00e9paration des donn\u00e9es vous donne confiance dans vos donn\u00e9es, dans le processus de veille strat\u00e9gique et dans la validit\u00e9 des informations qui en d\u00e9coulent.<\/p>\n

Activit\u00e9s de pr\u00e9paration des donn\u00e9es <\/b><\/h3>\n

Le nettoyage des donn\u00e9es est l’une des activit\u00e9s de la pr\u00e9paration des donn\u00e9es. Plusieurs autres activit\u00e9s sont incluses dans la pr\u00e9paration des donn\u00e9es, mais g\u00e9n\u00e9ralement seules celles qui sont pertinentes pour l’objectif du processus d’analyse sont r\u00e9alis\u00e9es. Voici quelques activit\u00e9s courantes impliqu\u00e9es dans la pr\u00e9paration des donn\u00e9es :<\/p>\n

Int\u00e9gration des donn\u00e9es <\/b><\/h4>\n

L’int\u00e9gration des donn\u00e9es implique le chargement de donn\u00e9es provenant de plusieurs sources disparates telles que des fichiers Excel locaux, des serveurs de bases de donn\u00e9es relationnelles, des magasins de donn\u00e9es dans des applications tierces, etc. Il est important de rassembler tous ces ensembles de donn\u00e9es en un seul endroit afin de pouvoir les analyser pour les \u00e9tapes suivantes. Les requ\u00eates personnalis\u00e9es sont g\u00e9n\u00e9ralement format\u00e9es pour importer et int\u00e9grer uniquement les attributs requis des ensembles de donn\u00e9es. Cela permet de concentrer le processus d’analyse sur les donn\u00e9es qui ajoutent de la valeur aux informations obtenues, et d’\u00e9liminer tout bruit qui pourrait \u00eatre pr\u00e9sent dans les ensembles de donn\u00e9es collect\u00e9es.<\/p>\n

Profilage des donn\u00e9es<\/b><\/h4>\n

Leprofilage des donn\u00e9es<\/a> vous permet d’identifier les probl\u00e8mes potentiels des ensembles de donn\u00e9es actuels. Quels sont les probl\u00e8mes qui font obstacle \u00e0 la qualit\u00e9 de vos donn\u00e9es et qui doivent donc \u00eatre r\u00e9solus avant de passer \u00e0 l’extraction d’informations ? Le profilage de vos donn\u00e9es vous donnera une image compl\u00e8te de votre ensemble de donn\u00e9es en termes de valeurs manquantes, mal orthographi\u00e9es, invalides et dupliqu\u00e9es que vos enregistrements contiennent. Cela donnera une vision plus approfondie des valeurs de vos donn\u00e9es et mettra en \u00e9vidence les possibilit\u00e9s de nettoyage.<\/p>\n

Nettoyage des donn\u00e9es <\/b><\/h4>\n

Il s’agit de l’une des activit\u00e9s les plus longues de la pr\u00e9paration des donn\u00e9es. Le nettoyage des donn\u00e9es<\/a> comprend des t\u00e2ches qui garantissent une qualit\u00e9 fiable des donn\u00e9es, telles que l’identification des valeurs manquantes et la sp\u00e9cification des valeurs exactes, la suppression des donn\u00e9es inutiles et invalides, la v\u00e9rification de l’exactitude et de la pertinence des donn\u00e9es et la garantie de leur mise \u00e0 jour. Comme le processus implique plusieurs ensembles de donn\u00e9es, les m\u00eames r\u00e8gles de nettoyage des donn\u00e9es doivent \u00eatre appliqu\u00e9es pour garantir la coh\u00e9rence de la qualit\u00e9 des donn\u00e9es.<\/p>\n

Transformation des donn\u00e9es <\/b><\/h4>\n

Outre l’int\u00e9gration et le nettoyage des donn\u00e9es, une partie importante du processus de pr\u00e9paration est la transformation des donn\u00e9es. Il ne s’agit pas de modifier les donn\u00e9es, mais de les transformer en un \u00e9tat plus utile pour le processus d’analyse. Il peut s’agir de modifier les types et les formats de donn\u00e9es, par exemple de changer la date de MM\/JJ\/AAAA en JJ\/MM\/AAAA. En outre, il s’agit \u00e9galement d’effectuer des calculs math\u00e9matiques sur les valeurs des colonnes correspondantes afin d’identifier un nouvel attribut pour l’enregistrement, ou d’analyser une colonne pour identifier plusieurs attributs.<\/p>\n

Correspondance et d\u00e9duplication des donn\u00e9es<\/b><\/h4>\n

Lorsqu’elles sont int\u00e9gr\u00e9es \u00e0 partir de sources multiples, les donn\u00e9es ont tendance \u00e0 contenir plusieurs enregistrements pour la m\u00eame entit\u00e9. Cette \u00e9tape consiste \u00e0 faire correspondre les enregistrements<\/a> sur la base de d\u00e9finitions de correspondance personnalis\u00e9es, et \u00e0 identifier ceux qui appartiennent \u00e0 la m\u00eame entit\u00e9. Parfois, il suffit de faire correspondre un identifiant unique, mais il se peut que vous deviez utiliser des algorithmes et des techniques de correspondance avanc\u00e9s, tels que la correspondance<\/a> phon\u00e9tique, num\u00e9rique, sp\u00e9cifique au domaine et floue<\/a>. Une fois appari\u00e9s, les enregistrements en double sont \u00e9limin\u00e9s pour garantir des r\u00e9sultats d’analyse exempts de biais.<\/p>\n

Fusion et enrichissement des donn\u00e9es <\/b><\/h4>\n

Les enregistrements en double peuvent \u00eatre supprim\u00e9s, ou vous pouvez \u00e9galement fusionner<\/a> plusieurs enregistrements repr\u00e9sentant la m\u00eame entit\u00e9 en un seul. Une fois que tous les ensembles de donn\u00e9es ont \u00e9t\u00e9 nettoy\u00e9s, transform\u00e9s et d\u00e9dupliqu\u00e9s, les ensembles de donn\u00e9es r\u00e9sultants peuvent \u00eatre fusionn\u00e9s pour repr\u00e9senter un seul enregistrement dor\u00e9. Cet ensemble de donn\u00e9es devient l’entr\u00e9e de votre processus d’analyse.<\/p>\n

Ing\u00e9nierie et extraction de caract\u00e9ristiques <\/b><\/h4>\n

Souvent, l’ing\u00e9nierie et l’extraction de caract\u00e9ristiques sont \u00e9galement trait\u00e9es comme une partie du processus de pr\u00e9paration des donn\u00e9es. Au cours de cette \u00e9tape, les analystes \u00e9tudient le jeu de donn\u00e9es final et choisissent les attributs qui peuvent jouer un r\u00f4le essentiel dans l’optimisation du processus d’analyse. L’extraction de caract\u00e9ristiques se fait g\u00e9n\u00e9ralement en r\u00e9duisant le nombre d’attributs de donn\u00e9es. Lorsque diff\u00e9rentes caract\u00e9ristiques d’un ensemble de donn\u00e9es sont fusionn\u00e9es en une seule, chaque attribut choisi sert de \u00ab\u00a0caract\u00e9ristique\u00a0\u00bb principale pour la logique de veille strat\u00e9gique utilis\u00e9e pour obtenir des informations.<\/p>\n

Solutions de pr\u00e9paration des donn\u00e9es <\/b><\/h3>\n

Bien que les activit\u00e9s de pr\u00e9paration des donn\u00e9es puissent prendre beaucoup de temps, il est crucial pour les analystes de donn\u00e9es d’investir ce temps dans le processus. Cela leur donne confiance dans les donn\u00e9es et garantit la fiabilit\u00e9 et la pr\u00e9cision des informations obtenues. Cependant, les analystes ne doivent pas se pr\u00e9occuper des outils utilis\u00e9s pour pr\u00e9parer les donn\u00e9es. Cela signifie que, quel que soit l’outil ou la technique utilis\u00e9 pour nettoyer, int\u00e9grer ou transformer les donn\u00e9es, le processus doit rester intuitif et simpliste.<\/p>\n

Il existe trois approches des solutions de pr\u00e9paration des donn\u00e9es<\/a>:<\/p>\n

Approche fond\u00e9e sur le code<\/b><\/h4>\n

Pour cette approche, vous devez avoir un certain niveau d’expertise en programmation. Une fois que vous avez con\u00e7u la logique personnalis\u00e9e pour vos \u00e9tapes d’int\u00e9gration, de nettoyage, de transformation et de d\u00e9duplication des donn\u00e9es, vous pouvez l’impl\u00e9menter en Python, R ou tout autre langage de programmation. Dans cette approche, vous codez le processus en arri\u00e8re-plan, plut\u00f4t que de manipuler directement les donn\u00e9es frontales. Bien qu’elle vous donne la possibilit\u00e9 de d\u00e9velopper votre propre solution personnalis\u00e9e qui peut \u00eatre appliqu\u00e9e de mani\u00e8re r\u00e9p\u00e9t\u00e9e sur diff\u00e9rents ensembles de donn\u00e9es, elle pr\u00e9sente des difficult\u00e9s en termes d’expertise du code et de maintenabilit\u00e9.<\/p>\n

Approche centr\u00e9e sur les donn\u00e9es <\/b><\/h4>\n

Dans cette approche, des outils de visualisation des donn\u00e9es ou des feuilles de calcul sont utilis\u00e9s pour manipuler directement les donn\u00e9es depuis le front-end. Bien que cette approche ne soit pas reproductible et soit tr\u00e8s sp\u00e9cifique aux donn\u00e9es, elle est tr\u00e8s intuitive et tous les changements sont refl\u00e9t\u00e9s au fur et \u00e0 mesure.<\/p>\n

Approche fond\u00e9e sur les processus <\/b><\/h4>\n

Dans cette approche, les processus sont configur\u00e9s intuitivement pour pr\u00e9parer les donn\u00e9es selon les besoins. Toutes les activit\u00e9s de pr\u00e9paration des donn\u00e9es, telles que la modification des types de donn\u00e9es, la validation des mod\u00e8les, la conception des d\u00e9finitions de correspondance, la purge des enregistrements en double et la cr\u00e9ation d’un enregistrement dor\u00e9, peuvent \u00eatre configur\u00e9es dans la conception du processus. Le processus peut ensuite \u00eatre utilis\u00e9 pour nettoyer et transformer d’autres ensembles de donn\u00e9es, il est donc reproductible. Il est important de noter qu’une approche bas\u00e9e sur les processus vous donne un contr\u00f4le centralis\u00e9 de toutes les activit\u00e9s, du d\u00e9but \u00e0 la fin.<\/p>\n

Comment un outil de pr\u00e9paration des donn\u00e9es en libre-service et orient\u00e9 processus peut-il aider ? <\/b><\/h3>\n

Selon une r\u00e9cente enqu\u00eate <\/a>men\u00e9e par Anaconda, les data scientists consacrent 45 % de leur temps \u00e0 des t\u00e2ches de pr\u00e9paration des donn\u00e9es, notamment le chargement et le nettoyage des donn\u00e9es. La phase de pr\u00e9paration des donn\u00e9es est consid\u00e9r\u00e9e comme fastidieuse et chronophage pour les analystes de donn\u00e9es, non pas parce qu’ils ne devraient pas la faire, mais parce qu’il est difficile de r\u00e9aliser toutes ces diverses activit\u00e9s en un lieu central. Et donc, ces activit\u00e9s consomment la majeure partie de leur temps.<\/p>\n

Comme les organisations exigent des informations plus rapides et plus fiables, les outils de pr\u00e9paration des donn\u00e9es en libre-service peuvent jouer un r\u00f4le important dans ce processus. Ils peuvent contribuer \u00e0 r\u00e9duire le temps n\u00e9cessaire \u00e0 la collecte des donn\u00e9es et \u00e0 l’extraction des informations. Comme ces t\u00e2ches sont le plus souvent d\u00e9l\u00e9gu\u00e9es \u00e0 l’\u00e9quipe informatique d’une organisation, un outil de pr\u00e9paration des donn\u00e9es en libre-service peut permettre aux analystes d’exercer un meilleur contr\u00f4le et de r\u00e9aliser des analyses exploratoires.<\/p>\n

Une approche orient\u00e9e processus dans un outil de pr\u00e9paration des donn\u00e9es en libre-service offre un lieu central qui permet d’int\u00e9grer, de normaliser, de transformer, de d\u00e9dupliquer et de fusionner des donn\u00e9es provenant de sources multiples, tout en gardant un \u0153il sur les donn\u00e9es au fur et \u00e0 mesure qu’elles sont manipul\u00e9es. Ces outils mettent le processus de pr\u00e9paration des donn\u00e9es sur un pi\u00e9destal. Sans entrer dans les m\u00e9andres du code, vous pouvez vous concentrer sur la mise en place d’un processus r\u00e9p\u00e9table et configurable.<\/p>\n

DataMatch Enterprise<\/a> (DME) est un de ces outils de pr\u00e9paration des donn\u00e9es qui vous permet de configurer votre processus de pr\u00e9paration des donn\u00e9es. En partant de l’importation de donn\u00e9es<\/a> provenant de diverses sources, il vous guide \u00e0 travers le profilage, le nettoyage, la standardisation<\/a>, la d\u00e9duplication<\/a>, la fusion et la survie des donn\u00e9es. En outre, son module de v\u00e9rification des adresses<\/a> vous aide \u00e0 nettoyer les adresses en quelques clics.<\/p>\n

Une fois vos donn\u00e9es nettoy\u00e9es, analys\u00e9es et normalis\u00e9es, DME vous permet de d\u00e9finir vos propres d\u00e9finitions ou r\u00e8gles de correspondance, sur la base desquelles la correspondance des enregistrements peut avoir lieu. Une fois que vous avez termin\u00e9, vous avez maintenant votre disque d’or pr\u00eat \u00e0 partir duquel vous pouvez commencer votre processus d’analyse.<\/p>\n

Contactez-nous<\/a> d\u00e8s aujourd’hui ou t\u00e9l\u00e9chargez une version d’essai gratuite<\/a> pour d\u00e9couvrir comment DME peut vous aider dans votre processus de pr\u00e9paration des donn\u00e9es.<\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Comment fonctionnent les meilleures solutions de correspondance floue de leur cat\u00e9gorie : Combinaison d’algorithmes \u00e9tablis et exclusifs<\/b><\/p>\n


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Lenettoyage des donn\u00e9es et la pr\u00e9paration des donn\u00e9es ne sont pas les m\u00eames. Lorsque vous nettoyez des donn\u00e9es, vous en retirez les inexactitudes, les invalidit\u00e9s et les d\u00e9chets. Mais lorsque vous pr\u00e9parez des donn\u00e9es, vous les fournissez pour qu’elles soient utilis\u00e9es dans un but pr\u00e9cis. 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