Améliorez la fiabilité des données avec le nettoyage des données

L'un des actifs les plus vitaux d'une entreprise est ses données, ce qui fait d'une bonne gestion des données la clé de la gestion d'un empire d'entreprise prospère. À mesure que les organisations se développent, leur volume de données augmente, ce qui rend difficile l'identification manuelle des inexactitudes ou des erreurs qu'elles peuvent contenir.

Des données erronées peuvent coûter de grosses sommes d'argent. Par conséquent, les entreprises doivent s'assurer que leurs données d'entreprise sont propres, de bonne qualité, sans erreur et facilement disponibles pour que les rapports et les analyses soient efficaces en termes de coûts et de temps. C'est là que le nettoyage des données entre en jeu.

Commençons par comprendre pourquoi c'est essentiel et comment les outils de nettoyage des données simplifient ce processus.

Qu'est-ce que le nettoyage des données?

Le nettoyage des données consiste à nettoyer les données brutes et à les traduire dans un format précis, propre et sans erreur. Les données peuvent être erronées pour diverses raisons, telles qu'un formatage incorrect, des erreurs humaines lors de la saisie des données, des données manquantes, etc.

Le nettoyage des données s'améliore qualité des données en supprimant les données en double, incorrectes, incomplètes ou mal formatées.

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Voyez comment c'est fait

Est-ce différent du nettoyage des données ?

Le nettoyage des données et le nettoyage des données sont souvent utilisés comme synonymes. En surface, les deux termes peuvent être utilisés de manière interchangeable. Cependant, le nettoyage et le nettoyage des données diffèrent sur le plan technique. Le nettoyage des données est le terme plus large pour la préparation de données prêtes pour l'analyse. Le nettoyage des données relève du nettoyage des données, qui consiste à supprimer les incohérences des données et à garantir un formatage approprié.

Importance du nettoyage des données

Efficace nettoyage des données ou le nettoyage est essentiel car il aide les entreprises à orienter leurs ressources vers des activités à valeur ajoutée au lieu d'un nettoyage et d'un nettoyage manuels des données. Simultanément, il met en évidence les opportunités de réduction des coûts. Disposant de données claires et fiables, les entreprises peuvent exécuter leurs opérations quotidiennes en douceur et prendre des décisions plus précises sur le long terme.

Prenons l'exemple d'une fonction logistique dans une entreprise de commerce électronique.

Supposons que l'entreprise dispose de données clients claires et cohérentes. L'entreprise peut accéder facilement à des informations cruciales, telles que les régions qui créent le plus de commandes, les produits actuellement populaires et la taille moyenne des commandes.

Fort de ces informations, le département peut organiser ses processus d'entrepôt et de livraison pour garantir une exécution des commandes plus rapide et plus rentable, une gestion des informations client et une analyse plus précise des tendances du marché et des ventes. Ces informations doivent être fiables et dignes de confiance afin que l'entreprise puisse prendre des décisions judicieuses pour mettre en place des stratégies fructueuses.

Par comparaison, des données erronées ou erronées rendraient l'analyse incorrecte, ce qui peut entraîner :

• Processus chronophages
• Coûts additionnels
• Une main-d'œuvre supplémentaire est nécessaire pour corriger les erreurs
• Une efficacité moindre
• Moins de productivité
• Mauvaise prise de décision

À long terme, des problèmes persistants de qualité des données peuvent conduire votre entreprise à perdre des clients en raison d'une inefficacité croissante et de mauvaises communications constantes. Il est donc essentiel de mettre en place une stratégie de qualité des données.

Une organisation recueille des données provenant de diverses sources externes et internes. Pour obtenir une utilisation maximale et valide des données, elles doivent être nettoyées et compilées avant de passer par d'autres processus.

Source : Ligne d'information alliée

Comment le nettoyage des données simplifie la gestion des données

Le nettoyage des données joue un rôle essentiel dans un large éventail de processus de gestion des données, tels que :

Intégration Des Données

L'un des principaux processus de gestion des données est Intégration Des Données. C'est le processus de combiner des données provenant de différentes sources pour les consolider dans une seule plateforme. Un outil de nettoyage des données nettoie les données entrantes afin que l'ensemble de données intégré soit normalisé et formaté avant d'être introduit dans le système de destination.

Migration de données

Migration de données implique le transfert de fichiers d'un système à un autre. Il est essentiel de maintenir la qualité et la cohérence des données lors de ce transfert afin que les données de destination soient correctement formatées et structurées et qu'il n'y ait aucune duplication. Le processus de transfert implique également un grand volume de données. Les outils de nettoyage des données aident à nettoyer efficacement vos informations, garantissant une meilleure qualité des données dans toute l'entreprise.

Transformation des données

Toutes les données doivent être transformées avant d'être chargées sur la destination de votre choix pour répondre aux critères de format, de structure, etc. du système. Transformation des données implique l'application de règles, de filtres et d'expressions spécifiques aux données avant de les charger dans un système. Un outil de nettoyage des données aide à nettoyer les données à l'aide de transformations intégrées, vous permettant de répondre aux exigences opérationnelles ou techniques souhaitées à l'avenir.

Processus ETL

Le nettoyage des données aide à préparer les données pour la création de rapports et l'analyse pendant le processus ETL (extraction, transformation et chargement). La préparation des données garantit que seules des données de haute qualité sont utilisées pour la prise de décision et l'analyse. Par exemple, une entreprise de vente au détail reçoit des données de plusieurs sources, telles qu'un CRM ou un système ERP, contenant des informations erronées ou des données en double.

Un bon outil de nettoyage des données identifierait les incohérences dans les données et les corrigerait. Les données nettoyées seront ensuite converties au format standard et chargées dans une base de données cible ou entrepôt de données.

Étapes de nettoyage des données

Voici quelques étapes que vous pouvez suivre pour vous assurer que vos données sont correctement nettoyées :

1. Identifier les problèmes de qualité des données :

   Commencez par analyser les données pour identifier les problèmes de qualité potentiels. Cela implique d'examiner les données à la recherche d'incohérences, d'erreurs, de doublons, de valeurs manquantes, de problèmes de formatage et d'autres anomalies pouvant avoir une incidence sur la qualité des données.

2. Définir les règles de qualité des données :

   Établissez des règles de qualité des données basées sur les exigences de l'entreprise et les meilleures pratiques de l'industrie. Ces règles définissent les critères auxquels les données doivent répondre pour être considérées comme propres et exactes. Par exemple, les règles peuvent spécifier des plages de valeurs valides, des formats de données, des contraintes d'unicité ou des exigences d'intégrité référentielle.

3. Nettoyer et standardiser les données :

   Appliquer des techniques de nettoyage pour résoudre les problèmes de qualité des données. Cela comprend la suppression ou la correction des erreurs, le remplissage des valeurs manquantes, la normalisation des formats et la résolution des incohérences. Des techniques telles que l'analyse des données, la validation des données et la transformation des données sont utilisées pour aligner les données sur les règles de qualité définies.

4. Supprimer les doublons :

   Identifiez et éliminez les enregistrements en double de l'ensemble de données. Les données en double peuvent entraîner des inexactitudes et fausser les résultats d'analyse. Des techniques telles que la comparaison d'enregistrements, la correspondance floue et les algorithmes de déduplication des données sont utilisées pour identifier et supprimer efficacement les doublons.

5. Gérer les données manquantes :

   Développer des stratégies pour gérer les données manquantes de manière appropriée. Selon la situation, vous pouvez choisir d'éliminer les enregistrements incomplets, d'imputer les valeurs manquantes à l'aide de techniques statistiques ou de recueillir des informations supplémentaires auprès de sources fiables pour combler les lacunes.

6. Incohérences d'adresse :

   Résoudre les incohérences dans les données. Cela peut impliquer d'identifier et de rectifier les écarts entre les champs de données connexes, par exemple en assurant la cohérence entre les noms et les identifiants correspondants ou en alignant les données sur des normes prédéfinies ou des données de référence.

7. Processus de nettoyage des données de document :

   Maintenir une documentation complète du processus de nettoyage des données. Cela inclut l'enregistrement des étapes de nettoyage effectuées, des règles de qualité des données appliquées et de toutes les hypothèses formulées au cours du processus. La documentation garantit la transparence, facilite les analyses futures et aide au dépannage.

8. Surveillez et mettez à jour régulièrement :

   Le nettoyage des données est un processus continu. Surveillez régulièrement la qualité des données, identifiez les problèmes émergents et affinez le processus de nettoyage des données en conséquence. Restez proactif dans le maintien de la qualité des données et apportez des ajustements à mesure que les données évoluent ou que de nouvelles exigences de qualité émergent.

Bien que cela puisse sembler beaucoup de travail, les outils de nettoyage automatisé des données suppriment de nombreuses étapes manuelles dans la préparation de vos données.

Avantages des outils de nettoyage des données

Les outils de nettoyage des données peuvent vous aider à éviter le processus fastidieux et manuel de nettoyage des données, vous évitant ainsi de parcourir les entrées individuellement, ligne par ligne, et de les inspecter pour détecter toute invalidité, valeur manquante, etc. Au lieu de cela, l'outil nettoie les données grâce à des transformations intégrées.

Par exemple, considérez la liste de prospects fournie par votre équipe marketing. Imaginez passer par le nom de chaque contact pour vérifier les adresses complètes, les numéros de téléphone et les identifiants de messagerie. Des saisies erronées de prospects peuvent créer des problèmes opérationnels et entraîner une perte de temps.

Les outils de nettoyage des données peuvent vous aider à supprimer les erreurs via des processus automatisés pour inspecter systématiquement les données, en utilisant différentes règles et algorithmes pour identifier et corriger les défauts. Par conséquent, rendre l'analyse et l'intelligence d'affaires plus simples et efficaces.

Les données nettoyées améliorent la qualité des données de votre entreprise, les rendant facilement disponibles pour une analyse précise et précieuse des données. Ainsi, ce qui en fait un investissement commercial digne.

Comment simplifier le processus de nettoyage des données

Astera Centerprise offre aux utilisateurs professionnels une solution simple de nettoyage, de nettoyage et d'intégration des données. La solution comporte des connecteurs intégrés qui peuvent récupérer des informations à partir de sources de données disparates.

Diverses transformations et processus automatisés de validation des données aident les utilisateurs à effectuer diverses tâches liées aux données, notamment le nettoyage des données, le nettoyage des données, la qualité des données et la livraison d'ensembles de données standardisés à la destination de leur choix.

Centerprise contient des fonctionnalités, telles que Transformation Data Cleanse, qui peut être utilisé pour nettoyer et atteindre un ensemble de données propre pour une utilisation ultérieure.

Voyons comment nettoyer les données à l'aide de la transformation de nettoyage des données dans Centerprise.

Figure 1 - Ensemble de données contenant des espaces blancs et des problèmes de formatage

L'ensemble de données illustré à la figure 1 contient des informations concernant différents clients et, comme vous pouvez le voir, il y a des espaces blancs entre les codes postaux et il n'est pas formaté correctement. Ainsi, nous utiliserons la transformation Data Cleanse sur cet ensemble de données.

Figure 2 - Caractéristiques de la transformation Data Cleanse

La figure 2 montre les différentes options de nettoyage présentes dans cette transformation. Vous pouvez supprimer les espaces blancs, les lettres, les chiffres et la ponctuation, ou spécifier tout autre caractère que vous souhaitez supprimer. Deuxièmement, vous pouvez remplacer les caractères nuls ou rechercher et remplacer tout autre caractère en appliquant de nombreuses options dans les champs en un seul clic. Vous pouvez également utiliser des expressions personnalisées pour nettoyer vos données.

La figure 3 montre l'aperçu des données après l'application de la transformation Data Cleanse.

Figure 3- Ensemble de données nettoyé

Comme vous pouvez le voir, tous les espaces blancs ont été supprimés et les données sont maintenant correctement formatées. De plus, il peut être transféré vers n'importe quelle destination de votre choix.

D'autres transformations comme Profilage des données ainsi que Règles de qualité des données permettre aux utilisateurs de profiler des ensembles de données pour obtenir une ventilation statistique et définir des normes de qualité pour identifier les enregistrements contenant des erreurs ou des avertissements.

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L'interface facile à utiliser et les transformations par glisser-déposer dans Astera Centerprise simplifier le nettoyage des informations. Il permet aux utilisateurs professionnels et aux analystes de données de nettoyer des ensembles de données volumineux en quelques minutes seulement sans écrire de code. Les utilisateurs peuvent également configurer des pipelines de données automatisés. Ces pipelines utilisent des fonctionnalités d'automatisation et de planification des tâches pour exécuter des tâches de nettoyage des données sans aucune intervention manuelle. Les données nettoyées et nettoyées peuvent vous aider à économiser beaucoup de temps et de ressources lors de la transformation des données.