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Automatiser la validation des données dans Astera Centerprise

By |2022-10-20T18:48:37+00:00Novembre 29th, 2019|

Les informations d'entreprise changent constamment en raison des mises à jour, des modifications, des suppressions ou des requêtes de données, faisant des données valides une nécessité plutôt qu'une exception. Pour qu'une organisation établisse la confiance dans les données, la validation des données est essentielle pour assurer la cohérence et l'exactitude des rapports et des analyses.

Les informations basées sur des données non valides affectent non seulement les résultats nets de l'entreprise, mais peuvent également entraîner la perte d'opportunités, la perte de clientèle ou la réduction des revenus, entraînant la perte d'une opportunité de grande valeur pour une entreprise. Semblable à la "bulle de filtre" Internet qui peut vous mener sur une voie de fausses informations, des données inexactes ou invalides peuvent vous amener à prendre de mauvaises décisions qui engendreront des dépenses à long terme.

Une enquête réalisée par Convertr, une plate-forme d’acquisition client, en a déduit que 1 dans les leads 4 soumis au traitement est classé comme invalide car 27 pourcent porte de faux noms, 28 percent une adresse électronique invalide et 30 pourcent des numéros de téléphone incorrects.

Importance de la validation des données pour les entreprises

La capture et la correction de points de données non valides tôt dans le parcours de données peuvent économiser un temps de traitement considérable et améliorer les performances globales. C’est là que la validation des données entre dans l’image. Forme de nettoyage des données, cette technique vérifie la qualité et l'exactitude des données avant leur traitement et leur chargement. La validation des données a pour objectif principal de garantir que les données sont:

  • Complet, c'est-à-dire ne contient aucune valeur null
  • Unique et sans duplication
  • Conforme aux exigences de l'entreprise

L'importance de la validation des données pour divers processus de données, tels que ETL, ELT et entreposage de données, dont l'objectif final est de garantir l'exactitude des résultats, est multiple. Travailler avec des données fiables donne aux entreprises la confiance nécessaire pour prendre des décisions opportunes sans hésitation.

Problèmes affectant la validité des données

Voici quelques problèmes qui affectent la validité des données:

  • Valeurs invalides: Si les ensembles de données ont des valeurs connues, telles que "M" pour un homme et "F" pour une femme, toute modification de ces valeurs peut alors rendre les données invalides.
  • Valeurs manquantes: Présence de valeurs nulles ou vides dans l'ensemble de données.
  • Reproduction: La répétition de données est un phénomène courant dans les organisations où les données sont collectées à partir de plusieurs canaux en plusieurs étapes.
  • Dépendance d'attribut: L'inexactitude due à la valeur d'un champ dépend d'un autre champ. Par exemple, l'exactitude des données sur les produits dépend des informations relatives aux fournisseurs. Par conséquent, les erreurs dans les données du fournisseur seront également reflétées dans les données du produit.
  • Récupération de données inadéquate: Des données mal récupérées peuvent rendre difficile la recherche des données requises.
  • Différences de format: Il est possible que les données soient entrées dans un format différent du reste des données de l'entreprise.
  • Fautes d'orthographe: Orthographes incorrectes
Enregistrements incorrects dans une table

Figure 1: Facteurs conduisant à des données non valides (source: QuantDare)

Comment fonctionne un outil de validation de données automatisée ?

La validation automatisée des données est une partie importante des processus de données d'une entreprise, car elle contribue à améliorer la précision des données et à prendre des décisions plus éclairées. Les outils de gestion des données, tels que Astera Centerprise, prend en charge la validation des données via profilage des données, qualité et purifier transformations. Grâce à des connecteurs prêts à l'emploi dans une interface graphique, vous pouvez intégrer, transformer et valider des données provenant de sources 40.

Le logiciel aide à automatiser les tâches de validation des données, en libérant les employés des efforts manuels et répétitifs d'identification et de correction des enregistrements incorrects, et en normalisant les données pour les rendre utiles.

Prenons un scénario simple dans lequel une entreprise ABC consolide ses données clients dans un fichier Excel pour rationaliser ses efforts de marketing et ses canaux de revenus. Cependant, les données recueillies ont plusieurs erreurs. Par conséquent, ils décident de valider leurs données en utilisant Astera Centerprise. Cela se fait en utilisant trois transformations: Profil de données, Nettoyage des données, et des tours Règles de qualité des données.

La Fig. 2 montre le flux de données qui prend une Excel source en entrée, le profile pour analyser les données source, le nettoie pour supprimer les enregistrements non valides et applique des règles de qualité des données pour identifier les erreurs dans les données nettoyées avant de les écrire dans la destination délimité fichier.

Un outil de validation de données simple

Fig.2: Un flux de données simple pour expliquer la validation des données à partir d'une source Excel

Le résultat de la Profil de données La transformation affiche les détails des données au niveau du champ. Cela permet à l’organisation de comprendre les données et d’assurer:

  • La crédibilité des données: Une fois les données analysées, les anomalies et les doublons peuvent être éliminés pour assurer la fiabilité des données. Cela aide également l'organisation à identifier les problèmes de qualité et à déterminer les informations exploitables pour rationaliser les processus métier.
  • Prise de décision plus rapide: Il crée une image précise des données source, permettant à l'organisation de prendre des décisions plus rapidement.
  • Gestion de crise pratique: Les données profilées peuvent empêcher que de petites erreurs se transforment en problèmes critiques.
Profilage des données

Fig. 3: Profilage des données source

La série Nettoyage des données La transformation est utilisée pour résoudre deux problèmes dans les données source:

  1. Il supprime les espaces de fin et de début des enregistrements.
  2. Il identifie les enregistrements contenant '.co' et le remplace par '.com'. Cela corrige les enregistrements erronés dans le Adresse e-mail.
nettoyage en validation des données

Fig.4: Application de conditions pour nettoyer les données

Les données nettoyées, après la suppression des espaces supplémentaires et du format d'adresse électronique incorrect, sont visibles dans la moitié droite de la figure 5.

En utilisant ces données propres, l’organisation peut:

  • Améliorer les efforts de marketing par courrier électronique: En créant une version propre et sans erreur de ses données client, l’organisation garantit que les données peuvent être utilisées pour obtenir un rendement maximal du marketing par e-mail.
  • Augmenter le revenu: L'utilisation d'adresses électroniques correctes garantit des taux de réponse plus élevés, ce qui entraîne une augmentation des conversions et des chances de vente.
Fig. 5: Comparaison de données source erronées avec des données nettoyées

Fig. 5: Comparaison de données source erronées avec des données nettoyées

Ensuite, Règles de qualité des données sont appliqués aux données nettoyées pour identifier les enregistrements de la Email Adresse champ qui a un format invalide.

signaler les enregistrements

Fig.7: Marquer les enregistrements incorrects dans le champ Adresse électronique

Le résultat peut être vu dans la capture d'écran suivante. Appliquer Règles de qualité des données permet à l'organisation de:

  • Obtenez des données cohérentes: En corrigeant les adresses électroniques, l'organisation s'assure que tous les départements ont accès à des informations cohérentes et correctes.
  • Faciliter l'évolutivité: Avec une infrastructure de qualité sonore en place, l’organisation peut facilement évoluer sans se soucier de la fiabilité et de la fiabilité de ses données.

Les erreurs identifiées par le Règles de qualité des données sont écrits dans un fichier journal, alors que les données nettoyées sont écrites dans un fichier. Délimité fichier.

Dans le monde de l'entreprise moderne, où les décisions importantes sont dérivées des données, automatiser la validation des données permet de gagner beaucoup de temps et de rationaliser les processus métier. L’environnement sans code de Astera Centerprise vous permet d'automatiser la validation des données dans le cadre d'un flux de données ou d'un flux de travail. En outre, les mises à jour des données peuvent être conditionnées, en fonction du succès des tests de validation pour garantir la fiabilité des données de votre entreprise.

Pour découvrir comment simplifier et automatiser vos tâches de validation de données à l'aide d'une solution de bout en bout sans code, téléchargez le version d'essai of Astera Centerprise.

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