Blogs

Acceuil / Blogs / Un guide complet sur le nettoyage des données

Table des matières
L'automatisé, Pas de code Pile de données

Apprener comment Astera Data Stack peut simplifier et rationaliser la gestion des données de votre entreprise.

Un guide complet sur le nettoyage des données

Mariam Anouar

Producteur de produits

8 mars 2024

Plus nous générons de données, plus nous devons faire de nettoyage. Mais qu’est-ce qui rend les données de nettoyage si essentielles ?

Gartner révèle que pauvre qualité des données coûte aux entreprises 12.9 millions de dollars par an pour les entreprises. Le nettoyage des données est essentiel pour toute organisation qui s'appuie sur des données précises. Le coût monétaire n’est qu’un problème parmi d’autres : la mauvaise qualité des données demande également beaucoup de temps aux organisations et aux data scientists pour y remédier. Un récent a révélé que les data scientists passent jusqu'à 60 % de leur temps à nettoyer et à organiser les données.

Qu'est-ce que le nettoyage des données?

nettoyage des données de bout en bout

Source : Ligne d'information alliée

Le nettoyage des données, également appelé nettoyage des données ou nettoyage des données, est le processus de détection et de correction (ou de suppression) de toute erreur ou incohérence dans les données. Dans le cadre de l'ensemble gestion de la qualité des données cadre, son objectif principal est d’améliorer la santé des données, en garantissant que les informations sont exactes, cohérentes et utilisables.

Mais pourquoi ne pouvons-nous pas utiliser des données brutes au lieu de consacrer autant de temps au nettoyage des données ?

  • Entrées mal orthographiées : Les fautes de frappe et d’orthographe peuvent entraîner des erreurs de catégorisation.
  • Formats incohérents : Les dates, les nombres ou les catégories peuvent être représentés différemment au sein du même ensemble de données.
  • Valeurs aberrantes et erreurs : Des entrées inhabituelles ou erronées peuvent conduire à une analyse inexacte.
  • Enregistrements en double : Des données redondantes peuvent conduire à des statistiques et à des conclusions inexactes.
  • Valeurs nulles ou manquantes : Des données incomplètes peuvent entraîner des lacunes dans l’analyse et conduire à des informations inexactes et/ou limitées.
  • Données inexactes : Des informations incorrectes ou obsolètes peuvent conduire à des décisions inexactes.
  • Unités non standardisées : Différentes unités de mesure peuvent créer des problèmes d'incohérence des données, en particulier lors de la comparaison ou de l'agrégation des données.
  • Données incompatibles : Des données contradictoires provenant de différentes sources peuvent entraîner des divergences dans intégration de données et analyse.

Techniques de nettoyage des données

Le nettoyage des données répond à ces défis en utilisant diverses techniques.

Suppression des doublons :

Comment procéder : utilisez des algorithmes pour identifier et supprimer les lignes en double en fonction des attributs vitaux sélectionnés.

Exemples et considérations : dans une base de données de ventes, des doublons peuvent résulter de plusieurs entrées pour la même transaction. Le processus de nettoyage des données implique la fusion ou la suppression de ces doublons pour garantir des rapports de ventes précis.

Traitement des données manquantes :

Comment procéder : les options incluent l'imputation, la suppression ou l'utilisation d'algorithmes capables de gérer les valeurs manquantes. L'imputation peut utiliser des stratégies basées sur la moyenne, la médiane ou basées sur un modèle comme k-NN.

Exemples et considérations : Dans un ensemble de données de soins de santé, les données manquantes sur les patients, telles que les lectures de la tension artérielle, peuvent être imputées à l'aide de méthodes statistiques pour maintenir l'exhaustivité et l'intégrité des données.

Correction des données incorrectes :

Comment faire : utiliser la validation des données règles, contrôles de cohérence et révision manuelle si nécessaire. Outils de préparation des données peut aider à la correspondance de modèles et aux corrections.

Exemples et considérations : par exemple, dans un ensemble de données de vente au détail, s'assurer que toutes les occurrences de « Los Angeles » sont systématiquement orthographiées de la même manière, plutôt que d'apparaître comme « LA » ou « LA », garantit une analyse et un reporting précis en fonction de la localisation.

Gestion des valeurs aberrantes :

Comment procéder : identifiez les valeurs aberrantes grâce à des méthodes statistiques telles que le score Z ou l'IQR, puis décidez de les plafonner, de les transformer ou de les supprimer.

Exemples et considérations : dans les données financières, un montant de transaction inhabituellement élevé peut indiquer une fraude. Décider comment gérer ces valeurs aberrantes est crucial pour la détection de la fraude et la gestion des risques.

Normalisation des données :

Comment faire : appliquez des techniques telles que la mise à l'échelle Min-Max, la normalisation du score Z ou les transformations de journaux.

Exemples et considérations : dans un ensemble de données contenant des variables telles que la température et l'humidité, la normalisation garantit que ces variables sont sur une échelle cohérente, facilitant ainsi des modèles de prévision météorologique précis.

Validation de la cohérence des données :

Comment procéder : créez des règles de validation pour vérifier les relations et la cohérence entre les attributs.

Exemples et considérations : dans une base de données d'inventaire, il est essentiel de vérifier que la valeur totale du stock correspond à la somme des valeurs d'articles individuels pour garantir l'exactitude de l'inventaire.

Transformation des données :

Comment faire : utiliser transformations de données comme l'encodage de données catégorielles ou la création de termes d'interaction basés sur des besoins analytiques.

Exemples et considérations : dans un système de recommandation, un codage à chaud est appliqué aux catégories de produits pour les convertir dans un format adapté aux algorithmes d'apprentissage automatique, améliorant ainsi la précision des recommandations de produits.

Avantages du nettoyage des données

Le nettoyage des données est un élément essentiel du informatique pipeline. Plutôt que d'être une tâche autonome, il fonctionne en conjonction avec d'autres techniques de prétraitement pour préparer les données à l'analyse. La normalisation, la transformation et la correction d'erreurs font toutes partie intégrante du processus de nettoyage des données. Les avantages du nettoyage des données incluent :

  • Précision améliorée: Des données propres conduisent à des informations précises. Le nettoyage des données établit une base solide pour une analyse et une prise de décision précises en supprimant les erreurs et en standardisant les formats.
  • Rendement : Des données correctement nettoyées rationalisent le processus d'analyse, minimisant le temps consacré à la détection et à la correction des erreurs au cours des étapes analytiques.
  • Croissance des revenus: Des données propres affine les stratégies marketing en offrant des informations sur le comportement des clients, permettant ainsi des campagnes ciblées. Cette précision du profilage permet d'exploiter de nouvelles opportunités et d'optimiser les offres, améliorant ainsi l'efficacité et favorisant la croissance des revenus.

Comment choisir le bon outil de nettoyage des données

Comprendre comment nettoyer vos données n'est utile que si vous pouvez appliquer ces techniques efficacement. Choisir les bons outils peut rendre ce processus fluide. Il est important de choisir des produits qui correspondent aux besoins spécifiques de votre entreprise. Voyons comment vous pouvez sélectionner le bon outil de nettoyage des données pour votre entreprise:

Compatibilité et intégration

Il est important de sélectionner un outil de nettoyage des données compatible avec vos systèmes et formats de données existants. Si, par exemple, vos données sont stockées dans des bases de données SQL, l'outil sélectionné doit pouvoir se connecter et manipuler directement ces données. Pensez à la prise en charge d'un large éventail de sources de données telles que SQL, NoSQL et Excel, ainsi qu'à la facilité de connexion de l'outil avec d'autres plates-formes analytiques.

Facilité d'utilisation et courbe d'apprentissage

Trouver un outil accessible aussi bien aux débutants qu’aux professionnels expérimentés est vital. Recherchez des outils dotés d’interfaces intuitives adaptées aux utilisateurs ayant des niveaux d’expérience variés. La disponibilité de didacticiels, de documentation et le soutien de la communauté peuvent faciliter le processus d'apprentissage, rendant la transition fluide pour toutes les personnes impliquées.

Évolutivité et performances

La capacité d'un outil à gérer de grands ensembles de données et à s'adapter aux besoins croissants en données est cruciale, en particulier pour les organisations disposant de gros volumes de données. Les solutions capables de gérer efficacement des opérations à grande échelle pourraient être la solution idéale. L'évaluation de la vitesse et de la réactivité des diverses opérations de nettoyage permet de garantir que l'outil fonctionne bien sous pression.

Flexibilité et personnalisation

Il est crucial de choisir un outil de nettoyage de données qui peut être personnalisé pour répondre à vos besoins uniques ou spécialisés en matière de nettoyage de données. Vous souhaitez un outil qui vous permette de créer ou de modifier des règles personnalisées si vous traitez des données complexes, telles que des formats financiers spécifiques ou des catégories de transactions personnalisées. Cette adaptabilité garantit que vous pouvez adapter le processus de nettoyage des données aux aspects uniques de vos données, quelle que soit leur complexité ou les exigences spécifiques de votre secteur.

Assurance de la qualité des données

Une surveillance continue et une validation de la qualité des données sont essentielles, et des fonctionnalités robustes de visualisation et de reporting devraient faciliter cette tâche. Les capacités d'automatisation, les visualisations de mesures de qualité des données et l'assistance continue devraient tous être prises en compte dans votre décision.

Sécurité

Il est essentiel de garantir que l’outil respecte les normes pertinentes en matière de protection des données. Lorsque vous travaillez avec des données sensibles, les outils qui assurent le cryptage et suivent les protocoles de sécurité standard du secteur sont essentiels. Une évaluation minutieuse des fonctionnalités de sécurité de l'outil et de sa conformité aux normes de l'industrie peut vous aider à faire un choix éclairé.

Coût et assistance

L'analyse du modèle tarifaire, y compris les frais d'abonnement et les éventuels coûts cachés, aidera à aligner l'outil sur votre budget. Les options open source peuvent convenir aux petits budgets, tandis que les solutions d'entreprise offrent un support étendu moyennant un supplément. Évaluer la qualité du support client, peser les options gratuites et payantes et considérer la valeur globale de l'investissement sont des étapes essentielles pour trouver l'outil adapté à votre organisation.

En savoir plus sur le meilleurs outils de nettoyage de données.

Maintenant que vous comprenez ce qu’implique le nettoyage des données et son importance dans les entreprises modernes basées sur les données, la prochaine étape consiste à choisir le bon outil. Astera a rapidement attiré l'attention dans diverses industries pour sa facilité d'utilisation et ses fonctionnalités robustes de nettoyage des données. Explorons ce qui fait de cet outil un choix privilégié pour de nombreuses organisations.

Astera: Votre passerelle vers une préparation transparente des données 

Astera est un outil intuitif et convivial plateforme de gestion des données qui permet aux utilisateurs d'extraire, de nettoyer et de préparer les données de manière transparente. Ses principales caractéristiques comprennent :

  • Extraction de données basée sur l'IA : extrayez des données non structurées en quelques clics.
  • interactif Profilage des données: Obtenez un aperçu visuel de vos données.
  • Contrôles automatisés de la qualité des données : mettez en œuvre des règles de qualité standard.
  • Transformation des données : concevez des transformations sans effort.
  • Intégration avec diverses sources : connectez-vous à différents formats de données.
  • Planification et automatisation intégrées : améliorez l'efficacité grâce à des flux de travail automatisés.

Astera ReportMiner se distingue par son évolutivité, son assurance qualité et son interface intuitive. Il convient à divers secteurs, notamment la vente au détail, la santé et la finance, et offre une solution rentable sans compromettre les performances ou la sécurité. Astera représente un investissement stratégique qui peut révolutionner la façon dont votre organisation gère les données, vous permettant de vous concentrer davantage sur l'obtention d'informations et moins sur la gestion des subtilités du nettoyage des données.

Libérez la puissance des données propres dès aujourd’hui !

Votre parcours de préparation de données commence par un clic

Obtenez des connaissances approfondies et des informations pratiques sur la gestion de la qualité des données grâce à notre eBook complet.

Télécharger

Tu pourrais aussi aimer
Qu’est-ce que l’observabilité des données ? Un guide complet
Explorer la provenance des données : garantir l'intégrité et l'authenticité des données
Qu'est-ce que les métadonnées et pourquoi est-ce important ?
Considérant Astera Pour vos besoins en gestion de données ?

Établissez une connectivité sans code avec vos applications d'entreprise, vos bases de données et vos applications cloud pour intégrer toutes vos données.

Connectons-nous maintenant !
connectons-nous