Les bases de la fusion de données : processus, avantages et cas d'utilisation

Saviez-vous que les professionnels du marketing utilisent en moyenne à eux seuls 15 sources de données différentes collecter des informations sur les clients ? Bien que cela puisse paraître surprenant, les prévisions montrent que ce nombre passera à 18 cette année, et cela sans même prendre en compte d'autres départements comme le service client, les ventes, la comptabilité et les finances.

Les diverses applications utilisées par les différentes fonctions d'une organisation pour recueillir des informations rendent également difficile l'examen de chaque source pour obtenir des informations précises. Ces différents outils ont tendance à collecter des informations similaires, ce qui entraîne des doublons. La fusion de données est la solution pour lutter contre les problèmes de duplication, permettant aux organisations d'accéder à des données complètes, précises et cohérentes.

Qu'est-ce que la fusion de données ?

La fusion de données est le processus de combinaison de deux ou plusieurs ensembles de données en une seule base de données unifiée. Cela implique d'ajouter de nouveaux détails aux données existantes, d'ajouter des cas et de supprimer toute information en double ou incorrecte pour garantir que les données disponibles sont complètes, complètes et exactes.

Cependant, différents services organisationnels collectent des informations similaires en utilisant des outils et des techniques différents.

Prenons l’exemple d’une entreprise analysant les données clients :

• L'équipe marketing utilise des enquêtes pour obtenir des informations sur les préférences, les problèmes et les opinions des clients.
• L'équipe commerciale utilise des systèmes de gestion de la relation client (CRM) pour évaluer des informations telles que les achats antérieurs, la satisfaction des clients et les préférences.
• L'équipe de support client utilise un logiciel d'assistance pour créer des tickets et conserver un enregistrement détaillé des interactions avec les clients, garantissant ainsi que les préoccupations des clients sont rapidement traitées.

Étant donné que ces équipes collectent des informations sur les clients en fonction de leurs objectifs spécifiques, les données collectées sont souvent similaires et doivent être intégrées pour éviter les silos. Les données stockées séparément incluent plusieurs problèmes tels que :

• Les informations dispersées rendent difficile pour les analystes d'analyser divers ensembles de données afin de les interpréter correctement et de prendre les bonnes décisions.
• Les données peuvent être incohérentes, inexactes ou incomplètes.
• Les données en double peuvent entraîner un gaspillage de ressources.

La combinaison de données disparates dans un ensemble de données centralisé permettra à l'entreprise de générer un profil client complet pour lancer des campagnes sur mesure et créer du contenu qui trouve un écho auprès du public cible.

En réponse, la fusion des données unifie les ensembles de données et crée une seule source de vérité, offrant des avantages tels que :

• Efficacité des ressources : En fournissant un accès aux informations dans un cadre consolidé, la fusion des données accélère la récupération des informations, élimine les processus manuels et répétitifs et améliore les capacités de recherche. Cette centralisation garantit que les ressources sont allouées à des tâches stratégiques et à valeur ajoutée.
• Confort : En combinant plusieurs ensembles de données en un seul, les utilisateurs n'ont plus besoin de rassembler des informations provenant de plusieurs sources. La commodité de disposer de données pertinentes en un seul endroit facilite l'analyse des données et l'extraction d'informations pertinentes.
• Prise de décision améliorée : La fusion des données garantit que les informations disponibles sont complètes, précises et cohérentes, présentant une vue holistique et complète de ce qui se passe au sein de l'organisation, facilitant ainsi une prise de décision éclairée et basée sur les données.

Quand la fusion de données est-elle nécessaire ?

La fusion de données est une technique qui permet aux organisations d'analyser des données stockées dans divers emplacements, feuilles de calcul ou bases de données. Cette approche est cruciale dans plusieurs scénarios. Explorons les principaux ci-dessous :

Transformation numérique

Les organisations qui adoptent la numérisation doivent prendre conscience de l’importance de combiner des ensembles de données. En tirant parti des technologies numériques, les données stockées dans des fichiers disparates tels qu'Excel, CSV et SQL peuvent être consolidées dans un format unifié et structuré et stockées dans un système centralisé de traitement et d'hébergement des données.

Business Intelligence

L’accès aux bonnes informations au bon moment est essentiel pour une prise de décision basée sur les données. Dans le paysage concurrentiel actuel, les entreprises doivent garantir une utilisation optimale des ressources. Selon Starmind, 50 % des employés ont déclaré que passer de longues heures à rechercher des points de données nuisait à la productivité et aux performances globales. Par conséquent, les données résidant dans différentes applications (CRM, analyses Web, informations sur les réseaux sociaux) doivent être combinées pour obtenir des informations exploitables.

Fusions et acquisitions (M&A)

Lorsqu'une entreprise reprend ou fusionne avec une autre entreprise, elle doit consolider ses ressources pour fonctionner comme une seule unité ou organisation. Les données constituent un actif vital qui doit être combiné et stocké dans un référentiel unique pour obtenir une image complète des opérations de l'entité fusionnée.

Les scénarios de fusions et acquisitions introduisent de nouveaux aspects tels que les profils clients, les données démographiques, les relations avec les fournisseurs, les données sur les employés, etc., qui englobent presque toutes les facettes d'une organisation. Par conséquent, la fusion des données est cruciale pour garantir une intégration fluide et améliorer l’efficacité opérationnelle.

Étapes de la fusion de données : un processus étape par étape

1. Pré-fusion

Profilage

Avant de fusionner les données, il est essentiel de connaître l'état actuel des sources de données d'une organisation et le type de données avec lesquelles elles travaillent. Cela comprend l'analyse des attributs, qui aide une organisation à comprendre comment les données fusionnées évolueront, sur quelles caractéristiques les données seront jointes et quelles informations supplémentaires devront peut-être être ajoutées.

Cette étape analyse également les valeurs des données de chaque attribut concernant l'unicité, la distribution et l'exhaustivité. Par profilage des données, les organisations peuvent identifier les résultats potentiels des données fusionnées et éviter toute erreur en mettant en évidence les valeurs non valides.

De La Carrosserie

Ensuite, il est essentiel de transformer les données (nettoyer, normaliser et valider) dans un format utilisable. Cela se fait en remplaçant les valeurs manquantes/nulles, en rectifiant les valeurs incorrectes, en convertissant les ensembles de données dans un format commun, en analysant les champs de données longs en petits composants et en définissant les conditions pour intégration de données.

En harmonisant les formats de données, une entreprise garantit le respect des règles et réglementations légales, l'exactitude des données et la cohérence entre les différents points de contact.

Filtration

Les données sont souvent filtrées lorsqu'un sous-ensemble de données plutôt que l'ensemble de données complet doit être fusionné. Dans ce scénario, les données peuvent être segmentées horizontalement (les données d'une période spécifique sont requises ou seul un sous-ensemble de lignes répond aux critères définis pour la fusion) ou verticalement (les données sont constituées d'attributs contenant des informations sans importance).

En filtrant les données, les informations sont affinées et seules les informations pertinentes et précises sont incorporées, améliorant ainsi la qualité globale de l'ensemble de données fusionné.

Déduplication

Il est essentiel de garantir que les ensembles de données comportent des enregistrements uniques. Les informations en double constituent un problème important lors de la fusion de données, car des informations similaires sont souvent collectées et stockées séparément par les services. Les organisations doivent donc procéder à un nettoyage et une déduplication approfondis des données pour identifier et supprimer les doublons. Cela permet de rationaliser le processus de fusion des données, en garantissant que seuls des enregistrements distincts sont stockés.

2. Fusion

Une fois les étapes de prétraitement effectuées, les données sont prêtes à être fusionnées. L'agrégation et l'intégration peuvent être utilisées pour combiner les données. En fonction de l'utilisation prévue, voici quelques façons d'exécuter ce processus :

Ajouter des lignes

Lorsque les données sont présentes dans différentes bases de données et doivent être combinées en une seule, cette option est utilisée. Pour mettre en œuvre cela, il est essentiel que les ensembles de données fusionnés aient une structure identique.

Par exemple, si une organisation dispose de données de ventes mensuelles stockées dans des fichiers distincts, elle peut ajouter les lignes pour créer un ensemble de données consolidées couvrant plusieurs mois afin de découvrir des tendances ou des modèles.

Ajouter des colonnes

Lorsqu'une entreprise souhaite ajouter de nouveaux éléments à son ensemble de données existant, c'est-à-dire l'enrichir, l'ajout de colonnes est une approche appropriée.

Prenons l’exemple d’une entreprise qui possède des données clients (données démographiques et coordonnées) dans une base de données et un historique d’achats dans une autre. En ajoutant les colonnes sur un identifiant unique (ID client), il peut avoir une vue complète du profil client et des modèles d'achat, lui permettant de lancer des campagnes ciblées.

Fusion conditionnelle

Une entreprise peut avoir des enregistrements incomplets ou manquants qui doivent être remplis en recherchant des valeurs dans une autre base de données. Dans ce scénario, la fusion conditionnelle constitue une approche utile. Par conséquent, les informations de la base de données source sont combinées de manière sélective avec la base de données cible sur la base de règles d'alignement spécifiques pour garantir la synchronisation et l'exactitude des informations.

Par exemple, les restaurants d'une chaîne alimentaire sont répertoriés dans une base de données et les évaluations des clients sont répertoriées dans une autre. Pour déterminer la note moyenne de chaque restaurant, les deux ensembles de données sont fusionnés en faisant correspondre les noms des restaurants avec les avis et notes corrects des clients.

Remarque: Dans la fusion conditionnelle, la base de données de recherche (La source) devrait avoir des valeurs uniques, tandis que le Target la base de données devrait avoir des doublons.

3. Post-fusion

Une fois le processus de fusion terminé, les organisations doivent procéder à un audit final des données, comme le profilage effectué au début du processus, pour mettre en évidence les erreurs, les inexactitudes ou les enregistrements incomplets afin que des mesures immédiates puissent être prises pour les corriger.

Les défis de la fusion de données

Même si la fusion des données est essentielle pour obtenir des données de haute qualité, les entreprises doivent être conscientes des problèmes potentiels qui pourraient survenir au cours du processus. Certains facteurs à prendre en compte comprennent :

• Complexité des données : Lors de la fusion des données, les différences structurelles et lexicales peuvent introduire des inexactitudes dans l'ensemble de données. L'hétérogénéité structurelle fait référence à un cas où les ensembles de données considérés ne comportent pas les mêmes colonnes, tandis que l'hétérogénéité lexicale se produit lorsque les champs de données ont une structure similaire, mais que les informations qu'ils contiennent sont dans un format différent. Pour résoudre ce problème, il est important d'investir dans des outils qui définissent des mappages entre différentes structures d'ensembles de données et permettent la transformation des éléments de données dans un format standard.
• Évolutivité: Lorsque les ensembles de données sont combinés, leur taille et leur complexité augmentent, ce qui entraîne des tâches telles que la mise en correspondance, l'alignement et l'agrégation des données qui nécessitent davantage de ressources. À mesure que le volume de données augmente, la capacité de stockage devient une préoccupation émergente. Les systèmes traditionnels sur site n'ont pas la capacité d'évoluer, ce qui ralentit le temps de traitement et augmente le risque d'inexactitudes. Pour surmonter ce problème, les organisations doivent migrer vers des solutions basées sur le cloud afin de gérer facilement de gros volumes de données.
• Reproduction: La combinaison de différents ensembles de données peut conduire à des doublons, en particulier lorsque chaque source peut capturer indépendamment les mêmes informations. La duplication peut conduire à un chevauchement des informations dans les ensembles de données, entraînant une analyse inexacte et, par extension, une prise de décision incorrecte. Pour lutter contre ce problème, les organisations doivent utiliser des algorithmes de correspondance, effectuer un nettoyage rigoureux des données et appliquer des contraintes d'unicité pour identifier et supprimer rapidement les doublons.

Stratégies clés pour garantir une fusion de données sans effort

• Évaluer les sources de données : Avant de combiner des données, les organisations doivent analyser la nature de chaque ensemble de données. Cela inclut la compréhension des types de variables, des formats de données et de la structure globale. Cela aide à anticiper les défis potentiels au cours du processus de fusion.
• Utilisez des visuels pour comprendre les relations entre les données : Les visualisations telles que les nuages ​​de points, les graphiques à barres, les matrices de corrélation, etc. fournissent un aperçu des données et aident à sélectionner les bonnes variables à fusionner. Ces visuels facilitent l'identification des modèles, des valeurs aberrantes et des relations au sein des données, garantissant ainsi l'inclusion d'informations pertinentes.
• Nettoyer et transformer les données : Il est essentiel de nettoyer les données en supprimant les doublons et en gérant les valeurs manquantes. Cela garantit que l’ensemble de données fusionné est précis et fiable, minimisant ainsi les erreurs et les incohérences.
• Choisissez soigneusement les méthodes de fusion : La méthode de fusion dépend de la structure des données et des objectifs visés. Différentes techniques de fusion, telles que les jointures internes, les jointures gauches et les jointures externes, ont des cas d'utilisation spécifiques. Il est crucial de sélectionner la méthode appropriée pour garantir une intégration significative des données.
• Sélectionnez le bon outil de fusion : Les organisations doivent mener des recherches et des analyses appropriées pour choisir le bon outil pour leurs besoins en données. L'outil doit être équipé de fonctionnalités de profilage, de nettoyage et de validation des données et s'aligner sur la complexité des données et les compétences de l'utilisateur pour simplifier le processus de fusion.
• Validez les données fusionnées : Après la fusion, une validation continue est vitale. À mesure que de nouveaux enregistrements sont introduits dans l'ensemble de données, par exemple les transactions des clients, il devient impératif d'examiner régulièrement les données fusionnées pour identifier toute divergence inattendue et garantir que l'ensemble de données final contient des informations à jour.

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Astera est un logiciel avancé de niveau entreprise solution de gestion de données qui accompagne les utilisateurs tout au long du cycle de vie des données, de l'extraction à l'analyse. En tirant parti de l’IA pour extraire sans effort des données non structurées et en utilisant de solides capacités de préparation de données, la plateforme accélère le délai d’obtention d’informations.

De plus, la plate-forme permet aux utilisateurs de lire intelligemment les ensembles de données et d'effectuer des opérations de jointure/union/recherche tout en surveillant l'état des données en temps réel. Les utilisateurs peuvent définir des règles et des critères pour fusionner des ensembles de données, qu'ils joignent des tables, combinent des ensembles de données ou effectuent d'autres tâches d'intégration de données. Ses algorithmes intelligents aident les utilisateurs à identifier efficacement les enregistrements correspondants.

Astera permet aux utilisateurs d'explorer, de visualiser, d'interagir et de modifier les données de manière interactive et conviviale. Avec Astera, les utilisateurs peuvent consulter les modifications apportées pour suivre l'historique, offrant ainsi une plus grande transparence et un plus grand contrôle sur le processus de fusion.

 

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