Commen\u00e7ons.<\/p>\n
Qu’est-ce qu’un logiciel ou un outil de nettoyage des donn\u00e9es ? <\/strong><\/h2>\nAvant de parler de l’outil, parlons du probl\u00e8me, c’est-\u00e0-dire des mauvaises donn\u00e9es.<\/p>\n
Si vous avez d\u00e9j\u00e0 jet\u00e9 un coup d’\u0153il aux donn\u00e9es clients de votre entreprise, vous aurez remarqu\u00e9 qu’elles sont litt\u00e9ralement d\u00e9sordonn\u00e9es.<\/p>\n
En voici un exemple :<\/p>\n
![\"data](\"https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2020\/05\/datacleansingtools-1024x419.png\")
<\/p>\n
Au moment o\u00f9 vous aurez besoin de ces donn\u00e9es \u00e0 des fins de marketing, de promotion ou de prise de d\u00e9cision strat\u00e9gique, vous perdrez un temps pr\u00e9cieux \u00e0 r\u00e9soudre ces probl\u00e8mes. Pire, il se peut que vous ne puissiez m\u00eame pas utiliser ces donn\u00e9es.<\/p>\n
Il n’est pas possible de corriger manuellement ces erreurs. Bien s\u00fbr, vous pouvez vous en remettre au service informatique, mais celui-ci ne fera qu’aggraver le probl\u00e8me. L’informatique ne comprend pas la sensibilit\u00e9 et la nature des donn\u00e9es comme le font les utilisateurs professionnels. Au bout du compte, vous finirez par consacrer plus de temps que n\u00e9cessaire \u00e0 la coordination avec le service informatique, \u00e0 l’examen des changements et au report de vos objectifs.<\/p>\n
C’est l\u00e0 qu’intervient la n\u00e9cessit\u00e9 d’un logiciel de nettoyage des donn\u00e9es<\/a>.<\/p>\nUn outil de nettoyage des donn\u00e9es<\/a> est une solution facile \u00e0 utiliser, con\u00e7ue pour les utilisateurs professionnels. Il s’agit d’un logiciel important et indispensable qui vous permet de r\u00e9soudre tous les probl\u00e8mes de qualit\u00e9 des donn\u00e9es, comme indiqu\u00e9 ci-dessus. Un logiciel de nettoyage de donn\u00e9es de premier ordre comme DataMatch Enterprise<\/a> fait bien plus que nettoyer – il vous permet de supprimer les doublons de plusieurs sources de donn\u00e9es<\/a>, de croiser les donn\u00e9es<\/a>, de fusionner les donn\u00e9es<\/a>, de standardiser<\/a> et d’optimiser vos donn\u00e9es actuelles.<\/p>\nVous pouvez faire tout cela *sans* l’<\/strong> aide de ressources informatiques, directement sur votre bureau. Il faudra \u00e9galement moins d’une heure pour nettoyer et trier un million de lignes de donn\u00e9es. Vous \u00e9conomisez ainsi du temps, des efforts et de l’argent.<\/p>\nComment faire le nettoyage des donn\u00e9es ?<\/strong><\/h2>\nTraditionnellement, le nettoyage des donn\u00e9es se faisait manuellement. En fait, dans certaines organisations, on trouve encore aujourd’hui des personnes qui se consacrent exclusivement \u00e0 l’extraction des donn\u00e9es, \u00e0 leur traitement en les divisant en plusieurs segments, \u00e0 l’ex\u00e9cution de fonctions Excel pour filtrer et trier les doublons ou les inexactitudes.<\/p>\n
Les entreprises qui utilisent SQL disposent de programmeurs et de ressources d\u00e9di\u00e9s qui connaissent le langage pour nettoyer les entr\u00e9es. Ainsi, les utilisateurs professionnels ne sont pas inform\u00e9s et d\u00e9pendent du calendrier du programmeur SQL.<\/p>\n
Alors qu’un logiciel de nettoyage de donn\u00e9es vous aide facilement \u00e0 joindre deux ensembles de donn\u00e9es, en SQL, vous devrez ex\u00e9cuter des requ\u00eates comme celles qui suivent pour fusionner deux tables.<\/p>\n
![\"two](\"https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2020\/05\/example.png\")
<\/p>\n
S\u00e9lectionnez l’identifiant, le nom, le nom du d\u00e9partement \u00e0 partir de<\/strong><\/p>\nstudent_metadata s jointe department_details d<\/strong><\/p>\non s.dept_id = d.dept_id ;<\/strong><\/p>\nSource : DataCamp<\/a><\/em><\/p>\nNon seulement cela prend beaucoup de temps, mais c’est \u00e9galement peu pratique lorsqu’il s’agit de r\u00e9soudre des probl\u00e8mes de donn\u00e9es complexes.<\/p>\n
\u00c0 l’\u00e8re du big data, les choses sont compliqu\u00e9es.<\/p>\n
Vos donn\u00e9es CRM ne se limitent plus \u00e0 quelques centaines de lignes d’informations de base sur les contacts. Aujourd’hui, il peut s’agir de donn\u00e9es comportementales, de donn\u00e9es sociales, de donn\u00e9es num\u00e9riques, de donn\u00e9es de transaction, et bien plus encore. Selon les besoins de votre organisation, vous pouvez avoir des ensembles de donn\u00e9es encore plus complexes qui ne peuvent pas \u00eatre nettoy\u00e9s avec les m\u00e9thodes traditionnelles et qui n\u00e9cessitent des techniques avanc\u00e9es de nettoyage de donn\u00e9es CRM<\/a>. En savoir plus sur la fa\u00e7on de nettoyer votre base de donn\u00e9es clients<\/p>\nLes grandes marques multinationales utilisent des solutions co\u00fbteuses telles que Informatica, Oracle ou IBM pour r\u00e9soudre leurs probl\u00e8mes de qualit\u00e9 de donn\u00e9es. Mais voici un fait ind\u00e9niable : toutes les entreprises n’ont pas le budget n\u00e9cessaire pour acheter une solution de ces types. La solution d’Oracle co\u00fbte \u00e0 elle seule plus de 200 000 dollars et vous devez utiliser plusieurs outils pour obtenir les r\u00e9sultats souhait\u00e9s.<\/p>\n
Ainsi, pour les entreprises de niveau interm\u00e9diaire, il ne reste gu\u00e8re d’autres options que d’essayer de faire un nettoyage manuel ou de faire appel \u00e0 des ressources tierces qui utiliseront des feuilles Excel et ses fonctions pour nettoyer les probl\u00e8mes de donn\u00e9es de base. C’est pourquoi une solution comme DataMatch Enterprise convient parfaitement aux organisations qui souhaitent disposer d’un outil sur leur bureau ou sur un serveur en nuage pour effectuer le travail sans toutes les complications et le superflu qui accompagnent les autres solutions.<\/p>\n
Que signifie exactement l’\u00e9puration des donn\u00e9es ?<\/strong><\/h2>\nNettoyer vos donn\u00e9es des fautes d’orthographe, r\u00e9soudre les probl\u00e8mes de format, d\u00e9dupliquer les donn\u00e9es en double<\/a> et s’assurer que vous disposez de donn\u00e9es sans erreur.<\/p>\nVous savez maintenant que vos donn\u00e9es sont d\u00e9sordonn\u00e9es et qu’elles doivent \u00eatre nettoy\u00e9es. Vous savez \u00e9galement comment les m\u00e9thodes traditionnelles sont utilis\u00e9es pour nettoyer les donn\u00e9es. Mais lorsqu’il s’agit d’un logiciel, comment se fait le nettoyage des donn\u00e9es ?<\/p>\n
Laissez-moi vous expliquer cela en utilisant le cadre de DataMatch Enterprise.<\/p>\n
\u00c9tablissez le profil de vos donn\u00e9es pour voir les probl\u00e8mes qui les affectent : <\/strong>vous ne pouvez pas nettoyer les donn\u00e9es si vous ne savez pas ce qui ne va pas. Vous pouvez utiliser les fonctions Excel pour identifier les lignes et les colonnes incompl\u00e8tes, mais vous ne pouvez pas l’utiliser pour mettre en \u00e9vidence les colonnes sp\u00e9cifiques qui contiennent des caract\u00e8res non imprimables, ou qui comportent des chiffres dans les champs de nom et des lettres dans les champs de nombre. Ce sont des probl\u00e8mes qui ne passent pas souvent inaper\u00e7us, mais qui deviennent des obstacles majeurs lorsque vous devez utiliser les donn\u00e9es.<\/p>\nLa premi\u00e8re partie du nettoyage des donn\u00e9es consiste donc \u00e0 identifier les probl\u00e8mes qui affectent vos donn\u00e9es. Une fois que vous \u00eates en mesure d’identifier les probl\u00e8mes, vous pouvez alors passer au nettoyage ou au r\u00e9curage<\/a>.<\/p>\n
<\/p>\nUn outil de nettoyage des donn\u00e9es<\/a> est une solution facile \u00e0 utiliser, con\u00e7ue pour les utilisateurs professionnels. Il s’agit d’un logiciel important et indispensable qui vous permet de r\u00e9soudre tous les probl\u00e8mes de qualit\u00e9 des donn\u00e9es, comme indiqu\u00e9 ci-dessus. Un logiciel de nettoyage de donn\u00e9es de premier ordre comme DataMatch Enterprise<\/a> fait bien plus que nettoyer – il vous permet de supprimer les doublons de plusieurs sources de donn\u00e9es<\/a>, de croiser les donn\u00e9es<\/a>, de fusionner les donn\u00e9es<\/a>, de standardiser<\/a> et d’optimiser vos donn\u00e9es actuelles.<\/p>\n Vous pouvez faire tout cela *sans* l’<\/strong> aide de ressources informatiques, directement sur votre bureau. Il faudra \u00e9galement moins d’une heure pour nettoyer et trier un million de lignes de donn\u00e9es. Vous \u00e9conomisez ainsi du temps, des efforts et de l’argent.<\/p>\n Traditionnellement, le nettoyage des donn\u00e9es se faisait manuellement. En fait, dans certaines organisations, on trouve encore aujourd’hui des personnes qui se consacrent exclusivement \u00e0 l’extraction des donn\u00e9es, \u00e0 leur traitement en les divisant en plusieurs segments, \u00e0 l’ex\u00e9cution de fonctions Excel pour filtrer et trier les doublons ou les inexactitudes.<\/p>\n Les entreprises qui utilisent SQL disposent de programmeurs et de ressources d\u00e9di\u00e9s qui connaissent le langage pour nettoyer les entr\u00e9es. Ainsi, les utilisateurs professionnels ne sont pas inform\u00e9s et d\u00e9pendent du calendrier du programmeur SQL.<\/p>\n Alors qu’un logiciel de nettoyage de donn\u00e9es vous aide facilement \u00e0 joindre deux ensembles de donn\u00e9es, en SQL, vous devrez ex\u00e9cuter des requ\u00eates comme celles qui suivent pour fusionner deux tables.<\/p>\n S\u00e9lectionnez l’identifiant, le nom, le nom du d\u00e9partement \u00e0 partir de<\/strong><\/p>\n student_metadata s jointe department_details d<\/strong><\/p>\n on s.dept_id = d.dept_id ;<\/strong><\/p>\n Source : DataCamp<\/a><\/em><\/p>\n Non seulement cela prend beaucoup de temps, mais c’est \u00e9galement peu pratique lorsqu’il s’agit de r\u00e9soudre des probl\u00e8mes de donn\u00e9es complexes.<\/p>\n \u00c0 l’\u00e8re du big data, les choses sont compliqu\u00e9es.<\/p>\n Vos donn\u00e9es CRM ne se limitent plus \u00e0 quelques centaines de lignes d’informations de base sur les contacts. Aujourd’hui, il peut s’agir de donn\u00e9es comportementales, de donn\u00e9es sociales, de donn\u00e9es num\u00e9riques, de donn\u00e9es de transaction, et bien plus encore. Selon les besoins de votre organisation, vous pouvez avoir des ensembles de donn\u00e9es encore plus complexes qui ne peuvent pas \u00eatre nettoy\u00e9s avec les m\u00e9thodes traditionnelles et qui n\u00e9cessitent des techniques avanc\u00e9es de nettoyage de donn\u00e9es CRM<\/a>. En savoir plus sur la fa\u00e7on de nettoyer votre base de donn\u00e9es clients<\/p>\n Les grandes marques multinationales utilisent des solutions co\u00fbteuses telles que Informatica, Oracle ou IBM pour r\u00e9soudre leurs probl\u00e8mes de qualit\u00e9 de donn\u00e9es. Mais voici un fait ind\u00e9niable : toutes les entreprises n’ont pas le budget n\u00e9cessaire pour acheter une solution de ces types. La solution d’Oracle co\u00fbte \u00e0 elle seule plus de 200 000 dollars et vous devez utiliser plusieurs outils pour obtenir les r\u00e9sultats souhait\u00e9s.<\/p>\n Ainsi, pour les entreprises de niveau interm\u00e9diaire, il ne reste gu\u00e8re d’autres options que d’essayer de faire un nettoyage manuel ou de faire appel \u00e0 des ressources tierces qui utiliseront des feuilles Excel et ses fonctions pour nettoyer les probl\u00e8mes de donn\u00e9es de base. C’est pourquoi une solution comme DataMatch Enterprise convient parfaitement aux organisations qui souhaitent disposer d’un outil sur leur bureau ou sur un serveur en nuage pour effectuer le travail sans toutes les complications et le superflu qui accompagnent les autres solutions.<\/p>\n Nettoyer vos donn\u00e9es des fautes d’orthographe, r\u00e9soudre les probl\u00e8mes de format, d\u00e9dupliquer les donn\u00e9es en double<\/a> et s’assurer que vous disposez de donn\u00e9es sans erreur.<\/p>\n Vous savez maintenant que vos donn\u00e9es sont d\u00e9sordonn\u00e9es et qu’elles doivent \u00eatre nettoy\u00e9es. Vous savez \u00e9galement comment les m\u00e9thodes traditionnelles sont utilis\u00e9es pour nettoyer les donn\u00e9es. Mais lorsqu’il s’agit d’un logiciel, comment se fait le nettoyage des donn\u00e9es ?<\/p>\n Laissez-moi vous expliquer cela en utilisant le cadre de DataMatch Enterprise.<\/p>\n \u00c9tablissez le profil de vos donn\u00e9es pour voir les probl\u00e8mes qui les affectent : <\/strong>vous ne pouvez pas nettoyer les donn\u00e9es si vous ne savez pas ce qui ne va pas. Vous pouvez utiliser les fonctions Excel pour identifier les lignes et les colonnes incompl\u00e8tes, mais vous ne pouvez pas l’utiliser pour mettre en \u00e9vidence les colonnes sp\u00e9cifiques qui contiennent des caract\u00e8res non imprimables, ou qui comportent des chiffres dans les champs de nom et des lettres dans les champs de nombre. Ce sont des probl\u00e8mes qui ne passent pas souvent inaper\u00e7us, mais qui deviennent des obstacles majeurs lorsque vous devez utiliser les donn\u00e9es.<\/p>\n La premi\u00e8re partie du nettoyage des donn\u00e9es consiste donc \u00e0 identifier les probl\u00e8mes qui affectent vos donn\u00e9es. Une fois que vous \u00eates en mesure d’identifier les probl\u00e8mes, vous pouvez alors passer au nettoyage ou au r\u00e9curage<\/a>.<\/p>\nComment faire le nettoyage des donn\u00e9es ?<\/strong><\/h2>\n
<\/p>\nQue signifie exactement l’\u00e9puration des donn\u00e9es ?<\/strong><\/h2>\n
![\"data](\"https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2020\/05\/cleanmessydata-1024x620.png\")