Nettoyage des données – Introduction

Les volumes de données dont nous disposons ne cessent d'augmenter, de même que les risques d'erreur. Par conséquent, nous devons compter sur le nettoyage des données pour optimiser nos processus de gestion des données. Le nettoyage des données renforce l'intégrité et la pertinence de nos données en réduisant les incohérences, en évitant les erreurs et en permettant de prendre des décisions mieux avisées et plus précises. Dans ce document, vous allez découvrir les pratiques de base du nettoyage des données, comprendre pourquoi ces opérations sont essentielles pour votre entreprise et apprendre à implémenter un processus de nettoyage des données. 

Pouvez-vous présenter le nettoyage des données ?

Le nettoyage des données est un processus qui vise à identifier et corriger les données altérées, inexactes ou non pertinentes. Cette étape fondamentale du traitement des données améliore la cohérence, fiabilité et valeur des données.

Les causes les plus courantes d'inexactitude dans les données sont les valeurs manquantes, les entrées qui n'apparaissent pas dans l'emplacement adéquat et les fautes de frappe. Dans certains cas, le nettoyage des données exige que certaines valeurs soient renseignées ou corrigées ; dans d'autres cas, les valeurs devront être tout simplement supprimées.

Les données qui présentent les problèmes d'erreur et d'incohérence mentionnés ci-dessus sont généralement appelées « données sales », et leur impact global n'est pas négligeable. On estime que 3 % seulement des données satisfont aux normes de qualité de base et que les données sales coûtent plus de 3 milliards $USD par an aux entreprises américaines.

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Potentiel des données propres

La qualité d'une décision dépend généralement des données examinées. Et compte tenu des volumes considérables de données provenant de sources multiples, un outil de nettoyage des données est plus important que jamais pour assurer l'exactitude de l'information, l'efficacité des processus et le maintien des avantages concurrentiels de votre entreprise. Principaux avantages du nettoyage des données :

Amélioration de la prise de décision – La qualité des données est essentielle, car elle influe directement sur la capacité de votre entreprise à prendre des décisions avisées et à définir des stratégies efficaces. Aucune entreprise ne peut se permettre de perdre du temps et de l'énergie à corriger les erreurs causées par des données sales.

Prenons l'exemple de Domino's Pizza, dont la solution AnyWare s'appuie sur les données générées par ses clients pour faire évoluer les différentes générations de ses systèmes de commande en ligne et mobile. En l'absence d'un programme de nettoyage des données, l'entreprise n'a pas la garantie que les modifications et révisions de son application seront toujours basées sur des données exactes ou précises. Autrement dit, la nouvelle version de l'application pourrait parfois manquer la cible prévue et ne pas répondre aux besoins ou attentes des clients.

Meilleure efficacité – L'exploitation de données propres n'est pas seulement bénéfique pour les besoins externes de votre entreprise (les clients) – elle peut également améliorer l'efficacité et la productivité de vos activités internes (les opérations) : lorsque les données sont nettoyées correctement, elles font apparaître une connaissance précieuse sur les besoins et processus internes. Par exemple, une entreprise peut utiliser des données pour suivre la productivité des employés ou leur satisfaction au travail et pour anticiper (et réduire) le roulement de ses ressources. Le nettoyage des données provenant des entretiens d'évaluation, du feedback des employés et de certains documents RH peut vous aider à identifier rapidement les employés qui courent un plus grand risque de démission.

Avantage concurrentiel – Plus l'entreprise répond aux besoins de ses clients, plus elle se donne les moyens de prendre une longueur d'avance sur ses concurrents. Un outil de nettoyage des données facilite la conversion de celles-ci en connaissance complète et fiable et vous permet de suivre l'évolution des besoins des clients et l'émergence des nouvelles tendances. Le nettoyage des données permet d'accélérer les taux de réponse, de générer des leads de qualité et d'améliorer l'expérience client.

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Nettoyage des données – Workflow détaillé

Les outils les plus efficaces peuvent automatiser la plupart des aspects d'un programme global de nettoyage des données, mais un outil n'est qu'un élément d'une solution continue et à long terme. Voici un aperçu des étapes que vous devrez suivre pour vous assurer que vos données sont propres et exploitables :

Étape 1 – Identifier les données essentielles
Les entreprises ont accès à plus de données que jamais auparavant, mais leur degré de pertinence peut être très variable. La première étape du nettoyage des données consiste donc à déterminer quels types de données (champs de données) sont essentiels pour un projet ou processus donné.

Étape 2 – Collecter les données
Après avoir identifié les champs de données pertinents, vous devez collecter, trier et structurer les données présentes dans ces champs.

Étape 3 – Éliminer les doublons
Une fois les données collectées, le processus de résolution des incohérences et des erreurs commence (entre autres, les valeurs présentes en plusieurs exemplaires ou « doublons » doivent être identifiées et ramenées à un seul exemplaire).

Étape 4 – Résoudre les valeurs vides
Les outils de nettoyage des données recherchent les valeurs manquantes dans les différents champs et, dans la mesure du possible, ils les ajoutent dans ces champs de manière à créer un dataset complet et à éviter les lacunes dans les informations.

Étape 5 – Standardiser le processus de nettoyage
Pour être efficace, le processus de nettoyage des données doit être standardisé afin d'être facilement reproduit et d'en assurer la cohérence. Il est important alors de déterminer quelles données sont utilisées le plus souvent, quand elles seront nécessaires et qui sera responsable de la maintenance du processus. Enfin, vous devrez décider d'une fréquence de nettoyage : tous les jours ? Une fois par semaine ? Une fois par mois ?

Étape 6 – Examiner, adapter, répéter
En fonction de la fréquence choisie, vous devez réserver du temps chaque jour, semaine ou mois pour réévaluer votre processus de nettoyage des données. Quels sont les points positifs ? Certains aspects peuvent-ils être améliorés ? Pouvez-vous identifier des problèmes évidents ou récurrents ? N'hésitez pas à inclure dans cette conversation les membres des différentes équipes concernées par le nettoyage des données pour obtenir un compte-rendu complet du processus en place dans votre entreprise.

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La qualité des données s'impose de plus en plus souvent comme une priorité stratégique à l'échelle de l'entreprise qui concerne des spécialistes de tous les départements. Compte tenu de cette constatation, un programme de nettoyage des données performant s'impose pour contribuer à cette synergie d'efforts. Pour réussir, il est conseillé de s'inspirer des équipes sportives pour décrire les ingrédients clés à prévoir pour surmonter tout problème de qualité des données. Mais comme dans les sports d'équipe, si vous vous entraînez « tout seul dans votre coin », vous n'irez pas bien loin : le succès de tous exige la participation de chacun.

Des données propres pour des objectifs clairs

Bonnes ou mauvaises, les décisions dépendent toujours de la qualité des données qui les sous-tendent. Les erreurs coûtent de l'argent, leur correction prend du temps, et elles peuvent endommager vos marques ou votre réputation. Le nettoyage des données est un moyen de vous assurer que vous pouvez faire confiance aux données utilisées dans votre entreprise. Et lorsque vous faites confiance à vos données, vous pouvez prendre des décisions avec exactitude, précision et confiance.

Premiers pas avec le nettoyage des données

Le nettoyage manuel des données prend beaucoup de temps et peut conduire à des erreurs. Résultat, de nombreuses entreprises ont décidé d'automatiser et de standardiser leurs processus de nettoyage. L'utilisation d'un outil de nettoyage des données est un moyen simple pour améliorer l'efficacité et la cohérence de la stratégie de nettoyage des données de votre entreprise et pour renforcer votre capacité à prendre des décisions avisées.

La solution Data Quality proposée par Talend vous aide à évaluer et améliorer la qualité de vos données. Elle alerte les utilisateurs sur les erreurs et incohérences détectées tout en optimisant les différentes étapes du processus sur une plate-forme unique et facile à administrer. Talend Data Quality peut se connecter à plusieurs centaines de sources de données. Autrement dit, avec cet outil, vous avez la garantie que toutes vos données seront propres, quelle que soit leur provenance. Vous pouvez faire vos premiers pas dès aujourd'hui avec la version d'essai gratuite de Talend Data Quality ou en téléchargeant Open Studio for Data Quality, la solution open source de Talend pour la qualité des données.

| Last Updated: August 14th, 2019