Préparation des données : votre guide complet + Comment discuter pour préparer vos données en 4 étapes faciles

Une enquête a révélé que 76% des data scientists Ils considèrent la préparation des données comme la partie la moins préférée de leur travail, et la majorité de leur temps est consacrée à la préparation des données.

Néanmoins, la préparation des données est nécessaire pour rendre les données brutes prêtes à être analysées et consommées et permet d'obtenir des informations précieuses à partir de vos données.

Alors, comment pouvez-vous préparer les données sans passer plusieurs heures se disputer Ce guide complet de préparation des données présente le concept, son importance, ses avantages, ses défis, les outils de préparation des données et propose une procédure pas à pas pour la préparation des données. De plus, nous explorerons l'évolution vers une préparation des données basée sur l'IA et le chat, qui transforme la façon dont les équipes travaillent avec les données. En bonus : une section sur la préparation des données dans le cloud et pourquoi l'envisager !

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 occuper jusqu'à 80 % du temps d'un projet de machine learning. L'utilisation d'outils de préparation de données spécialisés est impérative pour rationaliser et optimiser ce processus. Les outils modernes de préparation de données conversationnelles, basés sur l'IA, sont particulièrement utiles, car ils permettent aux équipes de décrire leurs besoins en langage naturel plutôt que d'apprendre des processus techniques complexes.

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.

La solution ? La préparation conversationnelle des données qui transforme des heures de travail manuel en minutes d'interaction en langage naturel.

[Défis de préparation des données via Statista] 

Préparation des données optimisée par l'IA : l'avenir est conversationnel

La préparation des données telle que nous la connaissons connaît une transformation fondamentale. Au lieu de passer des semaines à apprendre des outils complexes et à rédiger des scripts de transformation complexes, les utilisateurs techniques et métier peuvent désormais simplement discuter pour préparer leurs données et décrire leurs besoins en langage naturel :

Approche traditionnelle: Créez un pipeline ETL complexe avec plusieurs étapes de transformation, des règles de validation des données et une logique de gestion des erreurs.

Approche conversationnelle: Saisissez l'instruction « Supprimer les clients en double et normaliser tous les numéros de téléphone au même format »

Le chat pour la préparation des données réinvente la façon dont les humains interagissent avec les données. La préparation conversationnelle des données s'appuie sur une IA avancée pour comprendre les instructions en langage naturel et exécuter automatiquement des transformations de données sophistiquées en arrière-plan.

Comment fonctionne la préparation des données basée sur le chat

La préparation des données conversationnelles repose sur trois principes fondamentaux :

1. Compréhension du langage naturel: L'IA interprète vos besoins commerciaux exprimés dans un langage courant
2. Exécution intelligente: Des algorithmes avancés déterminent automatiquement les étapes de transformation optimales
3. Aperçu en temps réel:La rétroaction instantanée vous montre exactement ce qui se passera avant d'appliquer les modifications

Par exemple, au lieu de configurer des règles de déduplication complexes, dites simplement : « Recherchez et supprimez les doublons de clients, en conservant le plus récent. » L’IA comprend votre intention, analyse votre structure de données et exécute automatiquement la logique appropriée.

Pourquoi la préparation des données est-elle nécessaire?

Les données brutes sont désordonnées, incomplètes et incohérentes. De plus, elles sont réparties entre des sources, des formats et des types variés. 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.

Avec la préparation des données conversationnelles, ce processus devient aussi simple que de dire : « Extrayez toutes les données financières de ces rapports PDF et convertissez-les dans un format structuré pour analyse. »

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

Améliorer la qualité des données 

La préparation des données améliore leur qualité en corrigeant les erreurs, les incohérences, les valeurs manquantes, les valeurs aberrantes, etc. Elle valide et vérifie également les données pour garantir leur exactitude et leur exhaustivité.

Les approches conversationnelles modernes rendent cela accessible à tous : vous n'avez pas besoin d'être un ingénieur de données pour dire : « Nettoyez ces données client et signalez tous les enregistrements contenant des adresses e-mail manquantes. »

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 leur confère une valeur ajoutée en intégrant des informations complémentaires comme la géolocalisation, l'analyse des sentiments et la modélisation thématique. Elle permet également d'intégrer des données provenant de sources diverses pour former une vue d'ensemble cohérente. Les outils conversationnels simplifient l'enrichissement : « Ajoutez des informations sur la taille de l'entreprise et le secteur d'activité à tous nos dossiers clients. »

Par exemple, une valeur de données peut révéler la satisfaction du client en ajoutant des scores d’analyse des sentiments aux commentaires.

Faciliter l'analyse des données 

La préparation des données facilite leur analyse en les transformant en un format cohérent et compatible avec les outils et applications d'analyse. Elle permet également d'identifier des schémas, des tendances, des corrélations et d'autres informations. Avec la préparation conversationnelle, vous pouvez simplement demander : « Normaliser tous les formats de date et créer des résumés de ventes mensuels. »

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, les rendant accessibles à divers utilisateurs et applications. Les interfaces conversationnelles génèrent automatiquement la documentation : « Créez un jeu de données propre avec des descriptions de champs pour l'équipe marketing. »

Par exemple, la consommation de données peut améliorer la compréhension de l’utilisateur en fournissant une documentation sur les données qui détaille l’origine et les définitions de chaque champ.

La préparation des données n'a jamais été aussi simple

Des données propres et bien préparées sont à portée de chat. La seule chose Astera Dataprep a besoin de vous ? Discutez-en avec lui.

Essayez-le gratuitement !

Quels sont les avantages de la préparation des données ?

Une préparation efficace des données garantit que les données brutes sont propres, structurées et prêtes à être analysées. Ce processus offre plusieurs avantages, tels que :

• Qualité de Données Améliorée:L’identification et la correction des erreurs, des incohérences et des valeurs manquantes conduisent à des ensembles de données plus fiables pour la prise de décision.
• Des informations plus précises:Des données propres et bien structurées réduisent les biais et améliorent la précision des modèles d’analyse et d’apprentissage automatique.
• Efficacité accrue:L’automatisation de la préparation des données réduit le temps et les efforts nécessaires au nettoyage, à la transformation et à l’intégration des données, permettant aux équipes de se concentrer sur l’analyse plutôt que sur le traitement des données.
• Intégration transparente des données:La normalisation des formats et la résolution des divergences entre plusieurs sources de données permettent une vue unifiée des informations commerciales.
• Amélioration de la conformité et de la gouvernance:Une validation et une documentation appropriées des données aident les organisations à répondre aux exigences réglementaires et à garantir la sécurité des données.
• Évolutivité accrue:Des données bien préparées permettent aux entreprises de faire évoluer efficacement leurs opérations d’analyse sans rencontrer de problèmes de qualité ou de performance.

Étapes clés de la préparation des données

La préparation conventionnelle des données était un processus en 9 étapes comprenant les étapes suivantes :

1. Définir les objectifs – Clarifier l’objectif, la portée, les questions, les utilisateurs, les sources de données, les critères de qualité et les contraintes du projet
2. Collecter des données – Collecter à partir de plusieurs sources fiables en utilisant des outils appropriés (API, web scraping, bases de données)
3. Intégrer les données – Combinez les sources dans un ensemble de données unifié avec des formats communs et un stockage centralisé
4. Données de profil – Examiner les caractéristiques, la qualité, la structure et le contenu des ensembles de données (exhaustivité, exactitude, cohérence, validité, actualité)
5. Explorer les données – Analyser à l’aide de statistiques descriptives, de visualisations et de méthodes avancées pour identifier les modèles, les tendances et les valeurs aberrantes
6. Transformer les données – Convertir les formats/structures via la normalisation, l’agrégation et le filtrage pour la compatibilité des analyses
7. Enrichir les données – Améliorer l’ensemble de données en ajoutant des fonctionnalités, en gérant les valeurs manquantes, en segmentant les données et en intégrant des sources tierces
8. Valider les données – Vérifiez les règles prédéfinies, corrigez les erreurs et automatisez les processus de validation
9. Documenter et partager – Fournir des métadonnées, de la documentation, organiser dans des catalogues et rendre accessible via des API et des outils de partage

Chaque étape assurerait la qualité des données et leur utilisabilité pour l’analyse tout en maintenant la sécurité, la fiabilité et la conformité aux normes.

Préparation des données avec Astera Préparation des données

Étape 1 : Connexion et importation des données

Connectez-vous facilement à des feuilles de calcul, des bases de données, des plateformes cloud et bien plus encore, sans code. Glissez-déposez simplement des fichiers ou connectez-vous à des sources (Excel, CSV, bases de données, API) avec un aperçu instantané.

Étape 2 : Explorer et créer un profil via le chat

Comprenez rapidement la structure des données, les modèles et les problèmes de qualité grâce aux profils graphiques en temps réel via l'interface de chat. « Montrez-moi les problèmes de qualité des données » et obtenez des résumés instantanés tout en voyant chaque changement dans une vue tabulaire avec une surveillance en temps réel.

Étape 3 : Transformer et valider avec le langage naturel

Exécutez toutes les opérations de données via des commandes conversationnelles simples :

• « Supprimer les doublons et corriger les formats de date »
• « Combiner les fichiers sales.csv et inventory.xlsx sur l'ID produit »
• « Créer des champs calculés et standardiser le formatage »

L'intelligence intégrée signale automatiquement les problèmes de qualité et applique les corrections pendant que vous travaillez, avec un retour visuel instantané montrant l'impact immédiat de chaque modification.

Étape 4 : Enregistrer la recette et exporter

Les actions apparaissent automatiquement sous forme de « recettes » réutilisables, avec des instructions détaillées en anglais. Exportez des données prêtes à l'analyse vers votre destination (Excel, CSV, bases de données) ou livrez vos résultats en quelques minutes dans un environnement cloud sécurisé.

Ce qui nécessite traditionnellement des procédures techniques complexes devient désormais une conversation en 4 étapes qui transforme les données brutes en ensembles de données prêts à être analysés en quelques minutes, accessibles à toute personne capable de décrire ses besoins en anglais simple.

Comment La Astera Dataprep résout-il les plus grands défis de préparation des données ?

Malgré ses avantages, la préparation des données présente plusieurs défis. Voici comment. Astera Dataprep répond efficacement à chacun d’entre eux :

Problèmes de qualité des données

Défi traditionnel:Les données brutes contiennent souvent des doublons, des valeurs manquantes et des incohérences, ce qui nécessite un nettoyage approfondi avant de pouvoir être utilisées efficacement.

Astera La solution de Dataprep: L'intelligence intégrée signale automatiquement les problèmes de qualité des données liés à la propreté, à l'unicité et à l'exhaustivité. Il suffit de demander « Supprimer les doublons et corriger les valeurs manquantes » et regardez les corrections basées sur l'IA s'appliquer instantanément avec un retour visuel en temps réel.

Diverses sources et formats de données

Défi traditionnel:Les organisations traitent des données structurées et non structurées provenant de plusieurs sources (bases de données, API, feuilles de calcul, PDF, etc.), ce qui rend l’intégration complexe.

Astera La solution de DataprepConnectez-vous facilement à plus de 50 sources de données, notamment des fichiers Excel, CSV, JSON/XML, des bases de données (SQL Server, Oracle, PostgreSQL), des API et des plateformes cloud, sans aucun code. Une interface unique gère tous les formats de manière fluide.

Processus chronophage

Défi traditionnel:La préparation manuelle des données peut prendre une part importante du temps d'un analyste, retardant ainsi la compréhension et la prise de décision.

Astera La solution de Dataprep: Transformez des heures de travail manuel en conversations de quelques minutes. Exécutez des transformations complexes comme « Combiner les fichiers sales.csv et inventory.xlsx sur l'ID produit » instantanément, avec un aperçu immédiat des résultats.

Limites d'évolutivité

Défi traditionnel:La gestion de grands volumes de données sur différentes plates-formes et formats nécessite des outils et une infrastructure robustes.

Astera La solution de Dataprep:Déploiement évolutif basé sur le cloud avec des plans d'entreprise prenant en charge le traitement à volume élevé, la planification automatisée et les environnements en cluster pour les charges de travail exigeantes.

Risques de conformité et de sécurité

Défi traditionnel:La gestion des informations sensibles tout en garantissant la conformité aux réglementations telles que le RGPD et la HIPAA ajoute un autre niveau de complexité.

Astera La solution de DataprepVos données sont entièrement protégées : aucune donnée n'est transmise à des LLM externes. Choisissez parmi des options de déploiement cloud, sur site ou cloud privé, avec des protocoles de sécurité de niveau entreprise pour un contrôle total.

Manque de normalisation

Défi traditionnel:Des pratiques de préparation des données incohérentes entre les équipes peuvent entraîner des divergences et des analyses peu fiables.

Astera La solution de DataprepLes actions deviennent automatiquement des « recettes » réutilisables, rédigées en anglais avec des instructions claires. Les équipes peuvent partager, planifier et standardiser les flux de travail de préparation des données au sein de l'organisation, garantissant ainsi cohérence et fiabilité.

Outils de préparation des données : ce qu'il faut rechercher et l'avantage conversationnel

Les outils de préparation des données peuvent être autonomes ou faire partie de piles de données unifiées qui aident les organisations à rationaliser la préparation des données en simplifiant et en automatisant le processus. Ces outils offrent des fonctionnalités telles que :

Nettoyage automatisé des données – Identifie et corrige les erreurs, les doublons et les incohérences avec une intervention manuelle minimale. Optimisé par l'IA conversationnelle : « Supprimez tous les doublons de dossiers clients et standardisez les formats de numéros de téléphone. »

Capacités d'intégration de données – Combine des données provenant de sources multiples, notamment des bases de données, du stockage cloud, des API et des fichiers. Amélioration conversationnelle : « Connectez nos données CRM, notre plateforme de messagerie et notre système d'assistance. »

Transformation et enrichissement – Standardise les formats, applique les règles métier et enrichit les jeux de données avec du contexte supplémentaire (par exemple, géolocalisation, analyse des sentiments). Commandes en langage naturel : « Ajoutez des classifications sectorielles et des régions géographiques à nos données clients. »

Interfaces conviviales Les plateformes no-code et low-code permettent aux utilisateurs non techniques de préparer des données sans connaissances approfondies en programmation. Les interfaces conversationnelles vont plus loin : sans aucune courbe d'apprentissage, il suffit de décrire vos besoins.

Évolutivité et optimisation des performances – Permet le traitement efficace de grands ensembles de données grâce au calcul distribué et aux solutions cloud. Les outils conversationnels optimisent automatiquement les performances en fonction du volume de données.

Fonctionnalités de collaboration et de gouvernance – Gestion des métadonnées, documentation et contrôle d'accès pour garantir la cohérence et la conformité. Gouvernance en langage naturel : « Application des règles de confidentialité des données clients et création de la documentation. »

Ce qui rend la préparation des données basée sur le chat révolutionnaire :

Aucune courbe d’apprentissage:Tout le monde peut l'utiliser, quelle que soit son expertise technique

Résultats instantanés:Voyez les transformations en temps réel pendant que vous les décrivez

De qualité entreprise: L'IA garantit des résultats professionnels à partir de conversations informelles

Collaboratif:Les équipes peuvent travailler ensemble en utilisant un langage commercial commun

Qu'est-ce que la préparation des données dans le cloud ?

Compte tenu de l'importance de la préparation des données pour le processus global d'intégration et d'analyse des données, la préparation des données dans le cloud prend de l'ampleur. La préparation des données dans le cloud offre plusieurs avantages, tels que évolutivité à la demande, la flexibilité, intégration facile via des API et du stockage cloud, et traitement des données en temps réel.

La préparation de vos données dans le cloud offre également des avantages en termes de coûts, car votre équipe de données peut utiliser les ressources de calcul qui peuvent être nécessaires sans avoir à supporter des coûts initiaux importants.

La préparation des données conversationnelles dans le cloud amplifie ces avantages en combinant l'accessibilité des interfaces en langage naturel et l'évolutivité du cloud computing. Les équipes peuvent préparer les données où qu'elles soient, grâce à des conversations simples, tandis que le cloud gère la complexité des calculs en arrière-plan.

Calculateur de retour sur investissement : gain de temps grâce à la préparation des données par chat

Retour sur investissement annuel estimé pour une équipe de données de 5 personnes :

Astera Dataprep rend la préparation des données facile et efficace

La préparation des données est une étape essentielle du processus d'analyse, 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 simplifiant la préparation des données. Astera Grâce à l'interface conversationnelle de Dataprep, chacun peut préparer des données de qualité professionnelle en décrivant simplement ce dont il a besoin en anglais simple.

Dataprep vous permet de :

• Préparez sans effort vos données dans le cloud pour une évolutivité et une flexibilité sans effort tout en garantissant une connectivité et une intégration transparentes. Astera, vous pouvez transformer, nettoyer et valider vos données en temps réel sans surcharger votre infrastructure sur site. Indiquez-lui simplement vos besoins : « Nettoyez nos données clients et préparez-les pour l'analyse » ; aucune configuration technique n'est requise.
• Donnez aux utilisateurs non techniques les moyens d’accéder aux données et de les manipuler sans codage. Astera Vous permet d'effectuer diverses tâches liées aux données grâce à des interfaces conviviales et des modèles prédéfinis. L'interface par chat va encore plus loin : pas de modèles ni d'interfaces à maîtriser, juste une conversation naturelle. Intégrez, nettoyez, transformez et enrichissez vos données avec simplicité et efficacité.
• Simplifiez et accélérez le processus de préparation des données. Dataprep réduit le besoin d'intervention informatique ou d'ingénierie des données, vous permettant de gérer vos besoins en données de manière autonome. L'IA conversationnelle réduit le temps de préparation de 85 %, transformant des journées de travail en heures. Avec Dataprep, vous gagnez du temps et de l'argent en automatisant et en simplifiant vos workflows de données.
• Assurez l'exactitude et la cohérence des données. Dataprep utilise les mêmes outils fiables pour la validation et les contrôles qualité des données que le reste de la plateforme. AsteraSuite primée de. Votre conversation, alimentée par l'IA, indique à l'IA quel outil Dataprep doit activer et quand. « Valider ces données selon nos normes de qualité » garantit une précision de niveau professionnel.. Vous pouvez détecter et corriger les erreurs, garantissant ainsi que vos données sont fiables et prêtes à être analysées.
• Facilitez la collaboration. Dataprep permet à plusieurs utilisateurs de travailler simultanément sur des projets de préparation de données. Les équipes peuvent collaborer en utilisant un langage naturel compréhensible par tous, quelle que soit leur expertise technique.. Vous pouvez partager et réutiliser des ressources de données, améliorer la productivité et favoriser le travail d’équipe interfonctionnel.

Découvrez l'avenir de la préparation des données : où les transformations complexes se produisent grâce à de simples conversations, où tout le monde peut préparer des données de qualité professionnelle et où l'IA gère la complexité technique pendant que vous vous concentrez sur les informations.

et Astera Avec Dataprep, vous pouvez transformer vos données en informations précieuses plus rapidement et plus facilement que jamais.

Prêt à expérimenter la préparation de données conversationnelles ? Commencer votre essai gratuit et découvrez comment le langage naturel peut transformer vos flux de données.