Qu’est-ce que la préparation des données ? + 9 étapes pour une préparation efficace des données

 Une enquête menée par a révélé que 76 % des data scientists considèrent la préparation des données comme la partie la moins appréciée de leur travail. Cela peut être dû au fait que la préparation des données peut être une tâche complexe et chronophage, consommant des heures, des jours et parfois même des semaines de leur temps précieux.

Cependant, il est également nécessaire de préparer les données brutes à l’analyse et à la consommation, ce qui permet d’obtenir des informations précieuses à partir de vos données. Alors, comment préparer des données sans passer plusieurs heures se disputer il? Continuez à lire pour en savoir plus dans notre guide complet sur la préparation des données.

Qu’est-ce que la préparation des données ? 

Préparation des données (également appelée préparation des données) est l'essentiel processus de raffinement des données brutes pour les rendre adaptées à l'analyse et au traitement. Les données brutes, remplies d'erreurs, de doublons et de valeurs manquantes, ont un impact qualité des données et, en fin de compte, une prise de décision basée sur les données.

La préparation des données est cruciale car elle peut prendre jusqu'à 80 % du temps dans un projet d'apprentissage automatique. L’utilisation d’outils spécialisés de préparation de données est impérative pour rationaliser et optimiser ce processus.

Selon les enquêtes d'Anaconda et Forbes, les data scientists dépensent 45 à 60 % de leur temps collecter, organiser et préparer des données, avec nettoyage des données rendre compte plus d'un quart de leur journée. Cela leur fait perdre un temps précieux sur leurs tâches principales, telles que la sélection, la formation et le déploiement du modèle. Par conséquent, beaucoup remettent en question l’opportunité de demander à des data scientists hautement qualifiés d’effectuer l’équivalent d’un travail de conciergerie numérique. 

[Défis de préparation des données via Statista] 

Pourquoi la préparation des données est-elle nécessaire ?

Les données brutes sont désordonnées, incomplètes et incohérentes. De plus, il est réparti sur diverses sources, formats et types. Data préparation aide les entreprises en : 

Extraction de données non structurées 

La préparation des données est essentielle pour extraire des données à partir de sources non structurées tels que PDF, .TXT, .CSV, etc. La préparation des données implique la conversion de données non structurées dans un format adapté à l'analyse et à l'extraction d'informations provenant de diverses sources.  

Par exemple, la préparation des données peut vous aider à extraire des données financières à partir de fichiers PDF et CSV pour analyser les tendances et les modèles de revenus, de dépenses et de bénéfices. En convertissant les données non structurées en un format structuré, la préparation des données permet une analyse complète des données qui peut révéler des informations et des opportunités cachées. 

Améliorer la qualité des données 

La préparation des données améliore la qualité des données en rectifiant les erreurs, les incohérences, les valeurs manquantes, les valeurs aberrantes, etc. Il valide et vérifie également les données pour garantir leur exactitude et leur exhaustivité. Par exemple, efficace gestion de la qualité des données peut empêcher une analyse inexacte en supprimant les entrées en double d'un client base de données. 

Valeur amplificatrice  

La préparation des données ajoute de la valeur aux données en incorporant des informations supplémentaires telles que la géolocalisation, l'analyse des sentiments et la modélisation de sujets. Il permet également d’intégrer des données provenant de diverses sources pour former un aperçu cohérent. Par exemple, une valeur de données peut révéler la satisfaction d'un client en ajoutant des scores d'analyse des sentiments aux commentaires. 

Faciliter l'analyse des données 

La préparation des données facilite l'analyse des données en transformant les données dans un format cohérent et compatible avec les outils et applications d'analyse. Il permet également de découvrir des modèles, des tendances, des corrélations et d’autres informations. Par exemple, l'analyse des données peut simplifier l'analyse des séries chronologiques en convertissant différents formats de date en une structure standardisée. 

Améliorer la consommation de données 

La préparation des données rend les données plus consommables en fournissant des métadonnées et une documentation qui garantissent la transparence et la convivialité. Il partage également des données via Apis, services Web, fichiers ou bases de données, le rendant accessible à divers utilisateurs et applications. Par exemple, la consommation de données peut améliorer la compréhension des utilisateurs en fournissant une documentation sur les données qui détaille l'origine et les définitions de chaque champ.

Maintenant que vous comprenez l'importance de données propres et saines, voyons directement comment vous et votre équipe pouvez préparer les données.

9 étapes clés de préparation des données  

Étape 1 : Définir les objectifs et les exigences 

Vous devez commencer à préparer les données en définissant vos objectifs et vos exigences pour le projet d'analyse des données. Posez-vous les questions suivantes : 

• Quel est le but et la portée du projet d’analyse de données ? 
• Quelles sont les principales questions ou hypothèses que vous souhaitez tester ou explorer avec les données ? 
• Qui sont les utilisateurs et consommateurs prévus des résultats de l’analyse des données ? Quels sont leurs rôles et responsabilités ? 
• Quels sont les sources, formats et types de données auxquels vous devez accéder et analyser ? 
• Quels sont les critères de qualité, d’exactitude, d’exhaustivité, d’actualité et de pertinence que vous devez respecter pour les données ? 
• Quelles sont les implications et contraintes éthiques, juridiques et réglementaires dont vous devez tenir compte ? 

Répondre à ces questions peut vous aider à clarifier les objectifs, la portée et les exigences de votre projet d'analyse de données, ainsi qu'à identifier les défis, risques et opportunités potentiels que vous pourriez rencontrer en cours de route. 

Étape 2 : Collecte de données 

Ensuite, vous devez collecter des données provenant de diverses sources, telles que des fichiers, des bases de données, des pages Web, des réseaux sociaux, etc. Utilisez des sources de données fiables et dignes de confiance pour fournir des données pertinentes et de haute qualité pour votre analyse.  

N'hésitez pas à exploiter les outils et méthodes appropriés pour accéder et acquérir des données provenant de différentes sources, telles que le web scraping, les API, les bases de données, les fichiers, etc. 

La collecte de données provenant de plusieurs sources vous aide à acquérir une compréhension plus complète et plus précise de votre problème commercial. Différentes sources peuvent fournir différents types de données, telles que quantitatives ou qualitatives, structurées ou non structurées, ou primaires ou secondaires. 

De plus, la collecte de données provenant de plusieurs sources vous aide à réduire les biais et à augmenter la fiabilité et la validité de vos données. Dans le même temps, la collecte de données provenant de plusieurs sources vous aide à identifier de nouvelles opportunités et menaces potentielles. Vous pouvez obtenir des informations sur les tendances du marché, les performances du secteur, le comportement des clients et les stratégies des concurrents.  

Étape 3 : Intégrer et combiner les données 

Intégration des données signifie combiner des données provenant de différentes sources ou dimensions pour créer une vue holistique des données. Il vous aide à fusionner vos données pour créer un ensemble de données complet et unifié. 

Outils d'intégration de données peuvent effectuer des opérations telles que la concaténation, l'union, l'intersection, la différence, la jointure, etc. Ils peuvent également gérer différents types de schémas ou de structures de données. 

Cependant, vous devez prendre en compte plusieurs pratiques clés lors de l'intégration et de la combinaison des données. Tout d’abord, vous devez utiliser un format et une structure standard communs pour stocker et organiser vos données. Les formats tels que CSV, JSON ou XML assurent la cohérence et rendent les données plus accessibles et compréhensibles.  

Vous devez également centraliser le stockage et la gestion de vos données à l'aide d'options telles que le stockage cloud, un entrepôt de données, ou un lac de données. Une plateforme centralisée rationalise l'accès aux données, garantit la cohérence des données et simplifie la gouvernance des données.  

De plus, vous devez assurer la sécurité et la fiabilité du gestion des données processus. Utilisez des mesures robustes telles que des mécanismes de chiffrement, d’authentification, d’autorisation, de sauvegarde, de récupération et d’audit. Le chiffrement protège les données en transit et au repos, tandis que l'authentification et l'autorisation contrôlent l'accès aux informations sensibles.  

Étape 4 : Profilage des données 

Profilage des données est le processus d'examen d'un ensemble de données pour acquérir une compréhension approfondie de ses caractéristiques, de sa qualité, de sa structure et de son contenu. Il aide les utilisateurs à respecter les normes de qualité des données dans un cadre organisationnel. À la base, le profilage des données permet de garantir que les colonnes de données adhèrent aux types de données standard, donnant ainsi à l'ensemble de données une couche de précision supplémentaire.  

En fin de compte, le profilage des données permet de découvrir des informations sur l'uniformité des données ou sur les éventuelles divergences, y compris les valeurs nulles. Initialement, vous devez examiner les données sources, vérifier les erreurs, les incohérences et les anomalies, ainsi que comprendre la structure, le contenu et les relations entre les fichiers, les bases de données et les pages Web. 

De plus, vous devez revoir des aspects tels que :

• Complétude.
• Précision.
• Cohérence.
• Validité.
• Opportunité.

Créez un profil de données complet en résumant les détails des données sources, en incorporant des métadonnées, des statistiques, des définitions, des descriptions et des sources, et en documentant les formats, types, distributions, fréquences, plages, valeurs aberrantes et anomalies. 

Étape 5 : Explorer les données 

L'exploration des données est le processus consistant à se familiariser avec vos données et à découvrir leurs caractéristiques, modèles, tendances, valeurs aberrantes et anomalies. L'exploration des données peut vous aider à mieux comprendre vos données et à évaluer leur qualité et leur adéquation à vos objectifs d'analyse.  

Lorsque vous explorez les données, vous devez identifier et catégoriser les types, formats et structures de données au sein de votre ensemble de données. Ensuite, vous devez passer en revue les statistiques descriptives, en notant des mesures telles que la moyenne, la médiane, le mode et l'écart type pour chaque variable numérique pertinente. 

L'exploitation de visualisations telles que des histogrammes, des diagrammes en boîte et des nuages ​​de points peut vous donner un aperçu de la distribution des données et des relations et modèles sous-jacents. Vous pouvez également utiliser des méthodes plus avancées telles que le clustering, la réduction de dimensionnalité et les règles d'association pour découvrir des tendances cachées, identifier des corrélations, mettre en évidence des valeurs aberrantes et révéler des anomalies. De même, il est tout aussi important d’évaluer la pertinence des données par rapport à ce que vous souhaitez apprendre.  

Étape 6 : Transformer les données 

Transformation de données convertit les données d'un format, d'une structure ou d'une valeur à un autre, jouant un rôle central dans le parcours de préparation des données en rendant les données plus accessibles et propices à l'analyse.  

La transformation des données rend les données sources plus compatibles avec le système et l'application de destination, ce qui facilite leur analyse et leur consommation. Il existe plusieurs techniques pour transformer les données, telles que la normalisation, l'agrégation et le filtrage, et la manière dont vous appliquez ces transformations dépend du cas d'utilisation.  

Par exemple, dans un ensemble de données de ventes, la normalisation des données peut vous aider à standardiser les prix dans une devise commune. Simultanément, les méthodes de paiement sont classées dans des formats uniformes, comme par exemple remplacer « CC », « Visa » ou « MasterCard » par « carte de crédit ».  

Étape 7 : Enrichir les données  

L'enrichissement des données est le processus d'affinement, d'amélioration et d'enrichissement d'un ensemble de données en ajoutant de nouvelles fonctionnalités ou colonnes. Cela contribue à améliorer l’exactitude et la fiabilité des données brutes. Les équipes de données enrichissent les données en ajoutant des informations nouvelles et supplémentaires et en vérifiant les informations par rapport à des sources tierces. 

• Ajoutez des données en combinant plusieurs sources de données, notamment des données CRM, financières et marketing, pour créer un ensemble de données complet offrant une vue globale. Cette technique d'enrichissement implique également l'intégration de données tierces, telles que des données démographiques, pour améliorer les informations. 
• Segmentez les données en regroupant des entités telles que des clients ou des produits en fonction d'attributs partagés, en utilisant des variables standard telles que l'âge et le sexe pour catégoriser et décrire ces entités. 
• Concevez de nouvelles fonctionnalités ou des champs supplémentaires en les dérivant de données existantes. Par exemple, vous pouvez calculer l'âge du client en fonction de sa date de naissance. 
• Corrigez les valeurs manquantes en les estimant à partir des données disponibles. Par exemple, vous pouvez calculer les chiffres des ventes absentes en vous référant aux tendances historiques. 
• Identifiez des entités telles que des noms et des adresses dans des données textuelles non structurées, en extrayant des informations exploitables à partir de textes dépourvus de structure fixe. 
• Attribuez des catégories spécifiques aux données textuelles non structurées, telles que les descriptions de produits, ou catégorisez les commentaires des clients pour permettre l'analyse et obtenir des informations. 
• Tirez parti de diverses techniques d'enrichissement pour enrichir vos données avec des informations ou un contexte supplémentaires, tels que le géocodage, l'analyse des sentiments, la reconnaissance d'entités, la modélisation de sujets, etc. 
• Utilisez des techniques de nettoyage pour supprimer ou corriger les erreurs ou les incohérences dans vos données, telles que les doublons, les valeurs aberrantes, les valeurs manquantes, les fautes de frappe, les problèmes de formatage, etc. 
• Utilisez des techniques de validation pour vérifier ou confirmer l'exactitude ou l'exhaustivité de vos données, telles que des sommes de contrôle, des règles, des contraintes, des tests, etc. 

Étape 8 : Validation des données  

Pour garantir l'exactitude, l'exhaustivité et la cohérence des données, vous devez effectuer la validation des données avant de finaliser les données de consommation. La validation des données vous permettra de vérifier les données par rapport à des règles et critères prédéfinis qui reflètent vos exigences, normes et réglementations. Les étapes suivantes peuvent vous aider à effectuer une validation efficace des données : 

• Analysez les données pour comprendre leurs caractéristiques, telles que les types de données, les plages et les distributions. Identifiez les problèmes potentiels tels que les valeurs manquantes, les valeurs aberrantes ou les incohérences. 
• Sélectionnez un échantillon représentatif de l’ensemble de données pour validation. Cette étape est bénéfique pour les grands ensembles de données, car elle réduit la charge de traitement. 
• Appliquez les règles de validation prédéfinies aux données échantillonnées. Les règles peuvent inclure des vérifications de format, des validations de plage ou des validations inter-champs. 
• Identifiez les enregistrements qui ne respectent pas les règles de validation. Enregistrez la nature des erreurs et des incohérences pour une analyse plus approfondie. 
• Corrigez les erreurs identifiées en nettoyant, transformant ou en imputant les données si nécessaire. Il est essentiel de conserver une piste d’audit des modifications apportées au cours de ce processus. 
• Automatisez les processus de validation des données pour garantir une maintenance cohérente et continue de la qualité des données dans la mesure du possible. 

Étape 9 : Documenter et partager les données 

Enfin, vous devez fournir des métadonnées et de la documentation pour vos données, telles que des définitions, des descriptions, des sources, des formats et des types. Vos données doivent être accessibles et utilisables par d’autres utilisateurs ou applications avant consommation. 

• Utilisez des normes et des formats de métadonnées pour fournir des métadonnées pour vos données, tels que Dublin Core, Schema.org, JSON-LD, etc. 
• Tirez parti des outils et méthodes de documentation pour fournir une documentation sur vos données, tels que des fichiers README, des commentaires, des annotations, etc. 
• Utilisez les outils et plateformes de catalogue de données pour organiser et gérer vos données et métadonnées. 
• Tirez parti des outils et méthodes de partage de données pour rendre vos données disponibles et accessibles par d'autres utilisateurs ou applications, tels que des API, des services Web, des fichiers, des bases de données, etc. 

Astera Rend la préparation des données facile et efficace

La préparation des données est une étape essentielle du processus d'analyse des données, car elle garantit la qualité et la fiabilité des données pour la modélisation et la prise de décision. Cependant, les organisations ont besoin d'un outil qui simplifie la préparation des données.

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Astera est une solution de préparation de données sans code qui peut aider votre organisation à tirer le meilleur parti de vos données. En utilisant Astera, vous pourrez : 

• Donnez aux utilisateurs non techniques les moyens d’accéder aux données et de les manipuler sans codage. Astera vous permet d'effectuer diverses tâches de données avec des interfaces conviviales et des modèles prédéfinis. Vous pouvez intégrer, nettoyer, transformer et enrichir les données avec facilité et efficacité. 
• Rationalisez et accélérez le processus de préparation des données. Astera réduit le besoin d’intervention informatique ou d’ingénierie des données, vous permettant de gérer vos besoins en données de manière indépendante. Vous pouvez économiser du temps et de l'argent en automatisant et en simplifiant les flux de données. 
• Assurer l'exactitude et la cohérence des données. Astera fournit des outils pour la validation des données et les contrôles de qualité. Vous pouvez détecter et corriger les erreurs, garantissant ainsi que vos données sont fiables et prêtes à être analysées. 
• Facilitez la collaboration. Astera permet à plusieurs utilisateurs de travailler simultanément sur des projets de préparation de données. Vous pouvez partager et réutiliser des ressources de données, améliorer la productivité et favoriser le travail d'équipe interfonctionnel. 

Avec Astera, vous pouvez transformer vos données en informations précieuses plus rapidement et plus facilement que jamais. En savoir plus sur outils de préparation de données et comment Astera simplifie la préparation des données.