Obtenez de meilleurs résultats avec les bonnes stratégies de nettoyage des données [+5 Tools]
Vous vous interrogez sur la manière d'obtenir des informations pertinentes et homogènes pour vos analyses de données ? Mettez en œuvre sans tarder ces techniques de purification des données !
Vos décisions stratégiques s'appuient sur les résultats de vos analyses de données. Or, la fiabilité de ces résultats dépend directement de la qualité des données sources. Des données d'entrée de piètre qualité, inexactes, incohérentes ou non uniformes représentent un défi majeur pour les professionnels de la science et de l'analyse des données.
C'est pourquoi les experts ont mis au point une solution : le nettoyage des données. Cette étape cruciale vous évite de prendre des décisions basées sur des informations erronées, qui pourraient nuire à votre entreprise au lieu de la faire progresser.
Poursuivez votre lecture pour découvrir les meilleures pratiques de nettoyage des données utilisées par les spécialistes et les analystes. Explorez également les outils qui peuvent vous fournir des données propres pour vos projets de science des données.
Qu'est-ce que la purification des données ?
La qualité des données se mesure à travers cinq dimensions. Le nettoyage des données consiste à identifier et corriger les erreurs dans vos données d'entrée, en suivant des règles de qualité strictes.
Les paramètres de qualité de cette norme à cinq dimensions sont :
#1. Exhaustivité
Ce critère garantit que les données d'entrée contiennent tous les éléments requis pour un projet de science des données : paramètres, en-têtes, lignes, colonnes, tableaux, etc.
#2. Précision
Cet indicateur de qualité signifie que les données sont proches de la valeur réelle. La précision est assurée par le respect des normes statistiques lors des enquêtes ou du processus de collecte de données.
#3. Validité
Ce paramètre vérifie que les données respectent les règles métier que vous avez définies.
#4. Uniformité
L'uniformité atteste que les données présentent un contenu homogène. Par exemple, une étude sur la consommation d'énergie aux États-Unis devrait utiliser exclusivement le système impérial comme unité de mesure. L'emploi du système métrique pour certaines données dans la même étude nuirait à l'uniformité.
#5. Cohérence
La cohérence garantit que les valeurs sont concordantes entre les tables, les modèles et les ensembles de données. Il est essentiel de surveiller ce paramètre lors de la migration de données entre différents systèmes.
En résumé, appliquez ces contrôles de qualité aux données brutes et nettoyez-les avant de les intégrer à un outil d'informatique décisionnelle.
Pourquoi le nettoyage des données est-il essentiel ?
De la même manière qu'une entreprise numérique ne peut pas fonctionner avec une mauvaise connexion internet, il est impossible de prendre des décisions pertinentes avec des données de qualité médiocre. L'utilisation de données erronées pour orienter vos décisions peut entraîner une perte de revenus ou un faible retour sur investissement (ROI).
Selon un rapport de Gartner sur l'impact d'une mauvaise qualité de données, les entreprises perdent en moyenne 12,9 millions de dollars en prenant des décisions basées sur des informations inexactes, faussées ou inutiles.
Ce même rapport estime que les pertes dues à une mauvaise qualité de données s'élèvent à 3 000 milliards de dollars par an pour l'ensemble des États-Unis.
L'analyse sera forcément biaisée si le système BI est alimenté avec des données incorrectes.
Par conséquent, il est indispensable de nettoyer les données brutes pour éviter des pertes financières et prendre des décisions efficaces grâce à vos projets d'analyse.
Les avantages du nettoyage de données
#1. Éviter les pertes financières
En purifiant les données d'entrée, vous préservez votre entreprise de pertes financières potentielles dues à des pénalités de non-conformité ou à la perte de clients.
#2. Prendre de meilleures décisions
Des données de qualité et exploitables fournissent des informations précieuses. Ces informations vous permettent de prendre des décisions plus éclairées en matière de marketing, de vente, de gestion des stocks, de tarification, etc.
#3. Obtenir un avantage concurrentiel
Si vous adoptez le nettoyage des données avant vos concurrents, vous bénéficierez des avantages d'un acteur précoce sur votre marché.
#4. Améliorer l'efficacité du projet
Un processus de nettoyage des données rationalisé augmente la confiance des membres de l'équipe. Sachant que les données sont fiables, ils peuvent se concentrer davantage sur leur analyse.
#5. Économiser des ressources
Le nettoyage et le tri des données permettent de réduire la taille globale de la base de données. Par conséquent, vous gagnez de l'espace de stockage en éliminant les données superflues.
Techniques pour le nettoyage des données
Uniformiser les données visuelles
Un jeu de données contient différents types de caractères : textes, chiffres, symboles, etc. Appliquez un format uniforme pour la capitalisation des textes et assurez-vous que les symboles utilisent le bon encodage (Unicode, ASCII, etc.).
Par exemple, le terme "Bill" en majuscules désigne un prénom. Au contraire, une "facture" fait référence à un reçu de transaction. Un formatage correct de la capitalisation est donc indispensable.
Supprimer les doublons
Les données dupliquées faussent les résultats. Elles introduisent des biais et doivent être éliminées de la base de données d'entrée.
Les doublons proviennent souvent d'erreurs humaines lors de la saisie des données. L'automatisation de ce processus permet de réduire les réplications à la source.
Corriger les valeurs aberrantes indésirables
Les valeurs aberrantes sont des points de données atypiques qui ne suivent pas le modèle. Les valeurs aberrantes authentiques sont acceptables car elles peuvent révéler des failles dans l'étude. Cependant, celles qui sont dues à une erreur humaine sont problématiques.
Représentez vos données sous forme de graphiques pour identifier les valeurs aberrantes. Si vous en trouvez, remontez à la source. Si l'origine est une erreur humaine, supprimez ces données.
Se concentrer sur la structure des données
Il s'agit principalement d'identifier et de corriger les erreurs dans la structure des données.
Par exemple, un ensemble de données contient une colonne en dollars américains (USD) et plusieurs colonnes dans d'autres devises. Si votre public cible est américain, convertissez toutes les autres devises en USD.
Analyser vos données
Une base de données volumineuse peut contenir des milliers de tables. Il est possible que vous n'ayez pas besoin de toutes ces tables pour votre projet.
Par conséquent, après avoir obtenu la base de données, écrivez un script pour identifier les tables pertinentes. Une fois que vous savez quelles tables sont nécessaires, supprimez les autres pour réduire la taille de l'ensemble de données.
Cette étape favorisera une identification plus rapide des modèles de données.
Nettoyer les données dans le cloud
Si votre base de données utilise une approche "schéma en écriture", il est préférable de la convertir en "schéma en lecture". Cela permettra de nettoyer les données directement dans le cloud et d'extraire des données formatées, organisées et prêtes à être analysées.
Traduire les langues étrangères
Si votre étude est internationale, vous pouvez vous attendre à trouver des langues étrangères dans les données brutes. Vous devez traduire les lignes et les colonnes concernées en français ou dans la langue de votre choix. Des outils de traduction assistée par ordinateur (TAO) peuvent être utilisés à cette fin.
Nettoyage des données : étape par étape
#1. Identifier les champs de données critiques
Un entrepôt de données peut contenir des téraoctets de données, répartis dans des milliers de colonnes. Vous devez analyser les objectifs du projet et extraire les données pertinentes de ces bases.
Si votre étude porte sur les tendances d'achat en ligne des résidents français, la collecte de données sur les magasins physiques ne sera pas pertinente.
#2. Organiser les données
Une fois que vous avez identifié les champs importants (en-têtes de colonne, tableaux, etc.), rassemblez-les de manière organisée.
#3. Supprimer les doublons
Les données brutes collectées à partir d'entrepôts contiennent presque toujours des doublons. Vous devez identifier et supprimer ces doublons.
#4. Éliminer les valeurs vides et les espaces
Certains en-têtes de colonne et leurs champs de données peuvent ne contenir aucune valeur. Éliminez ces éléments ou remplacez les valeurs vides par des informations correctes.
#5. Effectuer un formatage précis
Les ensembles de données peuvent contenir des espaces, des symboles, des caractères inutiles. Utilisez des formules pour les formater afin que l'ensemble de données soit uniforme.
#6. Standardiser le processus
Établissez une procédure opérationnelle standard (POS) que votre équipe peut suivre lors du nettoyage des données. Cette POS doit définir :
- La fréquence de collecte des données brutes
- Le responsable du stockage et de la maintenance des données brutes
- La fréquence de nettoyage
- Le responsable du stockage et de la maintenance des données propres
Voici quelques outils populaires de nettoyage de données qui peuvent vous aider dans vos projets :
WinPure
Si vous recherchez une application permettant de nettoyer les données rapidement et avec précision, WinPure est une solution fiable. Cet outil offre des fonctionnalités de nettoyage de données avancées avec une vitesse et une exactitude remarquables.
Conçu pour les utilisateurs individuels et les entreprises, il est facile à utiliser pour tous. Le logiciel analyse les données en termes de type, format, intégrité et valeur pour en contrôler la qualité. Son puissant moteur de correspondance identifie les doublons avec une grande précision.
WinPure offre également des visualisations pour tous les types de données, les correspondances et les non-correspondances.
Il sert également d'outil de fusion en combinant les enregistrements en double pour générer un enregistrement maître. De plus, vous pouvez définir des règles de sélection et supprimer instantanément tous les enregistrements concernés.
OpenRefine
OpenRefine est un outil gratuit et open source qui vous permet de transformer vos données brutes en un format propre et utilisable pour les services web. Il utilise des facettes pour nettoyer de grandes quantités de données et fonctionne sur des vues filtrées.
Grâce à une heuristique puissante, l'outil peut fusionner les valeurs similaires pour éliminer les incohérences. Il propose des services de rapprochement pour que les utilisateurs puissent comparer leurs ensembles de données avec des bases de données externes. De plus, cet outil permet de revenir à une version antérieure si nécessaire.
Vous pouvez également réappliquer l'historique des opérations sur une version mise à jour. Si la sécurité des données vous préoccupe, OpenRefine est une excellente option. Il nettoie vos données sur votre machine, sans nécessiter de migration vers le cloud.
Trifacta Designer Cloud
Bien que le nettoyage des données puisse être complexe, Trifacta Designer Cloud simplifie la tâche. Il utilise une approche innovante de préparation des données pour optimiser le nettoyage.
Son interface intuitive permet même aux utilisateurs non techniques de nettoyer les données. Les entreprises peuvent ainsi tirer le meilleur parti de leurs données grâce aux suggestions intelligentes basées sur le machine learning de Trifacta Designer Cloud.
Ce processus est plus rapide et engendre moins d'erreurs. Vous pouvez ainsi optimiser vos ressources et tirer le meilleur parti de vos analyses.
Cloudingo
Vous utilisez Salesforce et vous êtes soucieux de la qualité des données collectées ? Cloudingo vous permet de nettoyer les données clients et de ne conserver que les informations utiles. Cette application facilite la gestion des données grâce à des fonctionnalités de déduplication, d'importation et de migration.
Vous pouvez contrôler la fusion d'enregistrements à l'aide de filtres et de règles personnalisables. Vous pouvez également normaliser les données, supprimer les informations inutiles ou inactives, mettre à jour les points de données manquants et vérifier l'exactitude des adresses postales.
De plus, Cloudingo peut être programmé pour dédupliquer automatiquement les données. La synchronisation des données avec Salesforce est une autre fonctionnalité clé. Vous pouvez même comparer les données Salesforce avec des informations stockées dans une feuille de calcul.
ZoomInfo
ZoomInfo est un outil de nettoyage de données qui améliore la productivité et l'efficacité de votre équipe. Il fournit des données sans doublons aux systèmes CRM et MAT, ce qui permet d'améliorer la rentabilité.
Il simplifie la gestion de la qualité des données en supprimant les doublons. Les utilisateurs peuvent également sécuriser leur CRM et leur MAT grâce à ZoomInfo. Le nettoyage des données ne prend que quelques minutes grâce à la déduplication, la correspondance et la normalisation automatisées.
Avec cette application, les utilisateurs peuvent personnaliser les critères de correspondance et les résultats fusionnés. Il vous aide à créer un système de stockage de données rentable en normalisant tous les types d'informations.
Derniers mots
La qualité des données d'entrée doit être une priorité pour vos projets de science des données. Ces données sont essentielles pour l'apprentissage automatique (ML), les réseaux neuronaux et l'automatisation basée sur l'IA. Si les données sont défectueuses, les résultats de tels projets seront compromis.
Par conséquent, votre entreprise doit adopter une stratégie de nettoyage des données et la mettre en œuvre en tant que procédure opérationnelle standard (POS). Ainsi, vous améliorerez la qualité de vos données d'entrée.
Si vos projets, votre marketing et vos ventes vous accaparent, il est préférable de confier le nettoyage des données à des experts, c'est-à-dire aux outils présentés ci-dessus.
Vous pourriez également être intéressé par un diagramme de plan de service pour mettre en œuvre des stratégies de nettoyage des données sans effort.