{"id":63065,"date":"2020-06-08T00:00:00","date_gmt":"2020-06-08T04:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/dataladder.com\/guide-rapide-des-logiciels-solutions-et-meilleures-pratiques-de-preparation-des-donnees\/"},"modified":"2022-03-30T07:55:22","modified_gmt":"2022-03-30T07:55:22","slug":"guide-rapide-des-logiciels-solutions-et-meilleures-pratiques-de-preparation-des-donnees","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dataladder.com\/fr\/guide-rapide-des-logiciels-solutions-et-meilleures-pratiques-de-preparation-des-donnees\/","title":{"rendered":"Guide rapide des logiciels, solutions et meilleures pratiques de pr\u00e9paration des donn\u00e9es"},"content":{"rendered":"<p>Alors que les entreprises investissent des milliards de dollars dans le big data dans l&rsquo;espoir de transformer les donn\u00e9es en argent, le besoin de logiciels, de solutions et d&rsquo;outils de <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/fr\/guide-rapide-des-logiciels-solutions-et-meilleures-pratiques-de-preparation-des-donnees\/\" target=\"{wpml_trans_unit_1_0_1_-1_1}\" rel=\"{wpml_trans_unit_1_0_1_-1_2} noopener\">pr\u00e9paration des donn\u00e9es<\/a> efficaces et faciles \u00e0 utiliser augmente \u00e9galement. Il devient de plus en plus difficile pour les entreprises de pr\u00e9parer les donn\u00e9es \u00e0 l&rsquo;aide de m\u00e9thodes traditionnelles, d&rsquo;autant plus que les big data sont de nature tr\u00e8s complexe. Les proc\u00e9dures ETL de base ne font plus l&rsquo;affaire. D&rsquo;o\u00f9 la n\u00e9cessit\u00e9 d&rsquo;un outil de pr\u00e9paration des donn\u00e9es puissant et de premier ordre.<\/p>\n<p>Ce guide rapide sur la pr\u00e9paration des donn\u00e9es aidera les d\u00e9butants en science des donn\u00e9es, les experts, les utilisateurs professionnels et les d\u00e9cideurs \u00e0 mieux comprendre le processus de pr\u00e9paration des donn\u00e9es, son importance dans notre environnement professionnel et comment une solution de premier ordre peut vous aider \u00e0 atteindre vos objectifs de pr\u00e9paration des donn\u00e9es. Nous r\u00e9pondrons en profondeur \u00e0 des questions telles que :<\/p>\n<ul>\n<li>Qu&rsquo;est-ce que la pr\u00e9paration des donn\u00e9es ?<\/li>\n<li>Pourquoi la pr\u00e9paration des donn\u00e9es est-elle importante ?<\/li>\n<li>Comment pr\u00e9parer les donn\u00e9es ?<\/li>\n<li>Les d\u00e9fis du processus de pr\u00e9paration des donn\u00e9es<\/li>\n<li>Principaux avantages de la pr\u00e9paration des donn\u00e9es<\/li>\n<li>Meilleures pratiques<\/li>\n<\/ul>\n<p>Plongeons-y !<\/p>\n<h3>Qu&rsquo;est-ce que la pr\u00e9paration des donn\u00e9es ?<\/h3>\n<p>La d\u00e9finition standard de la pr\u00e9paration des donn\u00e9es est la suivante :<\/p>\n<p><em>\u00ab\u00a0Le processus de collecte, de combinaison, de structuration et d&rsquo;organisation des donn\u00e9es.\u00a0\u00bb<\/em><\/p>\n<p>Mais \u00e0 l&rsquo;\u00e8re du big data, la pr\u00e9paration des donn\u00e9es ne se limite pas \u00e0 leur organisation.<\/p>\n<p>C&rsquo;est une n\u00e9cessit\u00e9 qui alimente la prise de d\u00e9cision.<\/p>\n<p>Il s&rsquo;agit d&rsquo;une exigence pour donner un sens aux <a href=\"https:\/\/www.globenewswire.com\/news-release\/2018\/07\/02\/1532157\/0\/en\/Big-Data-investments-will-account-for-over-65-Billion-in-2018-further-expected-to-grow-at-a-CAGR-of-14-over-the-next-three-years.html\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"> 65 milliards de dollars d&rsquo;investissement<\/a> dans l&rsquo;analyse des big data.<\/p>\n<p>Il s&rsquo;agit \u00e9galement d&rsquo;une nouvelle approche tr\u00e8s attendue de la <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/fr\/outils-de-preparation-des-donnees-en-libre-service-reduisez-votre-dependance-a-legard-de-linformatique-et-des-processus-etl-complexes\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">pr\u00e9paration des donn\u00e9es en libre-service<\/a>, qui permet aux utilisateurs professionnels d&rsquo;optimiser leurs donn\u00e9es pour l&rsquo;usage auquel elles sont destin\u00e9es.<\/p>\n<p>En pratique, la pr\u00e9paration des donn\u00e9es est un flux de travail compos\u00e9 de :<\/p>\n<ul>\n<li><a href=\"https:\/\/dataladder.com\/fr\/logiciels-et-outils-de-profilage-de-donnees-obtenez-des-resultats-instantanes-devaluation-de-la-qualite-des-donnees\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Profilage des donn\u00e9es<\/a>: \u00c9valuation de vos donn\u00e9es afin de d\u00e9terminer la nature et l&rsquo;ampleur des probl\u00e8mes, tels que les champs non structur\u00e9s, les valeurs manquantes, les noms mal orthographi\u00e9s, les fautes de frappe excessives, l&rsquo;utilisation de caract\u00e8res non imprimables, etc.<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/dataladder.com\/fr\/logiciel-de-nettoyage-de-donnees-outil-de-nettoyage-des-donnees-crm-rapide-et-economique\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Nettoyage des donn\u00e9es<\/a>: Utilisation de r\u00e8gles commerciales pr\u00e9d\u00e9finies pour nettoyer les donn\u00e9es d\u00e9sordonn\u00e9es.<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/dataladder.com\/fr\/logiciel-de-deduplication-de-donnees-utilisez-des-regles-integrees-et-personnalisees-pour-la-deduplication-crm\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">D\u00e9duplication des donn\u00e9es<\/a>: Les doublons sont un probl\u00e8me grave \u00e0 r\u00e9soudre. Si vous pouvez g\u00e9rer des donn\u00e9es d\u00e9sordonn\u00e9es, ce sont les donn\u00e9es en double qui peuvent causer des ravages impr\u00e9vus.<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/dataladder.com\/fr\/logiciel-de-validation-des-donnees-comment-garantir-que-vos-donnees-dentree-sont-valides-et-exemptes-derreurs\/\">Validation des donn\u00e9es<\/a>: Le processus de v\u00e9rification ou de validation de vos donn\u00e9es par rapport aux normes de l&rsquo;autorit\u00e9. Par exemple, la <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/fr\/logiciel-de-verification-dadresse-correspondance-dadresses-nettoyage-et-geocodage-integres\/\">validation des donn\u00e9es d&rsquo;adresse<\/a> avec celles de l&rsquo;USPS.<\/li>\n<li>Transformation des donn\u00e9es : Transformer des donn\u00e9es brutes et d\u00e9sordonn\u00e9es en donn\u00e9es propres et utilisables.<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/dataladder.com\/fr\/logiciel-merge-purge-utiliser-des-regles-de-survie-integrees-et-personnalisees\/\">Fusion des donn\u00e9es et survivance<\/a>: Fusionner plusieurs sources de donn\u00e9es pour cr\u00e9er des fiches d\u00e9finitives.<\/li>\n<\/ul>\n<p>L&rsquo;image ci-dessous est un exemple du type de mauvaises donn\u00e9es pour lesquelles vous aurez besoin d&rsquo;une solution de pr\u00e9paration des donn\u00e9es pour les r\u00e9soudre.<\/p>\n<p><img src=\"https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2020\/08\/poor-customer-data-1024x481.png\" sizes=\"(max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" srcset=\"https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2020\/08\/poor-customer-data-1024x481.png 1024w, https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2020\/08\/poor-customer-data-300x141.png 300w, https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2020\/08\/poor-customer-data-768x361.png 768w, https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2020\/08\/poor-customer-data.png 1094w\" alt=\"\" width=\"1024\" height=\"481\" \/><\/p>\n<p>Chacune de ces sous-activit\u00e9s est un processus complexe qui prend des jours et des mois \u00e0 accomplir. C&rsquo;est l&rsquo;une des raisons pour lesquelles les scientifiques des donn\u00e9es finissent par passer 80 % de leur temps \u00e0 r\u00e9parer les donn\u00e9es. Malgr\u00e9 des investissements massifs dans l&rsquo;analyse des big data, les entreprises ont encore du mal \u00e0 pr\u00e9parer leurs donn\u00e9es.<\/p>\n<p>Il convient de noter que la pr\u00e9paration des donn\u00e9es ne consiste pas simplement \u00e0 ex\u00e9cuter vos ensembles de donn\u00e9es \u00e0 l&rsquo;aide d&rsquo;un outil ou d&rsquo;un logiciel.<\/p>\n<p>En th\u00e9orie, la pr\u00e9paration des donn\u00e9es implique :<\/p>\n<ul>\n<li>Identifier un probl\u00e8me<\/li>\n<li>Reconna\u00eetre le probl\u00e8me<\/li>\n<li>Comprendre l&rsquo;impact du probl\u00e8me sur l&rsquo;entreprise<\/li>\n<li>\u00c9valuation d&rsquo;une approche organisationnelle de la qualit\u00e9 des donn\u00e9es<\/li>\n<li>Analyse de la strat\u00e9gie actuelle en mati\u00e8re de donn\u00e9es<\/li>\n<li>Mise en \u0153uvre d&rsquo;un plan de qualit\u00e9 des donn\u00e9es<\/li>\n<li>D\u00e9placer les d\u00e9pendances de l&rsquo;\u00e9quipe informatique vers les utilisateurs professionnels.<\/li>\n<\/ul>\n<p>En travaillant avec des entreprises du classement Fortune 500, nous avons constat\u00e9 que les entreprises qui sont conscientes des probl\u00e8mes commerciaux sous-jacents aux donn\u00e9es ont de bonnes chances de r\u00e9ussir la pr\u00e9paration des donn\u00e9es. Ces organisations connaissent le probl\u00e8me et son impact sur l&rsquo;entreprise. D&rsquo;autre part, les organisations qui n&rsquo;ont pas \u00e9valu\u00e9, compris et reconnu les probl\u00e8mes li\u00e9s \u00e0 leurs donn\u00e9es ont eu du mal \u00e0 r\u00e9ussir la pr\u00e9paration des donn\u00e9es.<\/p>\n<p><img src=\"https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2020\/05\/merge-purge-software-1024x452.png\" sizes=\"(max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" srcset=\"https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2020\/05\/merge-purge-software-1024x452.png 1024w, https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2020\/05\/merge-purge-software-300x132.png 300w, https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2020\/05\/merge-purge-software-768x339.png 768w, https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2020\/05\/merge-purge-software-1536x678.png 1536w, https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2020\/05\/merge-purge-software.png 1905w\" alt=\"merge purge software\" width=\"1024\" height=\"452\" \/><\/p>\n<p style=\"text-align: center;\"><em style=\"text-align: center;\">Voici un aper\u00e7u du processus de pr\u00e9paration des donn\u00e9es utilis\u00e9 dans DataMatch Enterprise, l&rsquo;outil phare de pr\u00e9paration des donn\u00e9es de Data Ladder.<\/em><\/p>\n<h3>Identifier le besoin et poser les bonnes questions commerciales<\/h3>\n<p>Aussi \u00e9trange que cela puisse para\u00eetre, la pr\u00e9paration des donn\u00e9es ne commence pas exactement par les donn\u00e9es &#8211; elle commence par l&rsquo;identification d&rsquo;un besoin dans le processus d\u00e9cisionnel de l&rsquo;entreprise. Il s&rsquo;agit tout d&rsquo;abord de comprendre l&rsquo;impact d&rsquo;un certain ensemble de donn\u00e9es sur les strat\u00e9gies de marketing, le d\u00e9ploiement des ressources, la distribution des produits et tout autre domaine des op\u00e9rations de l&rsquo;entreprise. La prise de d\u00e9cisions \u00e9clair\u00e9es et correctes est le besoin primordial des entreprises qui fonctionnent \u00e0 partir d&rsquo;informations &#8211; si l&rsquo;entreprise n&rsquo;a pas acc\u00e8s \u00e0 ces informations, elle est condamn\u00e9e.<\/p>\n<p>Mais lorsqu&rsquo;il s&rsquo;agit de poser les questions, il est n\u00e9cessaire d&rsquo;\u00eatre pr\u00e9cis. Vous ne pouvez pas adopter une approche globale de la pr\u00e9paration ou de la qualit\u00e9 des donn\u00e9es.<\/p>\n<p>Vous ne pouvez pas r\u00e9parer un million d&rsquo;enregistrements de clients simplement parce que vous voulez des donn\u00e9es propres. Le co\u00fbt de la d\u00e9couverte et de la pr\u00e9paration des donn\u00e9es ne doit pas \u00eatre sup\u00e9rieur \u00e0 la valeur obtenue, sinon l&rsquo;effort n&rsquo;est pas rentable.<\/p>\n<p>Il doit y avoir un objectif.<\/p>\n<p>L&rsquo;objectif doit \u00eatre li\u00e9 \u00e0 la rentabilit\u00e9 et \u00e0 l&rsquo;efficacit\u00e9.<\/p>\n<p>Il faut \u00e9valuer les donn\u00e9es et leur capacit\u00e9 \u00e0 soutenir cet objectif.<\/p>\n<p>L&rsquo;objectif devrait permettre de r\u00e9pondre \u00e0 des questions commerciales telles que :<\/p>\n<ul>\n<li>Est-ce que nous gagnons de l&rsquo;argent avec cet objectif ? (Un nouveau produit, une nouvelle activit\u00e9 promotionnelle, un nouvel objectif marketing, etc.)<\/li>\n<li>Cet objectif nous aide-t-il \u00e0 r\u00e9ussir la satisfaction des clients ou m\u00eame l&rsquo;acquisition et la fid\u00e9lisation ?<\/li>\n<li>Pourquoi essayons-nous d&rsquo;atteindre cet objectif ?<\/li>\n<li>Comment allons-nous mesurer le succ\u00e8s ou l&rsquo;\u00e9chec d&rsquo;un projet ?<\/li>\n<li>De quels outils ou ressources disposons-nous pour r\u00e9aliser cet objectif ?<\/li>\n<li>De quels outils ou ressources suppl\u00e9mentaires aurons-nous besoin et pourquoi ?<\/li>\n<li>Quel sera le co\u00fbt de ces outils et quel est le retour sur investissement que nous attendons de ces d\u00e9penses ?<\/li>\n<\/ul>\n<p>En r\u00e8gle g\u00e9n\u00e9rale, commencez par une question commerciale, formulez une hypoth\u00e8se, effectuez une analyse exhaustive de l&rsquo;impact de vos d\u00e9cisions et, enfin, tirez les conclusions de votre \u00e9quation commerciale.<\/p>\n<p>Comprendre vos donn\u00e9es<\/p>\n<p>Avant m\u00eame de pouvoir commencer \u00e0 ex\u00e9cuter une strat\u00e9gie commerciale, vous devez comprendre vos donn\u00e9es.<\/p>\n<ul>\n<li>Avez-vous des donn\u00e9es brutes, non trait\u00e9es ?<\/li>\n<li>Avez-vous des donn\u00e9es techniquement correctes mais dupliqu\u00e9es ?<\/li>\n<li>Avez-vous des donn\u00e9es propres et utilisables avec lesquelles travailler ?<\/li>\n<li>Avez-vous des donn\u00e9es cloisonn\u00e9es provenant de sources disparates ?<\/li>\n<li>Avez-vous une s\u00e9lection du type de donn\u00e9es dont vous aurez besoin pour cet objectif ?<\/li>\n<li>Avez-vous besoin d&rsquo;int\u00e9grer de grandes sources de donn\u00e9es telles que les m\u00e9dias sociaux, les donn\u00e9es transactionnelles ou comportementales pour obtenir une vue unifi\u00e9e de vos clients ?<\/li>\n<li>Disposez-vous d&rsquo;un logiciel de pr\u00e9paration des donn\u00e9es robuste, capable de vous permettre de travailler avec vos donn\u00e9es sur votre domaine de cloud ou de serveur ?<\/li>\n<\/ul>\n<p>Il est important de mentionner trois d\u00e9fis courants auxquels les entreprises sont g\u00e9n\u00e9ralement confront\u00e9es lorsqu&rsquo;il s&rsquo;agit de pr\u00e9parer leurs donn\u00e9es pour l&rsquo;usage auquel elles sont destin\u00e9es. Ces probl\u00e8mes peuvent \u00eatre r\u00e9solus par une solution de pr\u00e9paration des donn\u00e9es, mais vous devrez mesurer l&rsquo;ampleur de l&rsquo;activit\u00e9 et le type de formation ou de courbe d&rsquo;apprentissage dont vous aurez besoin pour utiliser le logiciel. De nombreuses entreprises d\u00e9pensent des millions de dollars uniquement pour faire travailler des sp\u00e9cialistes form\u00e9s sur un logiciel de pr\u00e9paration des donn\u00e9es. Par cons\u00e9quent, soyez s\u00fbr de ce que vous devez faire avant d&rsquo;investir une somme importante dans une solution populaire de qualit\u00e9 des donn\u00e9es.<\/p>\n<p>Pourquoi la pr\u00e9paration des donn\u00e9es est-elle importante ?<\/p>\n<p>Bien que tout le monde parle de la pr\u00e9paration des donn\u00e9es, personne ne fait rien \u00e0 ce sujet. Apr\u00e8s avoir identifi\u00e9 vos objectifs ou les probl\u00e8mes \u00e0 r\u00e9soudre, la pr\u00e9paration des donn\u00e9es est la cl\u00e9 de la r\u00e9solution du probl\u00e8me. C&rsquo;est facilement la diff\u00e9rence entre le succ\u00e8s et l&rsquo;\u00e9chec, entre des id\u00e9es utilisables et un texte inintelligible, entre une d\u00e9cision \u00e9clair\u00e9e et des hypoth\u00e8ses ou th\u00e9ories inutiles.<\/p>\n<p>Par exemple, un client a d\u00fb utiliser ses donn\u00e9es pour lancer une strat\u00e9gie de personnalisation de la client\u00e8le. L&rsquo;organisation se consid\u00e9rait comme ax\u00e9e sur les donn\u00e9es parce qu&rsquo;elle avait cr\u00e9\u00e9 des lacs de donn\u00e9es pour stocker les donn\u00e9es sur les m\u00e9nages de ses clients et voulait maintenant utiliser ces donn\u00e9es pour offrir des services de personnalisation. S&rsquo;ils \u00e9taient conscients des probl\u00e8mes li\u00e9s aux donn\u00e9es brutes, ils n&rsquo;\u00e9taient pas pr\u00e9par\u00e9s \u00e0 faire face au nombre excessif de doublons et de d\u00e9chets qui rendaient pr\u00e8s de 40 % de leurs donn\u00e9es inutiles. Avant de lancer leurs objectifs de personnalisation, ils devaient d&rsquo;abord pr\u00e9parer et nettoyer leurs donn\u00e9es.<\/p>\n<p>Ainsi, alors que les entreprises disposent d&rsquo;\u00e9normes lacs de donn\u00e9es, ils finissent par devenir des d\u00e9charges de donn\u00e9es parce que l&rsquo;id\u00e9e initiale \u00e9tait que \u00ab\u00a0plus de donn\u00e9es, c&rsquo;est mieux\u00a0\u00bb. Cette approche ne fonctionne plus. Vous avez besoin de la pr\u00e9paration des donn\u00e9es et de ses sous-activit\u00e9s pour vous assurer que vous disposez de donn\u00e9es utilisables pour travailler.<\/p>\n<p>Dans le cas contraire, l&rsquo;absence de donn\u00e9es propres pourrait entra\u00eener :<\/p>\n<ul>\n<li>Inefficacit\u00e9 op\u00e9rationnelle : Les \u00e9quipes et les processus seront affect\u00e9s car ils ne disposeront pas du bon ensemble de donn\u00e9es pour travailler et contribuer \u00e0 l&rsquo;objectif.<\/li>\n<li>Mauvaise satisfaction du client : Une entreprise qui g\u00e8re mal ses donn\u00e9es peut commettre des erreurs embarrassantes et manquer des occasions, ce qui se traduira par une faible satisfaction de la client\u00e8le.<\/li>\n<li>Co\u00fbts inutiles : Les cons\u00e9quences d&rsquo;une mauvaise gestion des donn\u00e9es se traduiront par toutes sortes de co\u00fbts qui pourraient \u00eatre pr\u00e9judiciables \u00e0 votre entreprise &#8211; amendes l\u00e9gales, probl\u00e8mes de s\u00e9curit\u00e9 des donn\u00e9es, p\u00e9nalit\u00e9s de conformit\u00e9 des donn\u00e9es, retours de courrier, perte de clients, etc.<\/li>\n<li>Croissance ralentie : C&rsquo;est un march\u00e9 dynamique. Si vous ne misez pas sur les donn\u00e9es, vous ne pourrez pas vous d\u00e9velopper. Les entreprises futuristes se concentrent sur l&rsquo;optimisation de leurs donn\u00e9es.<\/li>\n<li>Des informations erron\u00e9es : Presque toutes les entreprises sont engag\u00e9es dans une forme ou une autre de mod\u00e9lisation des donn\u00e9es \u00e0 des fins d&rsquo;analyse et de compr\u00e9hension. Des donn\u00e9es inexactes qui n&rsquo;ont pas \u00e9t\u00e9 soumises \u00e0 un processus de pr\u00e9paration des donn\u00e9es seront \u00e0 l&rsquo;origine d&rsquo;informations erron\u00e9es &#8211; dont nous ne connaissons que trop bien les cons\u00e9quences.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Dans sa forme la plus simple, la pr\u00e9paration des donn\u00e9es nous aide \u00e0 comprendre les informations contenues dans les donn\u00e9es que nous ne pouvons pas comprendre en les regardant simplement. C&rsquo;est tout. Et c&rsquo;est le but le plus important de cette activit\u00e9.<\/p>\n<p>Comment pr\u00e9parer les donn\u00e9es ?<\/p>\n<p><img src=\"https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2020\/06\/data-preparation.png\" sizes=\"(max-width: 494px) 100vw, 494px\" srcset=\"https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2020\/06\/data-preparation.png 494w, https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2020\/06\/data-preparation-300x300.png 300w, https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2020\/06\/data-preparation-150x150.png 150w, https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2020\/06\/data-preparation-75x75.png 75w, https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2020\/06\/data-preparation-60x60.png 60w\" alt=\"\" width=\"494\" height=\"494\" \/><\/p>\n<p>La pr\u00e9paration des donn\u00e9es a \u00e9t\u00e9 en grande partie un effort manuel. Apr\u00e8s qu&rsquo;un ensemble de donn\u00e9es a \u00e9t\u00e9 s\u00e9lectionn\u00e9 pour \u00eatre utilis\u00e9, il est pass\u00e9 par un logiciel de pr\u00e9paration des donn\u00e9es o\u00f9 des op\u00e9rations sp\u00e9cifiques sont appliqu\u00e9es aux fichiers. Par exemple, l&rsquo;une de ces op\u00e9rations peut consister \u00e0 supprimer manuellement des donn\u00e9es textuelles dans un champ num\u00e9rique pour lequel des formules ou une combinaison de fonctions seront utilis\u00e9es. Si cela fonctionnait pour des ensembles de donn\u00e9es de petite taille et peu complexes, aujourd&rsquo;hui, avec l&rsquo;augmentation du volume et de la complexit\u00e9 des donn\u00e9es, les sp\u00e9cialistes des donn\u00e9es trouvent extr\u00eamement frustrant de passer la majeure partie de leur temps \u00e0 pr\u00e9parer ces donn\u00e9es.<\/p>\n<p>Il y a de fortes chances que votre entreprise utilise d\u00e9j\u00e0 un processus ETL pour donner un sens aux donn\u00e9es. Cependant, l&rsquo;ETL est tr\u00e8s limit\u00e9 et ne permet pas aux utilisateurs professionnels d&rsquo;exploiter efficacement leurs donn\u00e9es. Lisez le post suivant pour conna\u00eetre la <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/fr\/etl-ou-preparation-des-donnees-quest-ce-qui-convient-le-mieux-a-votre-entreprise\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">diff\u00e9rence entre l&rsquo;ETL et la pr\u00e9paration des donn\u00e9es<\/a>.<\/p>\n<p>C&rsquo;est pourquoi le nombre de fournisseurs de logiciels a augment\u00e9 au fil des ans. La plupart de ces outils offrent d\u00e9sormais une fonction de libre-service qui permet aux utilisateurs professionnels de participer au processus de pr\u00e9paration des donn\u00e9es.<\/p>\n<p>Un outil comme DataMatch Enterprise, par exemple, simplifie le processus de pr\u00e9paration des donn\u00e9es en guidant l&rsquo;utilisateur \u00e0 travers un flux de travail qui lui permet de nettoyer, d\u00e9duire et fusionner facilement les donn\u00e9es &#8211; un processus qui prend habituellement des jours et des mois ne prendrait que quelques minutes.<\/p>\n<p>Les outils de pr\u00e9paration des donn\u00e9es facilitent \u00e9galement le traitement des donn\u00e9es incoh\u00e9rentes stock\u00e9es en silos. Il y a quelques d\u00e9cennies, vous deviez fixer les donn\u00e9es dans leur syst\u00e8me individuel et essayer de fusionner certaines parties de ces donn\u00e9es manuellement, sans pour autant obtenir l&rsquo;analyse dont vous aviez besoin.<\/p>\n<p>D\u00e9sormais, vous pouvez facilement int\u00e9grer des ensembles de donn\u00e9es illimit\u00e9s, les fusionner, les purger, les pr\u00e9parer comme bon vous semble. Il s&rsquo;agit d&rsquo;une activit\u00e9 de type \u00ab\u00a0glisser-d\u00e9poser\u00a0\u00bb, qui ne n\u00e9cessite qu&rsquo;une expertise technique tr\u00e8s limit\u00e9e.<\/p>\n<p>Les d\u00e9fis du processus de pr\u00e9paration des donn\u00e9es :<\/p>\n<p>Si la pr\u00e9paration des donn\u00e9es a \u00e9t\u00e9 facilit\u00e9e, les d\u00e9fis qu&rsquo;elle pose restent les m\u00eames, voire plus complexes et g\u00eanants. Certains des principaux d\u00e9fis que les entreprises doivent relever sont les suivants :<\/p>\n<p>Donn\u00e9es en silos et sources disparates : Les entreprises souhaitent d\u00e9sormais cr\u00e9er des vues unifi\u00e9es du client afin de cr\u00e9er des exp\u00e9riences de personnalisation ou d&rsquo;obtenir une vue d&rsquo;ensemble des opportunit\u00e9s cach\u00e9es. Par exemple, un d\u00e9taillant souhaitait consolider les donn\u00e9es provenant de plusieurs sources de donn\u00e9es afin d&rsquo;offrir une exp\u00e9rience num\u00e9rique fluide \u00e0 ses clients provenant de diff\u00e9rentes r\u00e9gions europ\u00e9ennes.<\/p>\n<p>Mais la consolidation des donn\u00e9es provenant de sources multiples n&rsquo;est pas chose ais\u00e9e. Les donn\u00e9es stock\u00e9es dans des sources disparates varient en termes de structure, de forme et de finalit\u00e9. Plus important encore, les erreurs de donn\u00e9es variaient selon les cultures. Les noms italiens, par exemple, \u00e9taient plus souvent mal orthographi\u00e9s que les noms am\u00e9ricains. Il faut beaucoup de temps pour pr\u00e9parer ces donn\u00e9es et les rendre utiles au d\u00e9taillant. M\u00eame si un outil de pr\u00e9paration des donn\u00e9es est utilis\u00e9, un certain travail manuel sera n\u00e9cessaire pour examiner les noms provenant de diff\u00e9rentes cultures et s&rsquo;assurer qu&rsquo;aucune erreur n&rsquo;est commise.<\/p>\n<p>Donn\u00e9es dupliqu\u00e9es : Presque toutes les entreprises avec lesquelles nous avons travaill\u00e9 ont signal\u00e9 que la duplication des donn\u00e9es \u00e9tait un obstacle majeur \u00e0 la r\u00e9ussite de leur pr\u00e9paration des donn\u00e9es. Bien qu&rsquo;il existe des dizaines d&rsquo;outils de pr\u00e9paration des donn\u00e9es qui vous permettent de corriger les anomalies de donn\u00e9es, tr\u00e8s peu d&rsquo;entre eux ont la capacit\u00e9 de corriger les donn\u00e9es dupliqu\u00e9es avec un taux de correspondance de 100 %. En fait, le rapprochement des donn\u00e9es est une solution tr\u00e8s demand\u00e9e, car tr\u00e8s peu de fournisseurs parviennent \u00e0 atteindre une pr\u00e9cision de 95 %.<\/p>\n<p>Un institut gouvernemental avec lequel nous avons travaill\u00e9 a d\u00e9couvert que sa solution interne de d\u00e9duplication des donn\u00e9es ne pouvait faire que la moiti\u00e9 du travail de suppression des doublons. Lorsqu&rsquo;ils ont utilis\u00e9 DataMatch, ils ont pu supprimer 40 % suppl\u00e9mentaires de donn\u00e9es en double.<\/p>\n<p>Donn\u00e9es incoh\u00e9rentes : Aka donn\u00e9es sales. La qualit\u00e9 des donn\u00e9es est toujours douteuse tant que ce sont des humains qui saisissent les noms et adresses des clients, les codes des produits et les prix. In\u00e9vitablement, les m\u00e9thodes manuelles entra\u00eenent des erreurs dont la r\u00e9solution demande un effort manuel consid\u00e9rable. La situation est encore plus compliqu\u00e9e et d\u00e9sordonn\u00e9e lorsque vous devez combiner des donn\u00e9es d&rsquo;entreprise avec des donn\u00e9es externes provenant de sources tierces. Par exemple, les donn\u00e9es relatives aux m\u00e9dias sociaux d&rsquo;un client sont tout sauf coh\u00e9rentes. Certains peuvent utiliser des abr\u00e9viations dans leur nom, d&rsquo;autres un autre nom&#8230; et la liste est longue.<\/p>\n<p>Ces probl\u00e8mes ont pouss\u00e9 \u00e0 l&rsquo;essor des logiciels de pr\u00e9paration des donn\u00e9es en libre-service et dans le nuage, qui permettent aux utilisateurs d&rsquo;int\u00e9grer des donn\u00e9es provenant de sources multiples, de cr\u00e9er des r\u00e8gles commerciales en fonction de leurs besoins en mati\u00e8re de donn\u00e9es et de r\u00e9unir les utilisateurs informatiques et commerciaux pour r\u00e9soudre les probl\u00e8mes de qualit\u00e9 des donn\u00e9es.<\/p>\n<p>Meilleures pratiques pour la pr\u00e9paration des donn\u00e9es<\/p>\n<p>Maintenant que le monde se dirige vers des objectifs d&rsquo;IA, d&rsquo;apprentissage automatique et de business intelligence, il doit se concentrer sur la pr\u00e9paration des donn\u00e9es pour atteindre ces objectifs. L&rsquo;utilisation d&rsquo;un logiciel ou d&rsquo;un outil de pr\u00e9paration des donn\u00e9es ne constitue toutefois qu&rsquo;une partie de la solution. Vous devrez int\u00e9grer des pratiques suppl\u00e9mentaires pour la pr\u00e9paration des donn\u00e9es qui doivent inclure :<\/p>\n<ol>\n<li>Faire de la qualit\u00e9 des donn\u00e9es une priorit\u00e9 : Les probl\u00e8mes et les d\u00e9fis li\u00e9s \u00e0 la pr\u00e9paration des donn\u00e9es sont caus\u00e9s par le manque d&rsquo;attention port\u00e9e \u00e0 la qualit\u00e9 des donn\u00e9es. Les entreprises peuvent parler de la qualit\u00e9 des donn\u00e9es, mais elles n&rsquo;en font pas une priorit\u00e9 organisationnelle. Vous continuerez \u00e0 r\u00e9parer les m\u00eames erreurs \u00e0 plusieurs reprises si vous ne rectifiez pas la source du probl\u00e8me. Par exemple, votre \u00e9quipe de vente compromet la qualit\u00e9 des donn\u00e9es en saisissant des informations inexactes, en omettant des informations importantes ou en commettant des erreurs humaines lors de la saisie des donn\u00e9es. Pour y rem\u00e9dier, votre \u00e9quipe devra \u00eatre form\u00e9e \u00e0 la qualit\u00e9 des donn\u00e9es, ce qui l&rsquo;aidera \u00e0 comprendre l&rsquo;impact d&rsquo;une coquille ou d&rsquo;une information manquante sur les processus en aval.<\/li>\n<li>L&rsquo;informatique peut aider les utilisateurs professionnels en organisant des s\u00e9ances de formation et d&rsquo;apprentissage : Il s&rsquo;agit d&rsquo;un bon moyen de combler le foss\u00e9 entre l&rsquo;informatique et les utilisateurs professionnels. Le service informatique peut planifier des formations sur la qualit\u00e9 des donn\u00e9es et des sessions d&rsquo;apprentissage pour aider les utilisateurs professionnels \u00e0 comprendre l&rsquo;importance de la qualit\u00e9 et de la pr\u00e9paration des donn\u00e9es. Au fur et \u00e0 mesure que les utilisateurs professionnels se familiarisent avec le probl\u00e8me, les utilisateurs autoris\u00e9s peuvent \u00eatre \u00e9quip\u00e9s des bons outils de pr\u00e9paration des donn\u00e9es pour commencer \u00e0 pr\u00e9parer leurs donn\u00e9es pour une utilisation professionnelle sans d\u00e9pendre de l&rsquo;informatique.<\/li>\n<li>Suivez le processus de pr\u00e9paration des donn\u00e9es : Si vous utilisez un logiciel de pr\u00e9paration des donn\u00e9es comme DataMatch Enterprise, vous suivez un processus \u00e9tape par \u00e9tape qui fait passer vos donn\u00e9es du stade brut au stade final en 8 modules. Si vous n&rsquo;utilisez pas d&rsquo;outil et que vous le mettez en \u0153uvre vous-m\u00eame, veillez \u00e0 suivre le flux de travail indiqu\u00e9 ci-dessous.<\/li>\n<\/ol>\n<p><img src=\"https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2020\/06\/data-preparation-process.png\" sizes=\"(max-width: 976px) 100vw, 976px\" srcset=\"https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2020\/06\/data-preparation-process.png 976w, https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2020\/06\/data-preparation-process-300x219.png 300w, https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2020\/06\/data-preparation-process-768x560.png 768w\" alt=\"\" width=\"976\" height=\"712\" \/><\/p>\n<p>La t\u00e2che est \u00e9norme. Mais toute organisation intelligente sait que l&rsquo;objectif n&rsquo;est pas une perfection \u00e0 100 % ou une approche globale. L&rsquo;objectif est de garantir une culture et une approche de la qualit\u00e9 des donn\u00e9es o\u00f9 les probl\u00e8mes sont pr\u00e9venus avant de devenir des nuisances difficiles.<\/p>\n<p>Conclusion<\/p>\n<p>La pr\u00e9paration des donn\u00e9es n&rsquo;est qu&rsquo;une partie de la premi\u00e8re \u00e9tape de la gestion des donn\u00e9es et, bien qu&rsquo;il existe de puissants outils de pr\u00e9paration des donn\u00e9es qui font le gros du travail, les entreprises auront toujours besoin d&rsquo;\u00eatres humains pour v\u00e9rifier, valider et s&rsquo;assurer que le r\u00e9sultat est celui souhait\u00e9. Il est important de reconna\u00eetre que les outils ne sont aussi intelligents que les humains qui les utilisent. Puisque l&rsquo;avenir est \u00e0 l&rsquo;IA et au ML, il est imp\u00e9ratif que les entreprises entament une approche cibl\u00e9e dans la pr\u00e9paration des donn\u00e9es, en transformant leurs donn\u00e9es en un carburant qui fait avancer l&rsquo;organisation.<\/p>\n<p><img src=\"https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2019\/05\/fuzzy-whitepaper2.png\" sizes=\"(max-width: 887px) 100vw, 887px\" srcset=\"https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2019\/05\/fuzzy-whitepaper2.png 887w, https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2019\/05\/fuzzy-whitepaper2-300x183.png 300w, https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2019\/05\/fuzzy-whitepaper2-768x468.png 768w\" alt=\"\" width=\"887\" height=\"541\" \/><\/p>\n<p><b>Comment fonctionnent les meilleures solutions de correspondance floue de leur cat\u00e9gorie : Combinaison d&rsquo;algorithmes \u00e9tablis et exclusifs<\/b><\/p>\n<p><a role=\"button\" href=\"https:\/\/content.dataladder.com\/How-Best-In-Class-Fuzzy-Matching-Solutions-Work-Combining-Established-and-Proprietary-Algorithms-WP.pdf\"><br \/>\nT\u00e9l\u00e9charger<br \/>\n<\/a><\/p>\n<p>Commencez votre essai gratuit aujourd&rsquo;hui<\/p>\n<p class=\"gform_not_found\">A\u00efe ! 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