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Accueil / Blogs / Profilage des données : types, techniques et bonnes pratiques

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Profilage des données : types, techniques et meilleures pratiques

Mariam Anouar

Producteur de produits

28 Mai 2024

Des données claires et précises constituent le fondement des processus décisionnels des organisations et c'est la raison pour laquelle elles investissent massivement dans des solutions de qualité des données. Le marché mondial des outils de qualité des données était évalué à 3.23 milliards de dollars en 2023, et les projections montrent qu'il franchira la barre des 8 milliards de dollars d'ici 2030. 

L'obtention de données de haute qualité fait partie des principaux objectifs de la préparation des données dans différentes industries et secteurs. C’est là qu’intervient le profilage des données. Il fournit aux organisations un aperçu général de toutes leurs données, qu’elles peuvent ensuite utiliser pour détecter les erreurs et les incohérences. Ces informations leur permettent de corriger rapidement les problèmes, de prendre des décisions éclairées et d'améliorer l'efficacité opérationnelle. 

Examinons les spécificités du profilage des données et comment il aide à la préparation des données.

Qu'est-ce que le profilage des données? 

Le profilage des données garantit que les données sont en bonne santé et adaptées à l'usage auquel elles sont destinées. Il s’agit essentiellement de la première étape du processus de gestion et d’utilisation des données.   

Le profilage des données peut révéler une série de problèmes de qualité des données, tels que des données manquantes, des duplications et des inexactitudes. Il met également en évidence les modèles, les règles et les tendances au sein des données. Ces informations sont cruciales car elles aident les organisations à améliorer la qualité des données, à rationaliser transformation de donnéeset prendre des décisions éclairées. 

Profilage des données dans Astera.

Types de profilage des données

Le profilage des données peut être classé en trois types principaux : 

Découverte de structures : Ce processus se concentre sur l'identification de l'organisation et des métadonnées des données, telles que les tables, les colonnes et les types de données. Cela certifie que les données sont cohérentes et correctement formatées. Par exemple, dans une base de données de soins de santé, la découverte de structure révèle la présence de tables telles que « Patients » et « Rendez-vous » avec des colonnes telles que « PatientID », « AppointmentDate » et des types de données tels que « entier » et « date ». 

Découverte de contenu : Cela implique une analyse approfondie du contenu réel des données. Il examine les enregistrements de données individuels pour identifier les erreurs. Par exemple, dans une base de données clients, la découverte de contenu révèle que la colonne « Numéro de téléphone » contient de nombreuses valeurs manquantes, mettant en évidence des informations de contact incomplètes pour certains clients. 

Découverte de relations : Ce processus identifie les relations et les dépendances entre les différents éléments de données. Par exemple, dans une base de données de vente au détail, la découverte de relations analyserait les associations entre différents champs et tables, telles que la relation entre la table « Clients » et la table « Commandes », en comprenant comment les différents éléments de données sont interconnectés et comment ils s'influencent mutuellement. . 

Techniques de profilage des données

Le profilage des données implique diverses techniques qui aident à analyser, évaluer et comprendre les données. Quatre techniques principales sont : 

  1. Profilage de colonnes : Cette technique analyse chaque colonne d'une base de données. Il examine le type de données dans la colonne, la longueur des données et s'il y a des valeurs vides. Une partie cruciale de ce processus est l’analyse de fréquence, qui compte la fréquence d’apparition de chaque valeur, aidant ainsi à repérer les modèles et les valeurs inhabituelles. 
  2. Profilage inter-colonnes : Ici, l'accent est mis sur les relations entre les différentes colonnes d'un même tableau. Il comprend une analyse des clés et des dépendances. L'analyse clé recherche les colonnes dans lesquelles chaque ligne a une valeur unique, tandis que l'analyse des dépendances examine la manière dont les valeurs d'une colonne dépendent des valeurs d'une autre colonne. Cela peut aider à trouver des connexions, des chevauchements et des incohérences entre les colonnes. 
  3. Profilage de tableaux croisés : Cette méthode examine les relations entre les différentes tables d'une base de données. Il comprend une analyse de clé étrangère, qui recherche les colonnes d'une table qui correspondent aux colonnes de clé unique d'une autre table. Cela permet de montrer comment les données d'une table sont liées aux données d'une autre table et peut fournir des informations importantes sur la structure et l'exactitude de la base de données. 
  4. Validation et nettoyage des données : Cette approche consiste à vérifier l'exactitude et la qualité des données par rapport à des critères ou des normes spécifiques. Il comprend des vérifications de format, des vérifications de plage et des vérifications de cohérence pour garantir que les données sont propres, correctes et logiquement cohérentes. 

Comprendre la différence : profilage de données et exploration de données

Profilage des données et data mining sont deux processus distincts avec des objectifs et des méthodologies différents.

Un tableau répertoriant les différences entre le profilage des données et l'exploration de données.

Le profilage des données est la première étape de la préparation des données, qui se concentre sur la compréhension des caractéristiques de base, de la qualité et de la structure des données. Il permet d'identifier les problèmes de données tels que des valeurs manquantes ou des anomalies. Cela permet de garantir que les données sont propres et fiables pour une utilisation ultérieure.

En revanche, l’exploration de données consiste à explorer les données pour découvrir des modèles cachés, des tendances et des informations précieuses à l’aide de techniques avancées telles que l’apprentissage automatique. Ces techniques peuvent aider dans différentes tâches, notamment : 

  • Reconnaissance des formes 
  • Classification et prédiction 
  • regroupement 
  • Détection d'une anomalie 
  • Exploration des règles d'association 
  • Sélection des fonctionnalités et réduction de la dimensionnalité 
  • Exploration de textes et d'images 
  • Évaluation et optimisation du modèle 

Avantages du profilage des données

Le profilage des données offre une multitude d’avantages spécifiques qui peuvent améliorer considérablement la performance d’une organisation. gestion des données stratégie. Voici quelques-uns des avantages distinctifs du profilage des données : 

Prise de décision éclairée : Le profilage des données permet une compréhension claire des données disponibles, de leur qualité et de leur structure. Ces connaissances aident à prendre des décisions éclairées et fondées sur des données, améliorant ainsi la planification stratégique et l'efficacité opérationnelle. 

Efficacité opérationnelle accrue : Il aide à identifier et à éliminer les données redondantes ou non pertinentes. Cela conduit à une efficacité améliorée du traitement et de l’analyse des données, ce qui se traduit par des informations plus rapides, une productivité améliorée et de meilleurs résultats. 

Atténuation des risques: Le profilage des données peut aider les entreprises à identifier les risques et problèmes potentiels liés à leurs données, tels que les violations de conformité ou les menaces de sécurité. En abordant ces problèmes de manière proactive, les entreprises peuvent atténuer les risques et éviter des pénalités coûteuses ou une atteinte à leur réputation. 

Économies de coûts: En améliorant la qualité et l'efficacité des données, le profilage des données peut conduire à des économies significatives. Les entreprises peuvent éviter les coûts associés à des données de mauvaise qualité, tels que des décisions inexactes, un gaspillage de ressources et des opportunités perdues. 

Garantie de conformité : Le profilage des données peut aider les entreprises à garantir la conformité aux réglementations et normes du secteur. En résolvant les problèmes de conformité, les entreprises peuvent éviter les complications juridiques et maintenir leur crédibilité sur le marché. 

Défis du profilage des données 

Comprendre les défis et les limites du profilage des données est essentiel pour garantir l'efficacité des méthodes de profilage des données. Voici quelques-uns des défis liés à la qualité des données et comment les surmonter :  

Évolutivité 

Lorsque les ensembles de données s’agrandissent et deviennent de plus en plus complexes au fil du temps, les techniques conventionnelles de profilage des données peuvent s’avérer insuffisantes pour gérer le volume croissant de données. Si rien n'est fait, cela peut rendre les tâches de profilage des données plus gourmandes en ressources et plus longues, ce qui retarde finalement la préparation des données et perturbe l'analyse en temps opportun. 

Les organisations peuvent résoudre les problèmes d’évolutivité en mettant en œuvre un traitement parallèle. Les techniques de traitement parallèle répartissent les tâches de profilage sur plusieurs nœuds ou processeurs. Cette mesure améliore l’efficacité et réduit considérablement le temps de traitement des ensembles de données plus volumineux. 

Besoins en ressources 

Le profilage des données peut nécessiter des ressources informatiques importantes telles que la mémoire, la capacité de stockage et la puissance de traitement. Des ressources insuffisantes créent des goulots d'étranglement en matière de performances et ralentissent les processus de profilage, ce qui a un impact sur la productivité et l'efficacité. 

Les organisations peuvent atténuer les goulots d'étranglement et augmenter la productivité en optimisant l'allocation des ressources des manières suivantes : 

  • Investir dans une infrastructure évolutive, telle que des solutions basées sur le cloud, pour garantir la flexibilité. 
  • Mettre en œuvre une allocation dynamique des ressources en fonction des exigences changeantes de la charge de travail. 

Structures de données complexes 

Les environnements de données modernes présentent généralement divers formats et structures de données. Ils contiennent également de grandes quantités de données semi-structurées et non structurées. Les techniques conventionnelles de profilage des données peuvent ne pas être aussi utiles pour analyser des structures de données aussi complexes, ce qui les amène à générer des résultats de profilage inexacts ou incomplets. 

Heureusement, les entreprises peuvent résoudre ce problème en intégrant des techniques de profilage avancées telles que le traitement du langage naturel et les algorithmes d'apprentissage automatique. Ces techniques modernes peuvent identifier les relations et les modèles au sein des données non structurées et semi-structurées et aider à obtenir des résultats de profilage plus précis. 

Confidentialité et sécurité des données 

L'accès et l'analyse d'informations sensibles, telles que les données commerciales confidentielles et les informations personnelles identifiables, sont des éléments standards du profilage des données. Le maintien de la confidentialité et de la sécurité des données tout au long du processus de profilage est essentiel, car cela permet de protéger les données contre les violations de données, les accès non autorisés et la non-conformité réglementaire. 

Les organisations peuvent résoudre les problèmes de confidentialité des données en intégrant des techniques d’anonymisation et de masquage des données dans leurs méthodes de profilage. Cela facilite une analyse significative tout en protégeant complètement les informations sensibles. 

5 meilleures pratiques de profilage des données 

Une image répertoriant quelques bonnes pratiques en matière de profilage des données.

Lors du profilage des données, les organisations suivent certaines bonnes pratiques pour garantir des résultats précis et une analyse efficace : 

  1. Définissez des objectifs clairs: Définissez clairement les buts, les objectifs et les attentes pour garantir qu'ils sont alignés sur les besoins et les exigences de l'entreprise. 
  2. Choisissez les sources de données pertinentes : Sélectionnez les sources de données pertinentes en fonction de leur importance, de leur pertinence et de leur impact potentiel sur les processus décisionnels. 
  3. Établir des mesures de qualité des données : Définir des mesures et des règles de validation appropriées pour évaluer la qualité et l'exactitude des données en fonction des exigences commerciales et des normes de l'industrie. 
  4. Résultats du profilage des données du document : Documenter et communiquer les conclusions, les recommandations et les actions prises lors du profilage des données pour faciliter la compréhension, la responsabilité et la conformité. 
  5. Surveillez régulièrement la qualité des données : Mettez en œuvre des processus réguliers de surveillance de la qualité des données pour garantir la cohérence, l’exactitude et la conformité des données au fil du temps. 

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Applications du profilage des données 

Le profilage des données trouve des applications dans divers domaines, notamment : 

Intégration Des Données et Entreposage de données: Le profilage des données facilite l'intégration de plusieurs ensembles de données dans un entrepôt de données centralisé, garantissant l'exactitude, la cohérence et la compatibilité des données entre les sources. 

Migration de données et développement de systèmes : Avant de migrer des données d'un système à un autre ou de développer de nouveaux systèmes logiciels, le profilage des données permet d'identifier les problèmes potentiels de données, de détecter le schéma et la structure des données, d'évaluer la distribution et les modèles de données et de comprendre les dépendances et les relations entre les données. 

Analyse de données et intelligence d'affaires : En comprenant la qualité, la structure et les relations au sein des données, le profilage des données permet aux organisations de générer des informations plus précises, de prendre des décisions basées sur les données et d'améliorer la business intelligence globale. 

Le rôle du profilage des données dans la gouvernance et la conformité des données 

Le profilage des données est essentiel pour soutenir les initiatives de gouvernance et de conformité des données organisationnelles. La gouvernance des données comprend toutes les politiques, processus et contrôles qui garantissent la disponibilité, l'intégrité et la sécurité des actifs de données. En revanche, la conformité implique le respect des exigences réglementaires et des normes industrielles régissant le traitement et l’utilisation des données. 

Voici cinq façons dont le profilage des données contribue à la gouvernance et à la conformité des données : 

  1. Évaluation de la qualité des données :

    Le profilage des données constitue la première étape pour déterminer la qualité des actifs de données. L'analyse de la structure, du contenu et des relations au sein des données révèle toute incohérence, inexactitude et anomalie susceptible de nuire à l'intégrité des données et d'avoir un impact sur la conformité. 

  2. Identification et atténuation des risques

    Le profilage des données permet aux organisations d'identifier les facteurs de risque potentiels susceptibles de compromettre la qualité, la confidentialité et la sécurité des données. Cela peut les aider à traiter de manière proactive les problèmes susceptibles de menacer la conformité, tels que les violations des réglementations, les violations de données ou les rapports inexacts. 

  3. Classification et marquage des données

    Le profilage des données permet aux entreprises de classer et d'étiqueter les données en fonction de leurs exigences réglementaires, de leur sensibilité et de leur criticité. Comprendre la nature et le contexte des attributs des données simplifie l'application des politiques de classification des données et des contrôles d'accès pertinents. Cela aide les organisations à se conformer aux réglementations en matière de confidentialité telles que le California Consumer Privacy Act (CCPA) et le Règlement général sur la protection des données (RGPD).

  4. Surveillance et audit 

    Le profilage des données prend en charge les protocoles de surveillance et d'audit continus d'une organisation pour maintenir la conformité aux politiques et réglementations de gouvernance des données. La création de profils de base de leurs actifs de données permet aux entreprises d'observer de manière cohérente la qualité, l'intégrité et les modèles d'utilisation des données. Cela les aide également à repérer les écarts qui peuvent justifier une enquête plus approfondie ou des mesures correctives.

  5. Documentation et rapports

    Les résultats du profilage des données offrent des informations significatives sur les métadonnées des actifs de données en examinant leur structure et leur contenu. Ces informations sont importantes pour les initiatives de documentation et de reporting. Les organisations peuvent utiliser des rapports de profilage pour démontrer leur conformité aux mandats réglementaires, aux exigences d'audit et aux politiques de gouvernance interne. 

Conclusion

Alors que les organisations continuent d’exploiter la puissance des données pour obtenir un avantage concurrentiel, le profilage des données reste essentiel pour garantir la qualité des données. En examinant et en évaluant systématiquement les données, les organisations peuvent garantir l’exactitude, la fiabilité et la conformité des données, conduisant ainsi à une prise de décision plus éclairée et à de meilleurs résultats commerciaux.

Pour garantir que des données de haute qualité sont utilisées pour l'analyse, il est crucial d'investir dans des technologies avancées. outils de profilage des données.

Astera se distingue comme une solution complète offrant des capacités avancées de profilage, de nettoyage et de validation des données. Il fournit des contrôles de santé en temps réel qui surveillent en permanence la qualité de vos données pendant que vous travaillez, fournissant ainsi un retour immédiat sur leur santé globale.

AsteraLes capacités de s'étendent à l'analyse de données à la fois globales et au niveau du terrain, permettant une identification précoce des irrégularités, des valeurs manquantes ou des anomalies. Cette approche proactive de la qualité des données permet de prendre des mesures en temps opportun pour corriger tout problème.

AsteraL'interface visuelle par glisser-déposer de permet aux utilisateurs professionnels d'examiner et d'évaluer les données, facilitant ainsi les ajustements nécessaires si nécessaire. Donc, Astera simplifie le processus de profilage des données et améliore l'exactitude, la fiabilité et la qualité globale des données, permettant ainsi une efficacité opérationnelle améliorée et de meilleurs résultats commerciaux.

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Auteurs:

  • Mariam Anouar
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