Qu'est-ce que le Data Munging et pourquoi est-ce important ? Un guide complet

• Qu'est-ce que le Data Munging ?
• Pourquoi le Data Munging est-il important ?
• Différentes étapes de collecte de données
• Avantages de la gestion des données
• En quoi le Data Munging est-il différent de l'ETL ?
• Les défis de la gestion des données
• Le besoin d'automatisation
• Astera ReportMiner — Votre premier pas vers la gestion des données

Qu'est-ce que le Data Munging ?

Le traitement des données est le processus de préparation des données brutes à des fins de reporting et d'analyse. Il intègre toutes les étapes préalables à l’analyse, notamment la structuration, le nettoyage, l’enrichissement et la validation des données. Le processus implique également une transformation des données, telle que la normalisation d'ensembles de données pour créer des mappages un-à-plusieurs. C’est également connu sous le nom de gestion des données.

Pourquoi le Data Munging est-il important ?

Les entreprises évoluent avec le temps, tout comme les défis de gestion des données. Le traitement des données joue un rôle crucial pour relever ces défis, en rendant les données brutes utilisables pour la BI. Il y a plusieurs raisons pour lesquelles cette pratique est devenue courante dans les entreprises modernes.

Pour commencer, les entreprises reçoivent des données de différentes sources et systèmes. Il peut être difficile de rassembler toutes les données contenues dans ces sources disparates. Le stockage des données aide à briser ces silos de données et permet aux organisations de rassembler des données dans un référentiel centralisé et de comprendre le contexte commercial des informations.

Au cours du processus de gestion des données, les données sont nettoyées, transformées et validées pour maximiser l'exactitude, la pertinence et la qualité. En conséquence, les données sont exactes, à jour et pertinentes et présentent une image complète aux décideurs.

Différentes étapes de collecte de données

Découverte de données

Tout commence par un objectif défini, et le parcours d'analyse des données ne fait pas exception. La découverte de données est la première étape de la collecte de données, où les analystes de données définissent l'objectif des données et comment y parvenir grâce à l'analyse de données. L'objectif est d'identifier les utilisations potentielles et les exigences des données.

Au stade de la découverte, l'accent est davantage mis sur les exigences commerciales liées aux données plutôt que sur les spécifications techniques. Par exemple, les analystes de données se concentrent sur les indicateurs de performance clés ou les mesures qui seront utiles pour améliorer le cycle de vente plutôt que sur la manière d'obtenir les chiffres pertinents pour l'analyse.

Structuration des données

Une fois les exigences identifiées et décrites, l'étape suivante consiste à structurer les données brutes pour les rendre lisibles par machine. Les données structurées ont un schéma bien défini et suivent une mise en page cohérente. Pensez à des données soigneusement organisées en lignes et en colonnes disponibles dans des feuilles de calcul et des bases de données relationnelles.

Le processus consiste à extraire soigneusement des données de diverses sources, y compris structuré et non structuré documents commerciaux. Les ensembles de données capturés sont organisés dans un référentiel formaté, de sorte qu'ils sont lisibles par machine et peuvent être manipulés dans les phases suivantes.

Nettoyage des données

Une fois les données organisées dans un format standardisé, l'étape suivante consiste à nettoyage des données. Cette étape traite une gamme de problèmes de qualité des données, allant des valeurs manquantes aux ensembles de données en double. Le processus consiste à détecter et à corriger ces données erronées pour éviter les lacunes d'information.

Le nettoyage des données jette les bases d'une analyse précise et efficace des données. Plusieurs transformations - comme Supprimer, Remplacer, Rechercher et Remplacer, etc. - sont appliquées pour éliminer le texte redondant et les valeurs nulles ainsi que pour identifier les champs manquants, les entrées mal placées et les erreurs de frappe qui peuvent fausser l'analyse.

Enrichissement des données

Les données structurées et nettoyées sont maintenant prêtes à être enrichies. C'est un processus qui consiste à ajouter un ou plusieurs ensembles de données provenant de différentes sources pour générer une vue holistique des informations. En conséquence, les données deviennent plus utiles pour les rapports et les analyses.

Cela implique généralement l'agrégation de plusieurs sources de données. Par exemple, si un ID de commande est trouvé dans un système, un utilisateur peut faire correspondre cet ID de commande à une base de données différente pour obtenir des détails supplémentaires tels que le nom du compte, le solde du compte, l'historique des achats, la limite de crédit, etc. Ces données supplémentaires "enrichissent" l'ID d'origine avec plus de contexte.

Validation des données

La validation de l'exactitude, de l'exhaustivité et de la fiabilité des données est impérative pour le processus de gestion des données. Il existe toujours un risque d'inexactitude des données pendant le processus de transformation et d'enrichissement des données ; par conséquent, une vérification finale est nécessaire pour valider que les informations de sortie sont exactes et fiables.

La validation des données contraste avec le nettoyage des données en ce qu'il rejette toutes les données qui ne sont pas conformes aux règles ou contraintes prédéfinies. vérifie également l'exactitude et la pertinence des informations.

Il existe différents types de contrôles de validation ; Voici quelques exemples:

• Contrôle de cohérence : la date d'une facture peut être empêchée de précéder sa date de commande.
• Validation du type de données: le champ date et mois ne peut contenir que des entiers de 1 à 31 et 1 à 12, respectivement.
• Validation de plage et de contrainte : le champ du mot de passe doit comprendre au moins huit caractères, y compris des lettres majuscules, des lettres minuscules et des chiffres.

Avantages de la gestion des données

Les solutions de données automatisées sont utilisées par les entreprises pour effectuer de manière transparente des activités de gestion des données, c'est-à-dire nettoyer et transformer les données sources en informations standardisées pour l'analyse d'ensembles de données croisées. Le data munging présente de nombreux avantages. Il aide les entreprises :

• éliminer les silos de données et intégrer diverses sources (comme les bases de données relationnelles, les serveurs Web, etc.).
• améliorer la convivialité des données en transformant les données brutes en informations compatibles et lisibles par machine pour les systèmes d'entreprise.
• traiter de gros volumes de données pour obtenir des informations précieuses pour l'analyse commerciale.
• assurer une haute qualité des données pour prendre des décisions stratégiques avec une plus grande confiance.

La gestion des données simplifiée avec Astera ReportMiner

Apprendre encore plus

En quoi le Data Munging est-il différent de l'ETL ?

Alors que l'ETL traite des ensembles de données relationnelles structurés ou semi-structurés, le munging de données implique la transformation d'ensembles de données complexes, y compris des données non structurées qui n'ont pas de schéma prédéfini. Contrairement au cas d'utilisation des rapports d'ETL, l'objectif principal de la gestion des données est l'analyse exploratoire, c'est-à-dire de nouvelles façons d'examiner les données pour ajouter de la valeur et produire des informations commerciales.

Les défis de la gestion des données

Le data munging présente divers obstacles aux organisations. Pour commencer, les données proviennent de plusieurs sources et doivent être introduites dans différentes destinations, il est donc crucial d'avoir une solution qui a autant de connecteurs que possible.

De plus, l'utilisation de bibliothèques open source - par exemple, Pandas - peut être une activité chronophage. Les analystes de données ont besoin d'un grand nombre de transformations préprogrammées pour gérer efficacement les activités quotidiennes de gestion des données.

Les analystes de données modernes donnent la priorité aux solutions d'extraction et de gestion de données sans code, car elles leur permettent de maximiser la productivité et de gérer les phases de gestion des données de manière plus transparente.

La gestion de grands volumes de données est également un défi de taille car le temps de traitement des données est corrélé à la taille des données. L'extraction de données à partir de documents non structurés prend souvent beaucoup de temps et entrave le processus de traitement des données.

Le besoin d'automatisation

Les data scientists passent une partie considérable de leur temps à analyser des données. Enquête Anaconda suggère que seuls le chargement et le nettoyage des données prennent environ 45 % de leur temps. Les entreprises modernes se rendent compte que leurs ressources passent la moitié du temps à effectuer le travail fastidieux de préparation des données (travail de gardien de données, comme certains pourraient dire) et rechercher des moyens d'automatiser le processus de gestion des données.

Les solutions automatisées permettent aux entreprises de résoudre les goulots d'étranglement de la gestion des données. Ainsi, plutôt que de consacrer du temps à la gestion des données, les analystes de données peuvent consacrer plus de temps à l'utilisation des informations raffinées pour les rapports et les analyses. Les solutions modernes de gestion des données minimisent le délai entre les données brutes et les analyses et facilitent la prise de décision basée sur les données.

Astera ReportMiner — Votre premier pas vers la gestion des données

Astera ReportMiner est une solution d'extraction de données de niveau entreprise qui peut automatiser et rationaliser vos activités de gestion des données. La plate-forme automatisée et sans code est conçue pour transformer instantanément de gros volumes de données non structurées en informations exploitables. En conséquence, vous pouvez lancer votre initiative d'analyse et activer la prise de décision basée sur les données.

En utilisant Astera ReportMiner, vous pourrez :

• Extrayez des données de diverses sources non structurées telles que COBOL PDF, PRN, TXT, XLS, etc.
• Créez des modèles de rapport pour extraire à grande échelle des données de documents non structurés en vue d'un traitement ultérieur.
• Concevez des modèles réutilisables qui peuvent être utilisés pour capturer des données à partir de fichiers avec des mises en page et des structures similaires.
• Configurez des règles de validation de données personnalisées pour vous assurer que les données analysées répondent au format souhaité et aux exigences de l'entreprise.
• Utilisez une vaste bibliothèque de connecteurs intégrés pour transporter les données préparées vers la destination de votre choix.

Êtes-vous intéressé par l'automatisation des processus d'extraction de données pour dynamiser votre collecte de données ? Télécharger un essai gratuit de 14 jours de notre solution d'extraction de données automatisée. Si vous préférez parler à un représentant, appelez +1-888-ASTERA dès aujourd’hui.