{"id":63078,"date":"2020-06-10T00:00:00","date_gmt":"2020-06-10T04:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/dataladder.com\/outils-de-preparation-des-donnees-en-libre-service-reduisez-votre-dependance-a-legard-de-linformatique-et-des-processus-etl-complexes\/"},"modified":"2022-03-30T07:43:31","modified_gmt":"2022-03-30T07:43:31","slug":"outils-de-preparation-des-donnees-en-libre-service-reduisez-votre-dependance-a-legard-de-linformatique-et-des-processus-etl-complexes","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dataladder.com\/fr\/outils-de-preparation-des-donnees-en-libre-service-reduisez-votre-dependance-a-legard-de-linformatique-et-des-processus-etl-complexes\/","title":{"rendered":"Outils de pr\u00e9paration des donn\u00e9es en libre-service – R\u00e9duisez votre d\u00e9pendance \u00e0 l’\u00e9gard de l’informatique et des processus ETL complexes"},"content":{"rendered":"

Les outils de pr\u00e9paration des donn\u00e9es existent depuis un certain temps d\u00e9j\u00e0. La plupart de ces outils exigent cependant que les utilisateurs ma\u00eetrisent les langages de programmation et les bases de donn\u00e9es relationnelles pour les utiliser. Le nettoyage<\/a>, la transformation et la pr\u00e9paration des donn\u00e9es<\/a> sont g\u00e9n\u00e9ralement effectu\u00e9s par des utilisateurs informatiques qui ex\u00e9cutent des commandes fonctionnelles et cr\u00e9ent des r\u00e8gles de gestion pour accomplir cette t\u00e2che.<\/p>\n

L’utilisateur professionnel est donc d\u00e9savantag\u00e9. Ils doivent s’en remettre \u00e0 l’informatique pour pr\u00e9parer les donn\u00e9es qu’ils poss\u00e8dent et dont ils ont une meilleure compr\u00e9hension. De plus, si le service informatique n’utilise pas d’outils de pr\u00e9paration des donn\u00e9es<\/a>, mais s’en remet aux m\u00e9thodes ETL pour r\u00e9soudre les probl\u00e8mes de donn\u00e9es complexes, il y a de fortes chances que les utilisateurs professionnels soient confront\u00e9s \u00e0 des clients m\u00e9contents et \u00e0 des erreurs co\u00fbteuses.
\nAlors quelle est la solution \u00e0 ce probl\u00e8me ?
\nSaisir la pr\u00e9paration des donn\u00e9es en libre-service.<\/p>\n

Qu’est-ce que la pr\u00e9paration des donn\u00e9es en libre-service ? <\/strong><\/h2>\n

Dans ce qui a \u00e9t\u00e9 et continue d’\u00eatre consid\u00e9r\u00e9 comme un processus \u00e0 dominante informatique, la pr\u00e9paration des donn\u00e9es n’est gu\u00e8re entre les mains d’un utilisateur professionnel. Cela est vrai si l’entreprise exploite un ERP ou un entrep\u00f4t de donn\u00e9es centralis\u00e9 qui n’est pas autoris\u00e9 aux utilisateurs professionnels. Mais aujourd’hui, une entreprise dispose de diff\u00e9rentes formes de donn\u00e9es et toutes ces donn\u00e9es n’ont pas besoin d’\u00eatre trait\u00e9es par l’informatique. Par exemple, les dossiers des clients, les donn\u00e9es des campagnes de marketing, les listes de diffusion, etc. n’ont pas besoin de l’intervention du service informatique et ne n\u00e9cessitent pas non plus de processus ETL.<\/p>\n

Voici en quoi l’ETL et la pr\u00e9paration des donn\u00e9es sont diff\u00e9rents et pourquoi l’ETL atteint son stade d’obsolescence. <\/em><\/p>\n

\n

ETL vs pr\u00e9paration des donn\u00e9es<\/span><\/h3>\n

Ce qui convient \u00e0 votre entreprise<\/p>\n

Lire le billet de blog<\/strong> <\/a><\/p>\n<\/div>\n

Alors, comment un utilisateur professionnel peut-il corriger rapidement des centaines de milliers de lignes de donn\u00e9es erron\u00e9es ? Est-ce par l’interm\u00e9diaire d’Excel qui n\u00e9cessite \u00e0 nouveau la ma\u00eetrise des fonctions et des formules ? C’est l\u00e0 que les outils de pr\u00e9paration des donn\u00e9es en libre-service entrent en jeu.
\nComme leur nom l’indique, les outils de pr\u00e9paration des donn\u00e9es en libre-service ont la capacit\u00e9 de permettre aux utilisateurs avertis (plus pr\u00e9cis\u00e9ment aux utilisateurs professionnels qui ne sont pas des experts en informatique) de combiner, nettoyer, d\u00e9duire, organiser et pr\u00e9parer leurs donn\u00e9es en vue de leur utilisation. La plupart des outils de cette cat\u00e9gorie de libre-service sont destin\u00e9s aux analystes d’entreprise, aux scientifiques des donn\u00e9es et \u00e0 tout utilisateur devant travailler fr\u00e9quemment avec de grandes quantit\u00e9s de donn\u00e9es.<\/p>\n

Que fait-il ?<\/h2>\n

Il existe de multiples fonctions que vous devez ex\u00e9cuter pour pr\u00e9parer les donn\u00e9es \u00e0 leur utilisation pr\u00e9vue. Habituellement, chacune de ces fonctions prendrait des heures et des jours pour dispara\u00eetre.
\nPar exemple, si un utilisateur professionnel doit nettoyer cent mille adresses, il devra travailler manuellement en extrayant d’abord les donn\u00e9es du CRM, en les important dans Excel et en ex\u00e9cutant des fonctions et des formules pour corriger ces donn\u00e9es. Les corrections seront toutefois superficielles. Le maximum qu’un utilisateur puisse faire est de corriger les fautes de frappe ou d’orthographe et les donn\u00e9es redondantes dans les champs eux-m\u00eames. Ils ne peuvent pas effectuer des t\u00e2ches complexes comme la d\u00e9duplication des donn\u00e9es<\/a> ou le rapprochement des donn\u00e9es<\/a> (ou consolidation) s’ils veulent combiner des donn\u00e9es provenant de tiers.
\nLa pr\u00e9paration des donn\u00e9es en libre-service est donc une solution moderne aux probl\u00e8mes s\u00e9culaires de conflits entre les utilisateurs et l’informatique, de d\u00e9pendances et de processus qui ne servent pas l’objectif commercial d’acquisition des donn\u00e9es. Aujourd’hui, alors que les entreprises exigent une approche ax\u00e9e sur les donn\u00e9es, les utilisateurs professionnels doivent \u00eatre \u00e9quip\u00e9s d’un outil qui leur permet d’explorer des donn\u00e9es complexes \u00e0 grande \u00e9chelle, sans exiger de comp\u00e9tences techniques ou de connaissances en langage de programmation.
\nLes outils de pr\u00e9paration des donn\u00e9es en libre-service d\u00e9mocratisent le processus de pr\u00e9paration des donn\u00e9es et c’est un r\u00e9pit bien n\u00e9cessaire pour les probl\u00e8mes de donn\u00e9es CRM.<\/p>\n

Comment fonctionnent les outils de pr\u00e9paration des donn\u00e9es en libre-service ?<\/h2>\n

La plupart des outils de pr\u00e9paration des donn\u00e9es en libre-service sont faciles \u00e0 utiliser. Bien s\u00fbr, chaque logiciel comporte une courbe d’apprentissage et une formation initiale est n\u00e9cessaire, mais comme la plupart des outils offrent une interface de type glisser-d\u00e9poser, l’utilisateur n’a pas besoin de se concentrer sur l’apprentissage ou la m\u00e9morisation des fonctions.
\nLes outils de pr\u00e9paration des donn\u00e9es ont les m\u00eames objectifs mais des formes et des fonctionnalit\u00e9s diff\u00e9rentes. Certains vous permettront simplement de fixer les donn\u00e9es sans proc\u00e9der \u00e0 un rapprochement avanc\u00e9. Certains vous demanderont d’utiliser un groupe d’outils pour chaque fonction. Certains se concentrent sur des fonctions sp\u00e9cifiques de pr\u00e9paration des donn\u00e9es, comme le profilage des donn\u00e9es<\/a>, l’int\u00e9gration des donn\u00e9es ou le nettoyage des donn\u00e9es uniquement.
\nIl n’existe que peu d’outils permettant une approche \u00e0 multiples facettes de la pr\u00e9paration des donn\u00e9es. Parmi ceux-ci, DataMatch Enterprise est le seul outil qui dispose d’un flux de travail en 8 \u00e9tapes.
\nSi vous utilisez un outil comme DataMatch Enterprise, il vous suffit d’importer votre source de donn\u00e9es dans l’outil, de la faire passer par les modules \u00e9tape par \u00e9tape et d’obtenir un r\u00e9sultat qui r\u00e9pond \u00e0 vos besoins.<\/p>\n

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\nChaque \u00e9tape du module remplit des fonctions essentielles comme :
\nInt\u00e9gration des donn\u00e9es : <\/strong>Int\u00e9grez les donn\u00e9es de plus de 150 applications et obtenez les ensembles de donn\u00e9es dont vous avez besoin pour vos analyses et rapports. Cela signifie que vous pouvez importer des donn\u00e9es provenant de sources de m\u00e9dias sociaux comme Facebook et Twitter, de plateformes de big data comme Hadoop, de plateformes de CRM comme Salesforce et HubSpot. Il vous suffit d’int\u00e9grer la plate-forme \u00e0 DME et d’apporter des corrections au fur et \u00e0 mesure.
\nProfilage des donn\u00e9es : <\/strong>Identifiez visuellement les failles de vos donn\u00e9es et obtenez une vue d’ensemble de la sant\u00e9 de vos donn\u00e9es. Vous pouvez voir le nombre de noms mal orthographi\u00e9s, de fautes de frappe et d’autres probl\u00e8mes courants de qualit\u00e9 des donn\u00e9es, class\u00e9s en plusieurs colonnes.
\nNettoyer les donn\u00e9es : <\/strong>Le nettoyage des donn\u00e9es est r\u00e9alis\u00e9 en appliquant des r\u00e8gles pr\u00e9d\u00e9finies sur vos donn\u00e9es. Gr\u00e2ce \u00e0 ces r\u00e8gles, vous pouvez nettoyer les donn\u00e9es d\u00e9sordonn\u00e9es et les normaliser en fonction de normes \u00e9tablies. Par exemple, si vos colonnes de donn\u00e9es souffrent de probl\u00e8mes de majuscules et de minuscules, vous pouvez les nettoyer en appliquant une fonction de majuscules aux donn\u00e9es par un simple clic sur une case \u00e0 cocher.<\/p>\n

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\nAppariement des donn\u00e9es : <\/strong>Faites correspondre les donn\u00e9es \u00e0 l’int\u00e9rieur, entre ou \u00e0 travers plusieurs sources de donn\u00e9es en utilisant une combinaison d’algorithmes de correspondance flous<\/a> et l’algorithme propri\u00e9taire du logiciel. Le rapprochement des donn\u00e9es est la base m\u00eame de la pr\u00e9paration des donn\u00e9es, car c’est le seul moyen de supprimer les doublons de vos donn\u00e9es. Si l’outil que vous utilisez n’a pas une pr\u00e9cision de 100 % en mati\u00e8re de correspondance des donn\u00e9es<\/a>, vos donn\u00e9es contiennent probablement des milliers de doublons cach\u00e9s qui ne peuvent pas \u00eatre facilement d\u00e9tect\u00e9s.
\nFusionner : <\/strong>Vous devez fusionner<\/a> plusieurs enregistrements en une seule source de v\u00e9rit\u00e9 ? La plateforme vous permet de consolider diff\u00e9rentes sources de donn\u00e9es, ce qui est utile si vous lancez un projet d’enrichissement des donn\u00e9es<\/a>. De plus, gr\u00e2ce \u00e0 l’option de survie des donn\u00e9es, vous pouvez sauvegarder ces versions sans perdre la version originale.
\nToutes ces fonctions prendraient g\u00e9n\u00e9ralement des mois \u00e0 r\u00e9aliser. Le profilage seul prendrait des semaines. Le nettoyage et la d\u00e9duplication prennent des mois, surtout si vous devez traiter des centaines de milliers d’enregistrements.<\/p>\n

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Processus de pr\u00e9paration des donn\u00e9es<\/figcaption><\/figure>\n

En raison de la complexit\u00e9 du processus, la plupart des entreprises tentent d’apporter des corrections directement sur le CRM ou sur les sources de donn\u00e9es elles-m\u00eames, ce qui entra\u00eene des probl\u00e8mes futurs. Il n’est pas rare que des \u00e9quipes se retrouvent avec des donn\u00e9es en double ou des donn\u00e9es erron\u00e9es parce qu’un autre membre de l’\u00e9quipe a effectu\u00e9 des ajustements non annonc\u00e9s et non approuv\u00e9s.
\nUn outil de pr\u00e9paration des donn\u00e9es emp\u00eachera ces frustrations de prendre le dessus et permettra \u00e0 l’utilisateur professionnel de suivre un processus de pr\u00e9paration au cours duquel il pourra nettoyer les donn\u00e9es en toute s\u00e9curit\u00e9 et m\u00eame en sauvegarder des copies pour une utilisation ult\u00e9rieure.<\/p>\n

Principaux avantages d’un outil de pr\u00e9paration des donn\u00e9es en libre-service : <\/strong><\/h2>\n

L’approche en libre-service de DataMatch Enterprise pour la pr\u00e9paration des donn\u00e9es a permis \u00e0 des entreprises du classement Fortune 500 comme HP, Deloitte, Coca Cola de r\u00e9soudre les probl\u00e8mes de qualit\u00e9 des donn\u00e9es en d\u00e9placement. Nous jouons \u00e9galement un r\u00f4le cl\u00e9 dans les administrations et les instituts du secteur public o\u00f9 des experts non informaticiens peuvent utiliser l’outil pour effectuer des rapprochements de donn\u00e9es inter et intra-agences. Nous sommes reconnus pour notre interface conviviale et la facilit\u00e9 avec laquelle les entreprises peuvent effectuer des t\u00e2ches de pr\u00e9paration de donn\u00e9es de routine.
\nSi la facilit\u00e9 d’utilisation est un avantage cl\u00e9, il en existe plusieurs autres si vous investissez dans le bon outil. Que vous soyez une petite entreprise, une soci\u00e9t\u00e9 ou un organisme public, la pr\u00e9paration des donn\u00e9es en libre-service peut vous aider :
\n\u00c9conomisez du temps et de l’\u00e9nergie : <\/strong>Vous n’avez pas besoin de perdre une semaine \u00e0 r\u00e9parer des donn\u00e9es avant de pouvoir les configurer pour des aper\u00e7us ou des analyses. Vous pouvez extraire des informations de 100 000 enregistrements en moins de 45 minutes.
\nPlus besoin d’ETL ou de mod\u00e9lisation des donn\u00e9es : <\/strong>Bien s\u00fbr, plus d’op\u00e9rations complexes d’extraction, de chargement et de transformation. Un logiciel de pr\u00e9paration des donn\u00e9es<\/a> peut facilement \u00eatre utilis\u00e9 pour nettoyer des quantit\u00e9s massives de donn\u00e9es \u00e0 des fins de migration vers le cloud ou vers le CRM. Vous n’avez pas besoin d’ETL, ni de mod\u00e9lisation des donn\u00e9es pour y parvenir.
\nFacile pour l’utilisateur professionnel : <\/strong>ces outils sont con\u00e7us pour tout le monde ; les utilisateurs professionnels, les experts en informatique, les analystes de donn\u00e9es et tous ceux qui comprennent leurs donn\u00e9es et les r\u00e9sultats qu’ils veulent en tirer.
\nFlexible et \u00e9volutif : <\/strong>Il n’y a pas de limite \u00e0 la quantit\u00e9 de donn\u00e9es que vous pouvez profiler. Une plus grande facilit\u00e9 d’utilisation permet aux utilisateurs de se connecter \u00e0 plusieurs sources diff\u00e9rentes, de combiner et de consolider les donn\u00e9es \u00e0 la vol\u00e9e.
\nR\u00e9duction de la d\u00e9pendance \u00e0 l’\u00e9gard de l’informatique : <\/strong>La pr\u00e9paration et la qualit\u00e9 des donn\u00e9es ne rel\u00e8vent pas uniquement de la responsabilit\u00e9 des services informatiques. Il n’est donc pas logique de les charger de r\u00e9parer les donn\u00e9es CRM ou les donn\u00e9es marketing alors qu’ils ne sont pas familiaris\u00e9s avec ces donn\u00e9es. Un utilisateur professionnel comprend ses donn\u00e9es bien mieux qu’un utilisateur informatique. Il est donc n\u00e9cessaire qu’il s’approprie la qualit\u00e9 et la pr\u00e9paration des donn\u00e9es.
\nUn outil de pr\u00e9paration des donn\u00e9es en libre-service n’est bon que s’il permet \u00e0 des utilisateurs non techniques de travailler avec leurs donn\u00e9es. Si l’outil n\u00e9cessite des connaissances suppl\u00e9mentaires en programmation ou un langage sp\u00e9cial pour fonctionner, ce n’est pas le bon choix.<\/p>\n

Comment choisir le bon outil de pr\u00e9paration des donn\u00e9es en libre-service ? <\/strong><\/h2>\n

Les fournisseurs de solutions de pr\u00e9paration des donn\u00e9es en libre-service sont de plus en plus nombreux et il peut \u00eatre difficile de faire le bon choix. Si vous \u00eates sur le march\u00e9 de la chasse au bon outil, assurez-vous de cocher les conditions suivantes :<\/p>\n

    \n
  1. Il doit avoir une interface utilisateur conviviale : <\/strong>L’objectif d’un outil d’auto-pr\u00e9paration est de permettre la pr\u00e9paration des donn\u00e9es en un temps record. Si l’interface utilisateur n’est pas conviviale et n\u00e9cessite une compr\u00e9hension des bases de donn\u00e9es relationnelles o\u00f9 les utilisateurs doivent connecter manuellement diff\u00e9rentes sources de donn\u00e9es, alors elle ne sert probablement pas son objectif. L’interface utilisateur devrait \u00eatre un simple glisser-d\u00e9poser ou un clic et c’est parti.<\/li>\n
  2. Il doit aider l’utilisateur \u00e0 respecter les normes de qualit\u00e9 des donn\u00e9es : <\/strong>Les donn\u00e9es qui sont compl\u00e8tes, exactes, accessibles, pertinentes et qui servent l’objectif vis\u00e9 sont consid\u00e9r\u00e9es comme \u00e9tant de haute qualit\u00e9. Un outil de pr\u00e9paration des donn\u00e9es doit permettre \u00e0 l’utilisateur de respecter ces normes gr\u00e2ce \u00e0 des fonctions de nettoyage<\/a>, de d\u00e9doublonnage<\/a>, de normalisation<\/a> et de validation<\/a> des donn\u00e9es. Lorsque vous choisissez l’outil, comparez-le \u00e0 cette liste de normes. Pensez-vous qu’il vous aidera \u00e0 atteindre cet objectif ?<\/li>\n
  3. Il doit avoir une forte fonction de mise en correspondance des donn\u00e9es : <\/strong>La pr\u00e9paration des donn\u00e9es ne consiste pas seulement \u00e0 r\u00e9soudre des probl\u00e8mes superficiels. Il s’agit de r\u00e9soudre des probl\u00e8mes profond\u00e9ment ancr\u00e9s, tels que la duplication des donn\u00e9es, pour lesquels le rapprochement des donn\u00e9es est la seule solution. Pour supprimer les doublons qui sont similaires mais ne correspondent pas exactement, vous aurez besoin d’un outil qui utilise des algorithmes de correspondance floue \u00e9tablis pour d\u00e9duire des donn\u00e9es complexes.<\/li>\n
  4. Il doit permettre des int\u00e9grations de donn\u00e9es multiples : <\/strong>Si certaines entreprises peuvent se passer de cette fonctionnalit\u00e9 si elles fonctionnent principalement avec des fichiers CSV, cela posera un probl\u00e8me aux entreprises disposant de plateformes comme Hadoop ou Salesforce. La solution de votre choix doit pouvoir permettre des int\u00e9grations avec diff\u00e9rents CRM et sources de donn\u00e9es.<\/li>\n
  5. Elle doit \u00eatre s\u00e9curis\u00e9e et \u00eatre disponible en tant que solution sur site : <\/strong>Certaines organisations et institutions gouvernementales ne sont pas \u00e0 l’aise avec une version web. Ils veulent une solution sur site o\u00f9 ils ont un contr\u00f4le total sur leurs donn\u00e9es. Les solutions sur site sont les plus s\u00fbres et peuvent facilement \u00eatre utilis\u00e9es sur votre bureau ou sur un serveur en nuage.<\/li>\n<\/ol>\n

    Les outils de pr\u00e9paration des donn\u00e9es en libre-service existent depuis un certain nombre d’ann\u00e9es, mais ce n’est que maintenant que l’essor de l’IA, du ML, de la BI et d’autres r\u00e9volutions num\u00e9riques l’ont fait devenir la sc\u00e8ne centrale de la gestion des donn\u00e9es. Si vous cherchez vraiment \u00e0 \u00eatre ax\u00e9 sur les donn\u00e9es, donnez \u00e0 vos \u00e9quipes le bon outil.
    \nVous voulez savoir comment     Data Ladder<\/a> peut vous aider \u00e0 atteindre cet objectif ? Contactez<\/a> l’un de nos architectes de solutions pour en savoir plus.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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