Préparation des données – Présentation générale

Une préparation des données soignée permet une analyse plus efficace, limite les erreurs et imprécisions qui peuvent survenir lors du traitement des données et facilite l'accès des utilisateurs à l'intégralité des données traitées. Ces opérations sont facilitées par de nouveaux outils qui permettent aux utilisateurs de tout niveau technique de nettoyer et qualifier les données par leurs propres moyens.

Préparation des données – Présentation générale

Le terme « préparation des données » désigne les opérations de nettoyage et transformation qui doivent être appliqués aux données brutes avant leur traitement et analyse. Il s'agit d'une étape importante avant le traitement proprement dit, qui implique souvent de reformater et corriger les données et de combiner des datasets pour enrichir certaines données.

La préparation des données est généralement une opération de longue haleine pour les spécialistes des données ou les utilisateurs de l'entreprise, mais il est essentiel de mettre les données en contexte pour pouvoir les convertir en connaissances exploitables et éliminer les biais résultant d'une mauvaise qualité des données.

Par exemple, le processus de préparation des données comprend généralement les opérations suivantes : standardisation des formats (types) de données, enrichissement des données source et/ou suppression des valeurs aberrantes.

Watch Formation en ligne gratuite Talend Data Preparation now.
Regarder

Avantages de la préparation des données et solutions en cloud

76 % des data scientists reconnaissent que la préparation des données est la partie la plus fastidieuse de leur travail, mais aussi que les décisions efficaces et précises ne peuvent être prises qu'avec des données « propres ». La préparation des données permet d'obtenir les résultats suivants :

  • Corriger les erreurs rapidement – Une préparation des données efficace facilite la détection des erreurs avant le traitement des données. Lorsque les données ont quitté leur source, ces erreurs deviennent plus difficiles à détecter, comprendre et corriger.
  • Obtenir des données de grande qualité – Le nettoyage et reformatage des datasets garantissent que toutes les données utilisées dans les analyses seront de grande qualité.
  • Prendre des décisions plus avisées – Lorsque les données sont de meilleure qualité et qu'elles peuvent être traitées et analysées plus rapidement et plus efficacement, les décisions internes sont également plus rapides, plus efficaces et de meilleure qualité.

Le mouvement de migration des données et processus vers le cloud n'épargne pas la préparation des données, qui en retire des avantages encore plus importants, en particulier :

  • Faciliter l'évolutivité – Dans le cloud, la préparation des données peut évoluer plus facilement au rythme de l'entreprise, qui n'a pas à se soucier de l'infrastructure sous-jacente ni à essayer d'anticiper son évolution.
  • Pérenniser la solution – Lorsque la préparation des données est exécutée dans le cloud, elle est mise à niveau automatiquement : les nouvelles fonctionnalités et solutions aux problèmes sont activées dès qu'elles sont disponibles. Cette automaticité permet aux entreprises de garder une longueur d'avance sur la courbe d'innovation sans subir de retards ou coûts supplémentaires.
  • Accélérer l'utilisation des données et de la collaboration – Lorsque la préparation des données est exécutée dans le cloud, elle est toujours active, n'exige aucune installation technique et permet aux équipes de collaborer plus efficacement et d'obtenir des résultats plus rapides.

En outre, les outils de préparation de données natifs en cloud offrent d'autres avantages pour des opérations plus faciles et plus efficaces – par exemple, à travers une interface graphique intuitive et ergonomique.

Préparation des données – Workflow général

Les spécificités du processus de préparation des données varient selon le secteur d'activité, l'entreprise et les besoins, mais le cadre de travail/framework demeure essentiellement le même.

.

Préparation des données – Workflow général

.

1. Collecte de données

Le processus de préparation des données commence par la recherche des données les plus utiles. Ces données peuvent provenir d'un catalogue existant ou être ajoutées en mode ad hoc.

2. Découvrir et évaluer les données

Lorsque les données ont été collectées, il est important de découvrir les différents datasets. Cette étape permet de mieux connaître les données et de déterminer le traitement à leur appliquer avant qu'elles deviennent exploitables dans un contexte particulier.

L'étape de découverte est une tâche longue et complexe, mais la plate-forme Talend de préparation des données propose des outils de visualisation qui aident les utilisateurs à profiler et parcourir leurs données.

3. Nettoyer et valider les données

En général, le nettoyage des données est l'étape la plus longue du processus de préparation des données, mais cette opération est cruciale pour éliminer les données erronées et combler d'éventuelles lacunes. Lors du nettoyage, les tâches importantes sont notamment les suivantes :

  • Supprimer les données superflues et les valeurs aberrantes
  • Ajouter les valeurs manquantes
  • Adapter les données à une structure standard
  • Masquer les données privées ou sensibles

Lorsque les données ont été nettoyées, elles doivent être validées, à savoir déterminer si des erreurs se sont produites dans le processus de préparation des données jusqu'à ce point (il peut arriver qu'une erreur apparaisse pendant cette étape, et il est alors nécessaire de la corriger avant de poursuivre).

4. Transformer et enrichir les données

« Transformer les données » consiste à mettre à jour les entrées de format ou de valeur de manière à obtenir un résultat clairement défini ou à rendre les données plus faciles à comprendre par un plus grand nombre d'employés. « Enrichir les données » consiste à ajouter des données et à les relier à des données apparentées de manière à dégager des connaissances approfondies.

5. Stocker les données

Lorsque la préparation des données est terminée, celles-ci peuvent être stockées ou routées vers une application tierce – par exemple, un outil de Business Intelligence – avant leur traitement et analyse.

.

Découvrez comment les applications Talend en libre-service avec gouvernance répondent aux défis les plus courants en combinant préparation intuitive, gouvernance et intégration performante des données :

.

Outils de préparation des données en libre-service

La préparation des données est un processus très important mais il exige un investissement en ressources considérable. Les data scientists et les analystes indiquent que 80 % de leur temps est consacré à la préparation des données contre 20 % pour les analyses.

Votre équipe a-t-elle toujours le temps de préparer soigneusement les données ? Que peuvent faire les entreprises qui ne disposent pas d'une équipe de data scientists ou d'analystes ?

Les outils de préparation de données en libre-service tels que Talend Data Preparation sont prêts à répondre à ces questions. Les plates-formes natives en cloud avec des capacités de machine learning simplifient le processus de préparation des données. Avec des solutions de ce type, les data scientists et les employés peuvent se concentrer sur l'analyse des données, au lieu de se contenter de les nettoyer.

Avec ces solutions, les processus de préparation des données peuvent également être exécutés par les employés qui ne disposent pas de compétences IT avancées. Autrement dit, la préparation des données devient un « sport d'équipe » qui évite de gaspiller de précieuses ressources en réduisant la charge des équipes IT.

Pour tirer le meilleur parti d'un outil de préparation de données en libre-service, vous devez rechercher une plate-forme qui présente les caractéristiques suivantes :

  • Découverte des données dans tous les types de datasets : fichiers Excel ou CSV, data warehouses, data lakes, applications en cloud telles que Salesforce.com.
  • Fonctions de nettoyage et d'enrichissement.
  • Découverte automatique, standardisation, profilage, suggestions intelligentes et visualisation des données.
  • Fonctions d'exportation vers des fichiers (Excel, cloud, Tableau, etc.) avec exportation contrôlée vers les data warehouses et les applications de l'entreprise.
  • Préparations des données et datasets partageables.
  • Fonctions de conception et productivité telles que documentation automatique, gestion des versions et implémentation dans les processus ETL.

Préparation des données – L'avenir

Initialement, la préparation des données était axée sur l'analyse et ses spécialistes, mais ses processus ont évolué : ils couvrent désormais une gamme beaucoup plus large de cas d'usage et ils peuvent être exécutés par un plus grand nombre d'utilisateurs internes.

Bien qu'elle ait le potentiel d'améliorer la productivité personnelle de chaque utilisateur, la préparation des données est devenue un outil d'entreprise qui favorise la collaboration entre les équipes IT, les spécialistes des données et l'ensemble des employés.

Pour plus de détails sur l'avenir de la préparation des données, consultez ce document : 2 Key Takeaways from the 2017 Gartner Market Guide for Data Preparation. →

Préparation des données – Premiers pas

La préparation des données améliore la qualité des données destinées à l'analyse et à d'autres tâches liées à la gestion des données en éliminant les erreurs et normalisant les données brutes avant leur traitement. Il s'agit d'une opération essentielle mais chronophage qui exige parfois des compétences particulières.

Toutefois, certains outils de préparation des données intelligents permettent d'envisager un processus plus rapide et accessible à un plus grand nombre d'utilisateurs internes.

Pour plus de détails sur la préparation des données, consultez ces Guides d'introduction. Lorsque vous êtes prêt à vous lancer dans ce domaine, n'hésitez pas à télécharger la version gratuite de Talend Data Preparation.

| Last Updated: February 1st, 2019