Profilage des données : types, techniques et meilleures pratiques

Des données claires et précises constituent le fondement des processus décisionnels d’une organisation. Cependant, des études révèlent que seulement 3% des données dans une organisation rencontre les bases qualité des données normes, ce qui rend nécessaire une préparation efficace des données avant analyse. C’est là qu’intervient le profilage des données.

Il fournit aux organisations un aperçu complet des erreurs et des incohérences dans leurs données. Cette information leur permet de corriger rapidement les problèmes, de prendre des décisions éclairées et d’améliorer l’efficacité opérationnelle.

Examinons les spécificités du profilage des données et comment il aide à la préparation des données.

Qu'est-ce que le profilage des données?

En termes simples, le profilage des données garantit que les données sont en bonne santé et adaptées à l'usage auquel elles sont destinées.

Le profilage des données est essentiellement la première étape du processus de gestion et d'utilisation des données. Il s’agit d’une méthode utilisée pour diagnostiquer la santé des données en examinant minutieusement leur structure, leur contenu et leurs relations. Il garantit que les données sont exactes, cohérentes et uniques avant d'être utilisées pour ETL et l'analyse des données.

Le profilage des données peut également révéler une série de problèmes de qualité des données, tels que des données manquantes, des duplications et des inexactitudes. Il peut également mettre en évidence des modèles, des règles et des tendances au sein des données. Ces informations sont cruciales car elles aident les organisations à améliorer la qualité des données, à rationaliser transformation de donnéeset prendre des décisions éclairées.

Types de profilage des données

Le profilage des données peut être classé en trois types principaux :

1. Découverte de structures : Ce processus se concentre sur l'identification de l'organisation et des métadonnées des données, telles que les tables, les colonnes et les types de données. Cela certifie que les données sont cohérentes et correctement formatées. Par exemple, dans une base de données de soins de santé, la découverte de structure révèle la présence de tables telles que « Patients » et « Rendez-vous » avec des colonnes telles que « PatientID », « AppointmentDate » et des types de données tels que « entier » et « date ».
2. Découverte de contenu : Cela implique une analyse approfondie du contenu réel des données. Il examine les enregistrements de données individuels pour identifier les erreurs. Par exemple, dans une base de données clients, la découverte de contenu révèle que la colonne « Numéro de téléphone » contient de nombreuses valeurs manquantes, mettant en évidence des informations de contact incomplètes pour certains clients.
3. Découverte de relations : Ce processus identifie les relations et les dépendances entre les différents éléments de données. Par exemple, dans une base de données de vente au détail, la découverte de relations analyserait les associations entre différents champs et tables, telles que la relation entre la table « Clients » et la table « Commandes », en comprenant comment les différents éléments de données sont interconnectés et comment ils s'influencent mutuellement. .

Techniques de profilage des données

Le profilage des données englobe une variété de techniques qui aident à analyser, évaluer et comprendre les données. Certains d'entre eux sont:

1. Profilage de colonnes : Cette technique analyse chaque colonne d'une base de données. Il examine le type de données dans la colonne, la longueur des données et s'il y a des valeurs vides. Une partie cruciale de ce processus est l’analyse de fréquence, qui compte la fréquence d’apparition de chaque valeur, aidant ainsi à repérer les modèles et les valeurs inhabituelles.
2. Profilage inter-colonnes : Ici, l'accent est mis sur les relations entre les différentes colonnes d'un même tableau. Il comprend une analyse des clés et des dépendances. L'analyse clé recherche les colonnes dans lesquelles chaque ligne a une valeur unique, tandis que l'analyse des dépendances examine la manière dont les valeurs d'une colonne dépendent des valeurs d'une autre colonne. Cela peut aider à trouver des connexions, des chevauchements et des incohérences entre les colonnes.
3. Profilage de tableaux croisés : Cette méthode examine les relations entre les différentes tables d'une base de données. Il comprend une analyse de clé étrangère, qui recherche les colonnes d'une table qui correspondent aux colonnes de clé unique d'une autre table. Cela permet de montrer comment les données d'une table sont liées aux données d'une autre table et peut fournir des informations importantes sur la structure et l'exactitude de la base de données.
4. La validation des données: Cette approche consiste à vérifier l'exactitude et la qualité des données par rapport à des critères ou des normes spécifiques. Il comprend des vérifications de format, des vérifications de plage et des vérifications de cohérence pour garantir que les données sont propres, correctes et logiquement cohérentes.

Comprendre la différence : profilage de données et exploration de données

Profilage des données et data mining sont deux processus distincts avec des objectifs et des méthodologies différents.

Le profilage des données est la première étape de la préparation des données, qui se concentre sur la compréhension des caractéristiques de base, de la qualité et de la structure des données. Il permet d'identifier les problèmes de données tels que des valeurs manquantes ou des anomalies. Cela permet de garantir que les données sont propres et fiables pour une utilisation ultérieure.

En revanche, l’exploration de données consiste à explorer les données pour découvrir des modèles cachés, des tendances et des informations précieuses à l’aide de techniques avancées telles que l’apprentissage automatique. C'est le processus d'extraction d'informations significatives à partir des données. L'exploration de données est un outil précieux pour la modélisation prédictive, la détection d'anomalies et la business intelligence.

Avantages du profilage des données

Le profilage des données offre une multitude d’avantages spécifiques qui peuvent améliorer considérablement la performance d’une organisation. gestion des données stratégie. Voici quelques-uns des avantages distinctifs du profilage des données :

• Prise de décision éclairée : Le profilage des données permet une compréhension claire des données disponibles, de leur qualité et de leur structure. Ces connaissances aident à prendre des décisions éclairées et fondées sur des données, améliorant ainsi la planification stratégique et l'efficacité opérationnelle.
• Efficacité opérationnelle accrue : Il aide à identifier et à éliminer les données redondantes ou non pertinentes. Cela conduit à une efficacité améliorée du traitement et de l’analyse des données, ce qui se traduit par des informations plus rapides, une productivité améliorée et de meilleurs résultats.
• Atténuation des risques: Le profilage des données peut aider les entreprises à identifier les risques et problèmes potentiels liés à leurs données, tels que les violations de conformité ou les menaces de sécurité. En abordant ces problèmes de manière proactive, les entreprises peuvent atténuer les risques et éviter des pénalités coûteuses ou une atteinte à leur réputation.
• Économies de coûts: En améliorant la qualité et l'efficacité des données, le profilage des données peut conduire à des économies significatives. Les entreprises peuvent éviter les coûts associés à des données de mauvaise qualité, tels que des décisions inexactes, un gaspillage de ressources et des opportunités perdues.
• Garantie de conformité : Le profilage des données peut aider les entreprises à garantir la conformité aux réglementations et normes du secteur. En résolvant les problèmes de conformité, les entreprises peuvent éviter les complications juridiques et maintenir leur crédibilité sur le marché.

Applications du profilage des données

Le profilage des données trouve des applications dans divers domaines, notamment :

• Intégration Des Données et Entreposage de données: Le profilage des données facilite l'intégration de plusieurs ensembles de données dans un entrepôt de données centralisé, garantissant l'exactitude, la cohérence et la compatibilité des données entre les sources.
• Migration de données et développement de systèmes : Avant de migrer des données d'un système à un autre ou de développer de nouveaux systèmes logiciels, le profilage des données permet d'identifier les problèmes potentiels de données et garantit un transfert de données transparent et l'interopérabilité des systèmes.
• Gouvernance et conformité des données : Le profilage des données joue un rôle essentiel pour garantir la conformité aux exigences réglementaires, aux normes industrielles et aux cadres de gouvernance des données, en minimisant les risques juridiques et financiers associés à une mauvaise gestion des données.
• Analyse de données et intelligence d'affaires : En comprenant la qualité, la structure et les relations au sein des données, le profilage des données permet aux organisations de générer des informations plus précises, de prendre des décisions basées sur les données et d'améliorer la business intelligence globale.

6 bonnes pratiques

Lors du profilage des données, les organisations doivent suivre certaines bonnes pratiques pour garantir des résultats précis et une analyse efficace :

• Définissez des objectifs clairs: Définissez clairement les buts, les objectifs et les attentes pour garantir leur adéquation avec les besoins et les exigences de l'entreprise.
• Choisissez les sources de données pertinentes : Sélectionnez les sources de données pertinentes en fonction de leur importance, de leur pertinence et de leur impact potentiel sur les processus décisionnels.
• Établir des mesures de qualité des données : Définir des mesures et des règles de validation appropriées pour évaluer la qualité et l'exactitude des données en fonction des exigences commerciales et des normes de l'industrie.
• Collaborez avec les parties prenantes des données : Impliquez les propriétaires de données, les experts en la matière et les parties prenantes tout au long du processus de profilage des données pour obtenir des informations précieuses et garantir un alignement interfonctionnel.
• Résultats du profilage des données du document : Documenter et communiquer les conclusions, les recommandations et les actions prises lors du profilage des données pour faciliter la compréhension, la responsabilité et la conformité.
• Surveillez régulièrement la qualité des données : Mettez en œuvre des processus réguliers de surveillance de la qualité des données pour garantir la cohérence, l’exactitude et la conformité des données au fil du temps.

Conclusion

Alors que les organisations continuent d’exploiter la puissance des données pour obtenir un avantage concurrentiel, le profilage des données reste essentiel pour garantir la qualité des données. En examinant et en évaluant systématiquement les données, les organisations peuvent garantir l’exactitude, la fiabilité et la conformité des données, conduisant ainsi à une prise de décision plus éclairée et à de meilleurs résultats commerciaux.

Pour garantir que des données de haute qualité sont utilisées pour l'analyse, il est crucial d'investir dans des technologies avancées. outils de profilage des données.

Astera se distingue comme une solution complète offrant des capacités avancées de profilage, de nettoyage et de validation des données. Il fournit des contrôles de santé en temps réel qui surveillent en permanence la qualité de vos données pendant que vous travaillez, fournissant ainsi un retour immédiat sur leur santé globale.

AsteraLes capacités de s'étendent à l'analyse de données à la fois globales et au niveau du terrain, permettant une identification précoce des irrégularités, des valeurs manquantes ou des anomalies. Cette approche proactive de la qualité des données permet de prendre des mesures en temps opportun pour corriger tout problème.

AsteraL'interface visuelle par glisser-déposer de permet aux utilisateurs professionnels d'examiner et d'évaluer les données, facilitant ainsi les ajustements nécessaires si nécessaire. Donc, Astera simplifie le processus de profilage des données et améliore l'exactitude, la fiabilité et la qualité globale des données, permettant ainsi une efficacité opérationnelle améliorée et de meilleurs résultats commerciaux.

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