Massage de données: avantages et meilleures pratiques

Supposons que votre superviseur vous demande d'accéder à la base de données de votre entreprise et de rechercher une information spécifique sur un certain produit ou client. Bien que cela ressemble à une tâche simple, il peut être difficile de localiser avec précision ces informations si la base de données n'est pas formatée comme vous l'aviez prévu. Pire encore, votre base de données peut inclure des champs redondants et des données corrompues.

Alors, qu'est-ce que vous faites maintenant?

C'est là que le massage des données entre en scène.

Qu'est-ce que le massage de données? Et comment masser les données?

Dans ce blog, nous allons plonger dans le processus de massage des données et couvrir certains de ses principaux avantages et bonnes pratiques.

Qu'est-ce que le massage de données?

Massage de données, également connu sous le nom de nettoyage des données or processus de nettoyage des données, est un moyen d'éliminer les informations inutiles des données ou de nettoyer un ensemble de données pour le rendre utilisable. Cela implique le traitement des données pour modifier les formats de données, supprimer les caractères indésirables, les doublons, les espaces, etc. En termes simples, le massage des données est le «transformation' entrez dans le ETL processus.

Application de techniques de massage aux données

Certaines techniques courantes de massage de données qui convertissent les données sous une forme utilisable comprennent:

• Modification du format des données source pour les rendre compatibles avec le système cible (par exemple, changement du format de date de jj / mm / aaaa en mm / jj / aaaa).
• Remplacement des valeurs manquantes par des valeurs par défaut (par exemple, entrer «0» chaque fois qu'une quantité n'est pas donnée).
• Filtrer les données non souhaitées dans le système de destination.
• Vérification de la validité des données et correction des enregistrements pouvant générer des erreurs (par exemple, suppression des caractères spéciaux comme * ^ & qui rendent les données invalides).
• Normaliser les données pour éliminer les variations (par exemple, remplacer les majuscules par des minuscules ou remplacer «01» par «1»).

Pourquoi est-il important de masser les données?

Selon IBM, 80% du temps d'un data scientist est consacré à la préparation, au nettoyage et à l'organisation des données, ne laissant que 20% de temps pour les analyser.

En effet, les entreprises génèrent généralement un énorme volume de données à partir de différentes sources, qui peuvent présenter des imperfections en raison de redondances ou d'incohérences. Pour rendre ces données utilisables pour l'analyse, elles doivent être nettoyées, formatées et normalisées; sinon, les résultats seront faussés.

C'est là que le massage des données entre en jeu.

En transformant, nettoyant, normalisant et intégrer des données, vous pouvez garantir l’exactitude des données et par la suite, votre prise de décision.

Meilleures pratiques pour le massage des données

Suivez ces meilleures pratiques pour assurer le succès de ce processus:

1. Créez un plan de qualité des données

La première étape consiste à définir des attentes claires concernant vos données et à créer qualité des données KPI basés sur des règles métier spécifiques. Réfléchissez également à la manière dont vous allez suivre ces KPI. Cela vous aidera à maintenir l’hygiène des données de manière continue.

Il est important de savoir où se produisent la plupart des défauts de qualité des données afin de pouvoir identifier clairement toute donnée erronée. Efficace gestion de la qualité des données vous aidera à identifier et à résoudre ces erreurs.

2. Structurer les données au point d'entrée

Avant le massage des données, il est important de vérifier les données critiques au point d’entrée. Cela garantit que toutes les données sont cohérentes lorsqu'elles entrent dans votre référentiel de données, ce qui vous permet de détecter plus facilement les doublons.

Créez une procédure d'exploitation standard (SOP), afin que votre équipe ne propage que des données structurées dans votre base de données.

3. Valider l'exactitude des données

Utilisez des outils de massage de données valider l'exactitude de vos données en temps réel. Ces outils peuvent vous aider à masser de manière transparente divers ensembles de données sans compromettre la précision.

4. Supprimer les doublons

La duplication des données dans votre référentiel corrompt les résultats et augmente les coûts de maintenance. De plus, il vous empêche d'avoir une vue précise et unique des données. Ainsi, lors du massage de vos données, il est important de détecter et de supprimer les réplications de données.

5. Ajouter des données

Parfois, vous pouvez avoir des valeurs nulles ou des enregistrements incomplets dans vos données source. Pour rendre votre ensemble de données complet, il est important d'éliminer ces valeurs nulles ou espaces blancs. Des données complètes accélèrent l'intelligence d'affaires et l'analyse.

Ainsi, lors du massage de vos données, il est important d'ajouter des données pour rendre votre ensemble de données aussi complet que possible.

En mettant en œuvre les meilleures pratiques décrites ci-dessus, vous pouvez identifier les données non pertinentes et, par extension, garantir une mise en œuvre réussie de vos processus de données.

Conclusion

L'étape la plus importante du massage de données consiste à reconnaître les sources de données impures dans votre référentiel. Cela vous aidera à éviter l’empilement de données incorrectes ou en double.

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