Qu’est-ce que la normalisation des données ? Un guide complet

Les entreprises modernes s’appuient largement sur les données pour piloter leurs processus décisionnels. Cependant, une mauvaise cohérence et qualité des données peut conduire à des conclusions inexactes. Gartner Le rapport de 2018 souligne que les organisations supportent un coût moyen de 15 millions de dollars par an en raison de la mauvaise qualité des données. Il s'agit d'un impact financier substantiel qui peut être évité grâce à la standardisation des données.

Qu'est-ce que la normalisation des données ?

La normalisation des données est le processus de transformation des données provenant de diverses sources dans un format cohérent. Cela comprend la définition et la mise en œuvre de normes et de protocoles de données communs pour la capture, le stockage et le partage des données. Le processus de normalisation des données définit des lignes directrices pour les éléments de données, telles que les conventions de dénomination, les unités de mesure et les valeurs catégorielles, afin de faciliter l'intégration et l'interprétation des données.

Types d'incohérences des ensembles de données

Des erreurs dans les ensembles de données peuvent survenir pour diverses raisons, ayant un impact sur la qualité et la fiabilité des données. Le tableau ci-dessous montre certaines incohérences des ensembles de données qui peuvent être résolues en standardisant les données.

Formats de date	Différentes interprétations des dates (par exemple, « 01/02/2023 » et « 1st 23 février")
Formats numériques	Variation des séparateurs décimaux (par exemple, « 1,000.50 1000.50 » contre « XNUMX XNUMX »)
Unités et mesures	Métrique vs Impérial : utilisation incorrecte des unités (par exemple, mètres contre pieds)
Orthographe incohérente	Différentes orthographes pour la même catégorie (par exemple, « USA » contre « United States »).
Variations des abréviations	Abréviations incohérentes (par exemple, « St. » contre « Street » contre « Str. »)
Sensibilité à la casse	Erreur de classification en raison du respect de la casse (par exemple, « pomme » contre « Apple »)
Types de données	Types de données inappropriés pour les attributs (par exemple, traiter les nombres comme des chaînes)
Format de données	Numéros de téléphone stockés de manière incohérente avec et sans séparateurs, tels que « +1 316-465-3322 » et « 3164653322 ».

L'importance de la normalisation des données

La standardisation des données permet un échange de données cohérent entre différents systèmes. Cela signifie que les organisations peuvent garantir que tout le monde parle le même langage de données en standardisant les données entre différents systèmes, départements et partenaires externes, offrant ainsi une vue globale des opérations, des clients et des marchés de l'entreprise.

Cette approche favorise l'interopérabilité entre les différents systèmes et plateformes. Lorsque les données sont standardisées, il devient plus facile d’intégrer et de synchroniser les informations entre diverses applications logicielles et bases de données. L'identification et la correction des erreurs sont également plus faciles, réduisant ainsi le risque de prendre des décisions basées sur des informations incorrectes ou incomplètes.

Par conséquent, la standardisation des données contribue à améliorer la qualité des données, permettant une analyse précise, des rapports fiables et une prise de décision éclairée.

Le processus de normalisation des données

Le processus de normalisation des données comporte plusieurs étapes qui transforment les données dans un format harmonisé, permettant une analyse et une interprétation précises.

1. Identification des sources de données

La première étape du processus de standardisation des données consiste à identifier toutes les sources de données, qui peuvent inclure des bases de données internes, des fournisseurs de données externes et des API. Cela permet aux organisations d’avoir un aperçu du paysage des données et de déterminer la portée des efforts de normalisation. Ils peuvent évaluer la fiabilité et l'exactitude des données, déterminer la fréquence des nouvelles informations ajoutées à l'ensemble de données et identifier les éléments de données qui nécessitent une normalisation, entre autres facteurs.

2. Définir les normes de données

Il est également important de définir des règles et des lignes directrices pour chaque élément de données et de garantir que les données sont cohérentes, valides et fiables. Ces normes peuvent inclure des formats de données, des valeurs autorisées, des règles de validation et des exigences de transformation. La définition de normes claires permet aux organisations de garantir que les données sont interprétées de manière cohérente dans les différents systèmes et processus.

3. Données de nettoyage

Le nettoyage des données signifie identifier et rectifier les erreurs de données, incohérences et inexactitudes. Ce processus comprend la suppression des entrées en double, la correction des fautes d'orthographe et la résolution des données manquantes ou incomplètes. Le nettoyage des données n'est pas une tâche ponctuelle mais un processus itératif qui nécessite une surveillance et une maintenance continues pour garantir l'exactitude et la qualité continues des données.

4. Effectuer une transformation des données

L'étape suivante consiste à convertir les données dans un format et une structure cohérents pour garantir que toutes les données peuvent être facilement comparées et analysées. Cela inclut des tâches telles que la modification des dates dans un format standardisé ou la conversion d'unités de mesure en une norme commune. Au cours du processus de transformation des données, les organisations peuvent également devoir résoudre des problèmes tels que la normalisation des données, où les données sont mises à l'échelle ou ajustées pour éliminer les redondances et améliorer l'intégrité des données.

5. Validation des données

La prochaine étape cruciale est validation des données en exécutant des tests et des vérifications sur les données, telles que la vérification de l'intégrité des données, la recherche de valeurs aberrantes ou d'anomalies et la validation par rapport à des règles ou contraintes prédéfinies. Les utilisateurs doivent rectifier rapidement toute incohérence ou erreur identifiée lors du processus de validation. Cela peut inclure de revoir les étapes précédentes du processus de normalisation des données, telles que le nettoyage ou la transformation des données, pour garantir l'exactitude et la fiabilité des données.

La méthode traditionnelle de normalisation à l'aide d'Excel

La normalisation manuelle à l'aide d'Excel est l'une des techniques les plus courantes pour normaliser les données. Cette méthode traditionnelle nécessite des calculs approfondis et l'application de formules pour valider les données manuellement.

La formule de normalisation est la suivante :

Où :

• x est un point de données.
• μ est la moyenne de l'ensemble de données.
• σ est l'écart type de l'ensemble de données.

Notes: Les fonctions « Z-test » et « Standardiser » effectuent la standardisation des données dans Excel.

Cette approche manuelle de la normalisation des données nécessite une intervention humaine, une attention aux détails et une expertise pour transformer et valider les données. Les analystes doivent examiner attentivement les données pour garantir leur cohérence et leur exactitude, c'est pourquoi cette approche peut prendre du temps. Bien que cette méthode soit utile pour les projets à petite échelle qui nécessitent des analyses plus rapides pour des ensembles de données plus petits, la nature manuelle du processus la rend moins efficace lorsqu'il s'agit de traiter de gros volumes de données.

Outils automatisés en libre-service : la meilleure alternative

Une autre approche moderne de la normalisation des données consiste à utiliser préparation des données en libre-service des outils qui exploitent les algorithmes d’apprentissage automatique et l’intelligence artificielle pour nettoyer, transformer et valider les données.

Un logiciel de normalisation automatique des données permet aux organisations d'automatiser l'application des normes de données. Ces outils peuvent identifier les éléments de données, appliquer des règles et des transformations prédéfinies, ainsi que nettoyer et transformer automatiquement les données. L'exploitation de ces outils aide les organisations à économiser du temps et des efforts dans le processus de normalisation des données, garantissant ainsi des données cohérentes et fiables.

Ce tableau comparatif met en évidence les avantages des outils automatisés de standardisation des données par rapport à Excel :

	Outils automatisés	Excel
Volume de données	Efficace pour les ensembles de données volumineux et complexes	Convient aux ensembles de données petits à modérés
Effort manuel	Automatise la transformation et le nettoyage des données	Nécessite une manipulation manuelle des données
Standardisation	Offre des algorithmes de normalisation avancés	Fonctions de normalisation intégrées limitées
Évolutivité	S'adapte bien au traitement de gros volumes de données	Non évolutif pour traiter des données volumineuses
L'efficacité du temps	Traitement rapide des données, gain de temps	Prend beaucoup de temps pour les tâches répétitives
Transformations complexes	Gère facilement les transformations complexes	Ne convient pas aux transformations complexes
La gestion des erreurs	Détection et rapport d'erreurs intégrés	Détection et gestion des erreurs limitées
Contrôle de version	Offre un contrôle de version pour les processus de données	Manque de mécanismes de contrôle de version appropriés
Cohérence	Fournit des résultats cohérents à chaque fois	Difficile de garantir des résultats cohérents à plusieurs reprises

En utilisant Astera pour la normalisation automatisée des données

AsteraLa plate-forme unifiée de gestion des données de dispose de capacités automatisées de normalisation des données impliquant des fonctionnalités rigoureuses et agiles de nettoyage, de transformation et de validation des données. L'interface pointer-cliquer facilite la rectification rapide des données incomplètes ou inexactes, garantissant ainsi l'exactitude et la cohérence des données.

Astera propose également une vue en grille dynamique qui permet aux utilisateurs d'explorer, de visualiser, d'interagir et d'analyser les données en temps réel, fournissant ainsi un retour instantané sur la qualité des données. Voici un guide étape par étape sur la façon dont les utilisateurs peuvent utiliser Astera pour leurs cas d'utilisation de normalisation des données :

1. Lisez le fichier .csv dans le Astera Artefact de préparation des données.

2. Affichez l’état global des données sur le côté droit de la fenêtre.

 

3. Sélectionnez la colonne pour afficher son profil sur le côté droit. La colonne « Pays » a été sélectionnée. Dans le navigateur de profil à droite, nous pouvons voir que cette colonne a des majuscules incohérentes : « Allemagne », « Allemagne » et « ALLEMAGNE ».

 

4. Pour ce cas d'utilisation, cliquez sur la fonction « Changer la casse » pour changer la casse des valeurs dans la colonne « Pays » afin de rendre les valeurs cohérentes.

 

5. Appliquez la transformation Change Case avec le type de cas = « Titre » en standard.

6. Après application de la transformation, toutes les valeurs incohérentes ont été standardisées dans la colonne « Pays ».

 

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