Cherchez-vous à organiser, consolider, normaliser et mettre en forme de vastes ensembles de données pour en extraire des informations stratégiques ? Ce guide approfondi sur la transformation des données dans le cadre du processus ETL est fait pour vous.
Il est rare que les entreprises reçoivent des données dans un format directement exploitable par leurs outils de Business Intelligence (BI). Généralement, les connecteurs et les référentiels de données vous submergent de données brutes et désordonnées. Il est impossible d’en extraire des tendances significatives sous cette forme.
Un processus spécialisé, tel que la transformation des données, est nécessaire pour structurer ces informations de manière à répondre aux exigences de votre entreprise. Cette étape permet également de révéler les opportunités commerciales que des données inexactes pourraient masquer.
Dans cet article, nous allons explorer la transformation des données de A à Z. Après cette lecture, vous maîtriserez ce sujet et serez capable de planifier et de mener à bien des projets de transformation de données.
Qu’est-ce que la transformation de données ?
La transformation de données est une étape technique cruciale du traitement des informations. Elle consiste à modifier la présentation des données tout en conservant leur contenu et leur essence. Les data scientists effectuent des ajustements dans différents domaines, notamment :
- La structure des données
- Le format des données
- La standardisation
- L’organisation
- La fusion
- Le nettoyage
Le résultat est un ensemble de données propre et organisé. Le format et la structure finaux varient en fonction de l’outil de BI utilisé par votre entreprise. De plus, la mise en forme peut être différente d’un service à l’autre, car les services tels que la comptabilité, la finance, les stocks, les ventes, etc., ont des exigences spécifiques pour la structuration des données.
Au cours de cette phase, les data scientists appliquent également des règles métier aux données. Ces règles aident les analystes à identifier des tendances à partir des informations traitées, et les responsables à prendre des décisions éclairées.
De plus, la transformation des données permet de regrouper différents modèles de données au sein d’une base de données centralisée. Cela facilite les comparaisons entre produits, services, processus de vente, stratégies marketing, stocks, dépenses de l’entreprise, etc.
Types de transformation de données
#1. Nettoyage des données
Ce processus consiste à identifier les ensembles de données ou leurs composants qui sont incorrects, inexacts, non pertinents ou incomplets. Ces données peuvent être modifiées, remplacées ou supprimées afin d’accroître la précision de l’ensemble. Un travail d’analyse minutieux est indispensable pour que les données finales puissent être utilisées pour générer des informations exploitables.
#2. Déduplication des données
Toute saisie de données en double peut engendrer des confusions et des erreurs dans les calculs durant l’analyse des données. La déduplication permet de supprimer toutes les entrées redondantes d’un ensemble de données, afin de garantir que l’ensemble final ne contient aucun doublon.
Ce processus permet d’économiser de l’argent, qui aurait été nécessaire pour le stockage et le traitement des données en double. Il empêche également ces données d’affecter les performances et de ralentir le traitement des requêtes.
#3. Agrégation de données
L’agrégation consiste à collecter, rechercher et présenter des informations sous un format condensé. Les entreprises peuvent mettre en œuvre ce type de transformation pour rassembler des données provenant de sources multiples et les fusionner en une seule pour l’analyse.
Ce processus est extrêmement utile pour la prise de décisions stratégiques concernant les produits, les opérations, le marketing et les tarifs.
#4. Intégration de données
Comme son nom l’indique, ce type de transformation permet d’intégrer des données issues de différentes sources.
En combinant les données des différents services et en offrant une vue unifiée, chaque membre de l’entreprise peut accéder aux données et les utiliser pour l’apprentissage automatique et l’analyse de la veille économique.
De plus, l’intégration de données est considérée comme un élément essentiel du processus de gestion des données.
#5. Filtrage des données
De nos jours, les entreprises doivent gérer un volume de données considérable. Cependant, toutes ces données ne sont pas indispensables à tous les processus. Par conséquent, les entreprises doivent filtrer les ensembles de données pour obtenir des données affinées.
Le filtrage permet de supprimer toutes les données non pertinentes, en double ou sensibles, en ne conservant que celles qui sont nécessaires. Ce processus permet de limiter les erreurs dans les données et de générer des rapports et des résultats de requête précis.
#6. Résumé des données
Il s’agit de présenter un résumé complet des données générées. Les données brutes ne conviennent pas directement à tous les usages. Elles peuvent contenir des erreurs et être disponibles dans un format que certaines applications ne comprennent pas.
Pour ces raisons, les entreprises effectuent un résumé des données pour générer une version condensée des données brutes. Ainsi, il devient plus facile d’identifier les tendances et les schémas dans une version résumée des données.
#sept. Fractionnement des données
Dans ce processus, les entrées d’un ensemble de données sont divisées en segments distincts. L’objectif principal est de développer, de former et de tester les ensembles de données pour la validation croisée.
De plus, ce processus peut protéger les données critiques et sensibles contre tout accès non autorisé. En les séparant, les entreprises peuvent chiffrer les données sensibles et les stocker sur un serveur distinct.
#8. La validation des données
La validation des données existantes est également une forme de transformation. Ce processus comprend une vérification de l’exactitude, de la qualité et de l’intégrité des données. Il est essentiel de valider un ensemble de données avant de l’utiliser pour un traitement ultérieur afin d’éviter les problèmes lors des étapes ultérieures.
Comment effectuer une transformation de données ?
Choisir une méthode
Vous pouvez utiliser l’une des méthodes de transformation de données suivantes, en fonction des besoins spécifiques de votre entreprise :
#1. Outils ETL sur site
Si vous devez traiter régulièrement d’énormes ensembles de données et que vous avez besoin d’un processus de transformation personnalisé, vous pouvez utiliser les outils ETL sur site. Ils fonctionnent sur des systèmes robustes et peuvent traiter rapidement de grands volumes de données. Cependant, leur coût d’acquisition est généralement élevé.
#2. Applications Web ETL basées sur le cloud
Les petites et moyennes entreprises, ainsi que les startups, privilégient généralement les applications de transformation de données basées sur le cloud en raison de leur accessibilité financière. Ces applications sont idéales pour la préparation des données une fois par semaine ou par mois.
#3. Scripts de transformation
Si vous travaillez sur un projet de petite envergure avec des ensembles de données relativement restreints, il est conseillé d’utiliser des systèmes plus anciens tels que Python, Excel, SQL, VBA et des macros pour la transformation des données.
Choisir des techniques pour transformer un jeu de données
Maintenant que vous savez quelle méthode choisir, vous devez réfléchir aux techniques à appliquer. Vous pouvez en choisir quelques-unes ou toutes les suivantes en fonction des données brutes et du modèle final que vous recherchez :
#1. Intégration des données
Ici, vous intégrez des données provenant de sources différentes pour un même élément, afin de former un tableau récapitulatif. Par exemple, vous pouvez collecter les informations clients à partir des comptes, des factures, des ventes, du marketing, des réseaux sociaux, des concurrents, des sites Web, des plateformes de partage de vidéos, etc., et créer une base de données structurée.
#2. Tri et filtrage des données
L’envoi de données brutes et non filtrées à une application BI n’est qu’une perte de temps et d’argent. Il est préférable de supprimer les informations non pertinentes de l’ensemble de données et de n’envoyer qu’un bloc de données contenant du contenu exploitable.
#3. Nettoyage des données
Les data scientists effectuent également le nettoyage des données brutes pour éliminer le bruit, les données corrompues, le contenu non pertinent, les données erronées, les fautes de frappe, etc.
#4. Discrétisation des jeux de données
Pour les données continues, la technique de discrétisation permet d’ajouter des intervalles entre de grands blocs de données sans modifier leur flux continu. Une fois que les ensembles de données continues sont structurés en catégories finies, il devient plus facile de tracer des tendances ou de calculer des moyennes à long terme.
#5. Généralisation des données
Il s’agit de la technique de conversion des ensembles de données personnalisables en données impersonnelles et générales afin de se conformer aux réglementations sur la confidentialité des données. De plus, ce processus permet de transformer facilement de grands ensembles de données en formats analysables.
#6. Suppression des doublons
Les doublons peuvent engendrer des coûts supplémentaires en matière de stockage de données et fausser le modèle ou la vision finale. Par conséquent, votre équipe doit analyser méticuleusement l’ensemble des données pour identifier les doublons, les copies, etc., et les exclure de la base de données transformée.
#sept. Création de nouveaux attributs
À ce stade, vous pouvez introduire de nouveaux champs, en-têtes de colonne ou attributs pour mieux structurer vos données.
#8. Normalisation et standardisation
Il faut ensuite normaliser et standardiser vos ensembles de données en fonction de votre structure de base de données, de l’utilisation et des modes de visualisation des données. La standardisation garantit que les mêmes données peuvent être utilisées par tous les services de l’organisation.
#9. Lissage des données
Le lissage consiste à supprimer les données non pertinentes ou déformées d’un vaste ensemble de données. Il permet également d’identifier des modifications disproportionnées qui pourraient induire l’équipe d’analyse en erreur par rapport au modèle attendu.
Étapes vers un jeu de données transformé
#1. Découverte des données
Au cours de cette étape, vous étudiez le jeu de données et son modèle, et vous déterminez les modifications nécessaires. Vous pouvez utiliser un outil de profilage des données pour avoir un aperçu de la base de données, des fichiers, des feuilles de calcul, etc.
#2. Cartographie de la transformation des données
Durant cette phase, vous déterminez différents aspects du processus de transformation, notamment :
- Les éléments à réviser, modifier, formater, nettoyer et ajuster.
- Les raisons justifiant ces transformations.
- La manière de réaliser ces changements.
#3. Génération et exécution de codes
Vos data scientists écriront des codes de transformation de données pour exécuter le processus automatiquement. Ils peuvent utiliser Python, SQL, VBA, PowerShell, etc. Si vous utilisez un outil sans code, vous devez télécharger les données brutes dans cet outil et indiquer les modifications souhaitées.
#4. Révision et chargement
Vous devez maintenant examiner le fichier de sortie et vérifier si les modifications appropriées ont été apportées. Vous pouvez ensuite charger le jeu de données dans votre application BI.
Avantages de la transformation des données
#1. Meilleure organisation des données
La transformation des données consiste à modifier et à catégoriser les données pour faciliter leur stockage et leur accessibilité. Les données transformées sont plus faciles à utiliser pour les personnes et les applications, car elles sont mieux organisées.
#2. Amélioration de la qualité des données
Ce processus permet également d’éliminer les problèmes de qualité des données et de réduire les risques liés à des données incorrectes. Il y a donc moins de risque d’interprétations erronées, d’incohérences ou de données manquantes. Étant donné que les entreprises ont besoin d’informations précises pour obtenir de bons résultats, la transformation est essentielle pour prendre des décisions importantes.
#3. Gestion simplifiée des données
La transformation des données simplifie également le processus de gestion des données pour les équipes. Ce processus est indispensable pour les organisations qui traitent des volumes croissants de données provenant de sources diverses.
#4. Utilisation plus large
L’un des principaux avantages de la transformation des données est qu’elle permet aux entreprises de tirer le meilleur parti de leurs informations. Le processus normalise ces données afin de les rendre plus utilisables. Par conséquent, les entreprises peuvent utiliser le même ensemble de données à d’autres fins.
De plus, davantage d’applications peuvent utiliser les données transformées car celles-ci ont des exigences spécifiques en matière de formatage des données.
#5. Moins de défis informatiques
Des données non organisées peuvent entraîner une indexation incorrecte, des valeurs nulles, des entrées en double, etc. La transformation permet aux entreprises de normaliser les données et de réduire le risque d’erreurs de calcul lors du traitement des informations.
#6. Requêtes plus rapides
La transformation des données implique de trier les données et de les stocker de manière organisée dans un entrepôt. Il en résulte une vitesse de requête élevée et une utilisation optimisée des outils de BI.
#sept. Risques réduits
L’utilisation de données inexactes, incomplètes et incohérentes entrave le processus décisionnel et l’analyse. Une fois les données transformées, elles sont normalisées. Ainsi, des données de qualité réduisent les risques de pertes financières et de réputation dues à une mauvaise planification.
#8. Métadonnées raffinées
Les entreprises doivent gérer des volumes de données de plus en plus importants, ce qui complexifie la gestion des données. Grâce à la transformation, il est possible d’éviter le chaos au niveau des métadonnées. Vous obtenez des métadonnées raffinées qui vous aideront à gérer, trier, rechercher et utiliser vos données.
DBT
DBT est un workflow de transformation de données. Il permet de centraliser et de modulariser le code d’analyse des données. De plus, il offre des outils de gestion des données tels que la gestion des versions des ensembles de données, la collaboration sur les données transformées, le test des modèles de données et la documentation des requêtes.
Qlik
Qlik réduit la complexité, le coût et le temps de transfert de grands volumes de données des sources vers des destinations telles que les applications BI, les projets d’apprentissage automatique et les entrepôts de données. Il utilise l’automatisation et des méthodologies agiles pour transformer les données sans codage manuel fastidieux des codes ETL.
Dom
Domo offre une interface glisser-déposer pour les transformations de bases de données SQL, ce qui rend la fusion des données simple et automatique. De plus, l’outil rend les données facilement accessibles à différentes équipes pour qu’elles analysent les mêmes ensembles de données sans conflit.
EasyMorph
EasyMorph vous libère du processus fastidieux de transformation des données à l’aide de systèmes existants tels qu’Excel, VBA, SQL et Python. Il offre un outil visuel pour transformer les données et automatiser ce processus pour les data scientists, les analystes de données et les analystes financiers.
Derniers mots
La transformation des données est un processus essentiel qui permet de révéler la valeur d’ensembles de données pour différents services. Il s’agit également d’une phase standard dans les méthodes de traitement de données telles que l’ETL pour les applications de BI sur site et l’ELT pour les entrepôts de données et les lacs de données basés sur le cloud.
La qualité et la standardisation des données obtenues après la transformation jouent un rôle essentiel dans la mise en place de stratégies telles que le marketing, les ventes, le développement de produits, l’ajustement des prix, la création de nouvelles entités, etc.
Vous pouvez ensuite consulter des ensembles de données ouverts pour vos projets de Data Science ou d’apprentissage automatique.