Dans une entreprise, tout dépend des données, de la prise de décision stratégique aux opérations quotidiennes. Cependant, sous leur forme brute, les données n'ont pas de valeur, surtout lorsqu'elles sont issues d'un grand nombre de sources différentes.

C'est là qu'intervient la manipulation des données, qui permet de traduire les données dans le format requis afin qu'elles puissent être facilement nettoyées et cartographiées pour en extraire des informations.

Ce blog illustrera en détail le concept de manipulation des données et explorera plus en détail la nécessité d'outils de manipulation des données pour les entreprises. Nous partagerons également quelques conseils et étapes pour optimiser le processus de manipulation des données.

Qu'est-ce que la manipulation des données? 

La manipulation des données est le processus de modification ou de modification des données pour les rendre plus lisibles et mieux organisées, générer de nouvelles informations et répondre à des exigences spécifiques. Elle implique généralement la création, l'organisation et la suppression de points de données pour faciliter la prise de décisions éclairées.

La manipulation des données est une étape cruciale dans des activités telles que préparation des données, data mining et l'analyse des données.

Une utilisation efficace des données nécessite la mise en œuvre de méthodes de manipulation des données pertinentes, que ce blog couvre également en détail.

Exemples de manipulation de données

Voici quelques exemples de manipulation de données :

• Analyse client : Les équipes marketing utilisent la manipulation des données pour segmenter les clients en fonction de leur historique d'achat, de leurs modèles comportementaux et de leurs informations démographiques. Cette segmentation permet au personnel marketing d'adapter ses messages, d'organiser des expériences client personnalisées et d'améliorer la fidélisation des clients.
• Rapport financier: Les services financiers et comptables manipulent les données financières pour créer des rapports, des comptes de résultat et des bilans. Les organisations peuvent évaluer les performances et la rentabilité en calculant des indicateurs clés et en regroupant les données transactionnelles.
• Analyse des soins de santé : Les techniques de manipulation de données dans le secteur de la santé permettent aux prestataires d'analyser la recherche médicale, les essais cliniques et les informations sur les patients. Le regroupement des données sur les patients, la détermination des facteurs de risque et la prévision des résultats permettent aux établissements de santé d'améliorer les soins aux patients et d'optimiser la prestation des traitements.
• Analyse des ventes: Les entreprises des secteurs de la vente au détail et du commerce électronique manipulent les données de ventes pour permettre une analyse des tendances. La manipulation des données permet également aux fournisseurs d'identifier leurs produits les plus vendus et de prédire la demande.
• Gestion du site Web : Les propriétaires et administrateurs de sites Web peuvent utiliser les journaux du serveur Web pour localiser les pages Web les plus consultées, les sources de trafic, etc. Cela les aide à identifier les domaines à améliorer et à recentrer leurs efforts d’optimisation si nécessaire.

Qu’est ce qu' Langage de manipulation des données?

Le langage de manipulation de données (DML) est un langage de programmation informatique utilisé pour insérer, récupérer et mettre à jour des données dans sa base de données. Il peut également rendre les données plus organisées ou plus lisibles grâce au langage de manipulation de données. Le DML propose des opérations qui permettent de telles modifications via des demandes d'utilisateur, ce qui facilite le nettoyage et la cartographie des données pour une analyse ultérieure.

L'implémentation DML peut varier selon les systèmes de gestion de bases de données, mais certaines commandes sont standardisées. Ces commandes sont :

Choisir

Cette commande indique à la base de données quelles données elle doit sélectionner pour une manipulation ultérieure et où elles se trouvent. 

Mise en situation : `SELECT * FROM Clients WHERE RegistrationDate > '2024-03-20' ; ` 

insérer 

« Insérer » permet aux utilisateurs d'ajouter de nouvelles données dans la base de données en fournissant les colonnes dans lesquelles les nouvelles valeurs seront insérées et les valeurs qui seront insérées.

Exemple: `INSERT INTO Products (ProductID, ProductName, Category) VALUES (1, 'XYZ Data Tool', 'Software') ; ` 

Mises à jour

Cela permet aux utilisateurs de mettre à jour les données existantes d'une base de données. Il indique à la base de données quelles données doivent être mises à jour, où iront les nouvelles données et s'il faut mettre à jour les nouveaux enregistrements de données individuellement ou collectivement. 

Mise en situation : `UPDATE Products SET Price = Price * 1.1 WHERE Catégorie = 'Meubles' ; ` 

Supprimer

« Supprimer » effectue la suppression des données en décrivant à la base de données quelles données supprimer et où les localiser.

Mise en situation : `SUPPRIMER DES Étudiants O Grade = '12th' ; `

Ces quatre commandes sont également les principales commandes DML dans Langage de requête structuré (SQL), un langage de manipulation de données couramment utilisé. En SQL, ces commandes sont associées à une syntaxe spécifique et à des clauses facultatives pour faciliter la mise à jour et la récupération des données dans un environnement SQL. base de données relationnelle.

Pourquoi la manipulation des données est-elle importante ?

La manipulation des données revêt une importance considérable en raison de divers facteurs, notamment les suivants :

1. Assurance de la qualité des données

Les données brutes sont sujettes aux erreurs, aux valeurs manquantes et aux incohérences, mais la manipulation des données permet de les nettoyer, de les valider, de les transformer et de les standardiser. Sans manipulation des données, les organisations auraient du mal à garantir la fiabilité, l'exhaustivité et l'exactitude de leurs données.

2. Génération d'insights

La manipulation des données permet aux entreprises d'obtenir des informations significatives et de reconnaître des modèles et des tendances dans leurs données. Des méthodes telles que l'agrégation de données, la synthèse et la visualisation conduisent les entreprises à des informations exploitables qui guident leur prise de décision.

3. Intégration des Données

Les entreprises travaillent aujourd’hui avec des sources de données hétérogènes qui produisent d’importants volumes de données dans des formats disparates. La manipulation des données est essentielle à l’intégration de ces ensembles de données distincts. Il fournit une vue unifiée des actifs de données en harmonisant les structures de données et en standardisant les formats, permettant une intégration fluide des données et garantissant l'interopérabilité.

4. Cohérence du format

Les données organisées de manière unifiée et ordonnée aident les utilisateurs professionnels à prendre de meilleures décisions.

5. Aperçu historique

L'accès rapide aux données de projets précédents peut aider une organisation à prendre des décisions concernant la projection des délais, la productivité de l'équipe, l'allocation budgétaire, etc.

6. Efficacité Améliorée

Une entreprise peut isoler et même réduire les variables externes en disposant de données plus organisées pour contribuer à son efficacité globale.

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Le processus de manipulation des données

Le processus étape par étape de manipulation des données est le suivant :

1. Collecte et acquisition de données

La manipulation des données commence avec des données brutes provenant de sources telles que Interfaces de programmation d'application (API), fichiers ou bases de données. Les données brutes sont stockées dans des formats structurés, non structurés ou semi-structurés.

2. Pré-traitement des données

Prétraitement est nécessaire pour éliminer les incohérences, les erreurs et les divergences des données brutes. Des processus tels que la déduplication, la normalisation, l'imputation et la détection des valeurs aberrantes améliorent la qualité des données et les préparent à l'analyse.

3. Transformation et enrichissement des données

La prochaine étape consiste à transformer et enrichir les données. Les données sont agrégées, résumées et filtrées pour ce faire. Les équipes créent de nouvelles variables dérivées, calculent de nouvelles métriques et rejoignent des ensembles de données pour enrichir les données.

Ces trois étapes constituent le cœur du processus de manipulation des données. Une fois ces étapes terminées, les analystes prennent les mesures suivantes :

• Ils interprètent et communiquent leurs conclusions aux parties prenantes. Des ressources telles que des tableaux de bord interactifs, des présentations et des rapports sont utilisées pour transformer des informations complexes en recommandations exploitables. Ce faisant, les analystes relient les aspects techniques de la manipulation des données à l’application pratique des informations.
• Ils revoient et affinent leurs analyses en fonction des nouvelles données et des retours des parties prenantes. La nature itérative de la manipulation des données aide les analystes à s'améliorer de manière cohérente, à pratiquer l'adaptabilité, à affiner leurs modèles de données selon les besoins et à bénéficier de nouvelles informations au fil du temps. En fin de compte, cela conduit à une prise de décision plus efficace, basée sur les données.

Différentes techniques et méthodes de manipulation de données

La manipulation des données implique un large éventail de techniques et de méthodes pour transformer les données brutes en informations précieuses.

Filtrage et sous-ensemble

Un utilisateur sélectionne un sous-ensemble de données correspondant à certaines conditions ou critères de filtrage et de sous-ensemble. Ces techniques aident à filtrer les points de données indésirables ou non pertinents, créant ainsi un ensemble de données plus pertinent qui permet de générer des informations plus précises.

Tri et commande

Le tri organise les données dans un ordre spécifié (par exemple chronologique, alphabétique ou numérique), ce qui les rend plus organisées et plus faciles à évaluer. Le tri simplifie également la visualisation et l'analyse ultérieures puisque les données triées sont plus simples à tracer ou à résumer.

Agrégation et regroupement

Agrégation combine des points de données en statistiques récapitulatives telles que des moyennes, des décomptes ou des totaux via diverses fonctions. Le regroupement utilise des attributs ou des critères partagés pour trier les données en sous-ensembles. Ces techniques offrent différents niveaux de granularité pour la synthèse, l'analyse et les comparaisons.

Rejoindre et fusionner

Lors de la jointure et de la fusion, les données de nombreux ensembles de données ou sources sont combinées en un seul ensemble de données. Ces techniques intègrent des données provenant de différentes sources, ce qui donne lieu à des ensembles de données plus enrichis et plus précis et permet une analyse approfondie qui prend en compte diverses dimensions des données.

Tableaux croisés et tableaux croisés

Les logiciels de feuille de calcul tels qu'Excel utilisent fréquemment des tableaux croisés dynamiques et des tableaux croisés pour résumer les données et les analyser sous forme de tableau. Ces outils permettent une manipulation et une réorganisation dynamiques des données pour aider à identifier les tendances, les relations et les modèles.

Fonctions de transformation de données

Les fonctions de transformation de données peuvent inclure des conversions de date/heure, des manipulations de chaînes et des calculs mathématiques. De telles fonctions permettent aux utilisateurs de dériver de nouvelles mesures ou variables à partir de données existantes en transformant les données d'une structure ou d'un format à un autre. La transformation des données dans des formats cohérents, la création de nouvelles fonctionnalités ou variables et la conversion des types de données améliorent la fiabilité et la qualité des données.

Fonctions de fenêtre et fonctions analytiques

Les fonctions de fenêtre et les fonctions analytiques font partie des techniques SQL les plus avancées. Ils permettent des analyses et des calculs sur des sous-ensembles de données. Les utilisateurs peuvent utiliser ces fonctions pour classer les données, calculer des moyennes mobiles et effectuer des procédures analytiques plus complexes.

Analyse du texte et des sentiments

Les techniques d'analyse de texte et de sentiments manipulent des données textuelles pour en extraire des informations. Les types courants de données textuelles incluent les réponses aux enquêtes, les questionnaires, l'activité sur les réseaux sociaux, les avis des clients et les transcriptions de discussions. Ces techniques exploitent les algorithmes de traitement du langage naturel (NLP) pour analyser le texte, identifier les sentiments et extraire les informations requises.

Outils de manipulation de données : comment sont-ils utiles ? 

Les outils de manipulation de données peuvent modifier les données pour les rendre plus faciles à lire ou à organiser. Ces outils permettent aux utilisateurs d'identifier des modèles dans les données qui autrement ne seraient pas évidents. Par exemple, un outil de manipulation de données peut organiser un journal de données par ordre alphabétique afin que les entrées discrètes soient plus faciles à trouver.

Les outils de manipulation de données peuvent modifier les données pour les rendre plus faciles à lire ou à organiser. Ces outils permettent aux utilisateurs d'identifier des modèles dans les données qui autrement ne seraient pas évidents. Par exemple, un outil de manipulation de données peut organiser un journal de données par ordre alphabétique afin que les entrées discrètes soient plus faciles à trouver.

Types d'outils de manipulation de données

Différents types d'outils offrent différents niveaux de fonctionnalités de manipulation de données, examinons les plus populaires :

• Tableur: Des outils comme Microsoft Excel offrent des fonctionnalités de manipulation de données de base telles que le tri, le filtrage et des calculs simples.
• Logiciel statistique : Des programmes comme R, SAS et SPSS fournissent des fonctions statistiques avancées et des outils d’analyse pour manipuler les données.
• Langages de programmation: Python, R et Julia, ainsi que des bibliothèques comme Pandas, offrent de puissantes capacités de manipulation de données pour filtrer, fusionner et transformer des ensembles de données.
• Systèmes de gestion de bases de données (SGBD) : Des systèmes comme MySQL et PostgreSQL permettent des tâches de manipulation de données telles que la sélection, la mise à jour et la jonction de données à l'aide de SQL.
• Outils d'intégration de données : Des plates-formes comme Astera permettre des tâches de manipulation de données telles que le nettoyage et la transformation de données provenant de plusieurs sources.
• Outils de Business Intelligence (BI) : Des outils comme Tableau et Power BI permettent aux utilisateurs de manipuler et de visualiser les données pour obtenir des informations et prendre des décisions via des tableaux de bord interactifs.
• Outils de traitement des données : Les outils de traitement de données automatisent les tâches de préparation des données telles que le nettoyage et l'enrichissement des données provenant de plusieurs sources.
• Outils de traitement de texte : NLTK et Apache Lucene fournissent des fonctionnalités de manipulation et d'analyse de données textuelles, notamment la tokenisation et l'analyse des sentiments.

Outre ces outils, des langages de programmation tels que R, Python, SQL et Java permettent de manipuler les données à l'aide de fonctions, de packages et de bibliothèques intégrés. Cependant, le codage est en fin de compte un processus manuel. Indépendamment de la flexibilité et du contrôle de ces langages, la manipulation manuelle des données prend du temps et demande beaucoup de travail.

Les outils de manipulation de données offrent une alternative plus rapide et plus pratique, en particulier pour les tâches de manipulation impliquant de grands ensembles de données. Ces outils sont largement utilisés lors de l'intégration pour rendre les données compatibles avec le système cible.

Manipulation de données Pratiques d'excellence

La manipulation des données devient plus efficace et bénéfique lorsque certaines bonnes pratiques sont mises en œuvre. Voici cinq des plus importants :

1. Comprendre les données 

Avant de manipuler les données, il est essentiel de comprendre leur format, leur contenu et leur structure. Ces connaissances peuvent aider à orienter le processus de manipulation tout en minimisant les erreurs.

2. Nettoyage des données 

Nettoyage des données avant la manipulation, supprime les erreurs, les incohérences, les valeurs manquantes et les doublons. Cette étape garantit que l’analyse et le traitement ultérieurs utilisent des données fiables et précises.

3. Normalisation des données 

La normalisation des formats et des conventions de données favorise la compatibilité et la cohérence entre divers systèmes et sources. Le processus de normalisation peut inclure l'évaluation des conventions de dénomination, des formats de date, des unités de mesure et d'autres attributs.

4. Prévenir la mutation dans les données d'origine 

Au lieu de modifier l'ensemble de données d'origine, il est préférable de créer des copies pour stocker les données manipulées, car cela permet de conserver intégrité des données et permet un débogage et une vérification faciles.

5. Documenter le processus 

Une documentation complète pour chaque étape du processus de manipulation des données doit inclure le raisonnement derrière les décisions prises et les transformations utilisées. La conservation d'une telle documentation améliore la reproductibilité et rend le flux de travail de manipulation plus facile à comprendre pour les autres.

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Conclusion

Une manipulation efficace des données permet aux professionnels des données d'exploiter pleinement les données brutes, d'améliorer leur qualité et de les utiliser pour obtenir des informations précieuses. Les équipes chargées des données peuvent être tranquilles en sachant que les données avec lesquelles elles travaillent sont exactes et pertinentes.

Astera, une plate-forme de niveau entreprise, simplifie la manipulation des données en offrant des transformations intégrées et des connecteurs source et destination. Astera permet de manipuler facilement des données sans écrire une seule ligne de code.

Les capacités d'automatisation et d'orchestration des flux de travail de la plateforme prennent en charge la planification à configurer et à oublier. De plus, des fonctionnalités telles que la cartographie sémantique basée sur l'IA, des transformations robustes et plus de 100 connecteurs facilitent Astera un excellent choix pour tous les cas d'utilisation de manipulation de données.

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