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?

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.

L’importance du nettoyage des données pour les entreprises

Prise de décision améliorée :

Des données précises permettent aux entreprises de prendre des décisions éclairées. Lorsque les données sont truffées d'erreurs, d'incohérences ou de valeurs manquantes, les organisations peuvent mal interpréter les informations. Le nettoyage des données garantit que les modèles et rapports analytiques sont basés sur des informations fiables.

Conformité réglementaire:

Les secteurs tels que la santé, la finance et la vente au détail sont soumis à des réglementations strictes qui régissent l'exactitude et la confidentialité des données. Un processus de nettoyage des données rigoureux permet de maintenir la conformité en garantissant que les informations sont à jour et conformes aux normes réglementaires.

Expérience client améliorée:

Un marketing personnalisé, un service client efficace et une exécution précise des commandes dépendent tous de données de haute qualité. Le nettoyage des données clients permet aux entreprises de s'engager efficacement auprès de leur public, ce qui se traduit par des taux de satisfaction et de rétention plus élevés.

Avantage concurrentiel:

Les entreprises qui maintiennent une qualité de données élevée peuvent identifier les tendances du marché avec plus de précision, prévoir les besoins des clients et optimiser les processus. Cette agilité leur donne un avantage sur leurs concurrents qui ont du mal à gérer des données peu fiables.

Défis liés au nettoyage des données

Bien que le nettoyage des données soit essentiel, il présente plusieurs obstacles que les entreprises doivent surmonter pour garantir l’intégrité des données.

Gestion de grands volumes de données :

Les entreprises collectent des quantités massives de données provenant de diverses sources, notamment les transactions des clients, les réseaux sociaux et les plateformes tierces. Le nettoyage de ces grands ensembles de données nécessite des outils évolutifs et des solutions automatisées pour éviter les goulots d'étranglement manuels.

Identifier et corriger les incohérences :

Les incohérences dans les données (formats de date différents, doublons d'enregistrements clients et variations dans les noms de produits, par exemple) peuvent fausser l'analyse et créer de la confusion. Les techniques de normalisation, les règles de validation et les processus de correction automatisés contribuent à garantir la cohérence.

Intégration de données provenant de plusieurs systèmes :

De nombreuses organisations s'appuient sur un mélange de systèmes hérités, de plateformes cloud et de sources de données tierces. La fusion des données de ces systèmes disparates sans introduire d'erreurs est une tâche complexe qui nécessite de solides capacités d'intégration et de transformation.

Gestion des données manquantes ou incomplètes :

Des enregistrements incomplets peuvent fausser les analyses et la prise de décision. Les entreprises doivent déterminer la meilleure approche pour gérer les données manquantes, que ce soit en imputant des valeurs, en utilisant des ensembles de données alternatifs ou en affinant les méthodes de collecte.

Maintenir la qualité des données au fil du temps :

Nettoyer les données une seule fois ne suffit pas. Sans surveillance continue, des erreurs et des incohérences peuvent réapparaître. La mise en place de flux de travail de nettoyage automatisés et d'audits de données réguliers garantit une précision à long terme.

Assurer la sécurité et la conformité :

La modification, la fusion ou la suppression de données doivent être effectuées conformément aux politiques de gouvernance des données. Des contrôles d'accès, un chiffrement et des pistes d'audit appropriés aident les organisations à nettoyer les données sans compromettre la sécurité ou la conformité.

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.

Téléchargez

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 Data Pipeline Builder a rapidement attiré l'attention dans divers secteurs en raison de sa simplicité d'utilisation et de ses fonctionnalités robustes de nettoyage des données. Explorons ce qui fait de cet outil un choix privilégié pour de nombreuses organisations.

Préparation transparente des données avec Astera Générateur de pipeline de données

Astera Data Pipeline Builder est un outil intuitif et convivial plate-forme d'intégration de données qui permet aux utilisateurs d'extraire, de nettoyer et de préparer les données de manière transparente. Il peut combiner tous les aspects des flux de travail de données d'une organisation en un seul endroit, avec des fonctionnalités clés telles que :

• Nettoyage des données alimenté par l'IA : Exploite l’IA pour détecter et corriger les incohérences, les erreurs et les doublons dans les ensembles de données.
• Validation automatisée des données : Assure l'exactitude des données en appliquant des règles de validation et des contrôles lors du traitement.
• Cartographie sémantique et correction automatique : Aligne et standardise les champs de données entre les sources pour minimiser les erreurs.
• Intégration ETL et ELT : Nettoie les données au fur et à mesure de leur extraction, de leur transformation et de leur chargement, garantissant ainsi la qualité à chaque étape.
• Traitement en temps réel et par lots : Nettoie les données en continu ou par lots planifiés pour maintenir une précision à jour.
• Préparation des données basée sur le cloud : Fournit un environnement évolutif et facile à utiliser pour un nettoyage efficace des données.
• Assistance à la conformité réglementaire : Garantit que les données respectent les normes réglementaires en éliminant les inexactitudes.
• Publication automatique de l'API : Fournit des données propres et validées sous forme d'API pour une intégration transparente avec les applications métier.

Astera Data Pipeline Builder 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 flexible et rentable sans compromettre les performances ou la sécurité. Il 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 dès aujourd'hui la puissance des données propres. Commencez votre essai gratuit, GRATUIT DE 14 JOURS ou mettre en place UNE DÉMO.