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L'automatisé, Pas de code Pile de données

Apprener comment Astera Data Stack peut simplifier et rationaliser la gestion des données de votre entreprise.

Maîtriser la transformation des données : un guide complet

6 Mai 2024

Saviez-vous que seulement 3% des entreprises disposez-vous de données qui répondent aux normes de qualité de base ? La qualité des données est essentielle pour toute entreprise qui exploite les données pour obtenir des informations, prendre des décisions et innover. Cependant, la qualité des données ne se produit pas automatiquement. Cela nécessite un processus de transformation des données.

Processus de transformation des données

L'objectif de la transformation des données est simple : extraire les données de la source, les modifier dans un format utilisable et les charger vers une destination. C'est un élément essentiel de Pipelines ETL. C'est un élément essentiel de préparation des données.

La transformation des données vous permet de nettoyer, de remodeler et de calculer de nouvelles dimensions et métriques de données en fonction de vos besoins. Traditionnellement, il faut des centaines, voire des milliers de lignes de code pour construire ETL ou ELT canalisations. Cependant, vous pouvez rapidement créer ces pipelines sur un canevas visuel de flux de données avec un outil ETL sans code.

Voici les étapes critiques du processus de transformation des données :

  1. Identifier les sources : Commencez par identifier les sources de données qui nécessitent une transformation. Ces sources vont des bases de données et fichiers Excel aux fichiers délimités, sources héritées ou connecteurs cloud. Certains outils avancés d'extraction de données vous permettent même d'extraire des données de fichiers non structurés comme des PDF.
  2. Cartographie des données: Planifiez la transformation proprement dite en décidant d'où proviennent les données et où elles seront stockées. Cette phase implique la conversion des données source dans un format adapté à la destination, nécessitant souvent des opérations telles que l'ajout, la suppression, la copie et la réplication de champs et d'enregistrements.
  3. La validation des données: Au cours de cette étape cruciale, les données sont minutieusement examinées pour détecter les erreurs, les incohérences, les doublons, les valeurs manquantes, les valeurs aberrantes, etc. La validation peut être exécutée au moyen de règles, de formules, de fonctions ou d'algorithmes, en fonction de la complexité et de la qualité des données.
  4. Choisissez Transformation : Sélectionnez les méthodes de transformation appropriées en fonction de votre projet cartographie des données. Voici quelques façons dont vous pouvez convertir les données:
    • Filtration: Sélection d'un sous-ensemble de données en fonction de critères spécifiques.
    • Enrichissant : Ajouter de nouvelles informations ou de la valeur aux données existantes.
    • Scission: Décomposer des données complexes en parties plus simples.
    • Joindre: Combiner des données provenant de différentes sources sur la base d'un attribut commun.
    • Nettoyage des données brutes: Suppression des erreurs et élimination des éléments de données redondants ou répétés.
  5. Chargement des données : La dernière étape consiste à charger les données transformées dans la destination cible, telle qu'un entrepôt de données, un lac de données, un data mart, un tableau de bord ou un rapport. En fonction de la fréquence et du volume des données, le chargement peut être effectué à l'aide de méthodes par lots, incrémentielles ou en continu.

Au-delà de ces étapes, vous devrez peut-être effectuer des opérations personnalisées pour adapter les données au format souhaité. N'oubliez pas que la transformation des données est un processus continu nécessitant une surveillance et une amélioration constantes. Il ne s'agit pas d'une solution universelle et dépend du type de données, de la source, de l'objectif, des objectifs commerciaux et des exigences. N'oubliez pas que toutes les données ne nécessitent pas de transformation ; parfois, les données sources peuvent être utilisées immédiatement.

Pourquoi les entreprises ont-elles besoin d’une transformation des données ?

La transformation des données n'est pas seulement une case à cocher sur la liste de choses à faire ; il s'agit d'un processus crucial et stratégique qui peut avoir un impact significatif sur les performances et le succès de votre entreprise. Examinons les raisons pour lesquelles la transformation des données est indispensable :

Améliorer la qualité des données

Qualité des données est le pilier des entreprises qui exploitent les données à des fins d'analyse, de reporting ou de prise de décision. La transformation des données vous permet d'identifier et de résoudre les erreurs, les incohérences, les doublons et les valeurs aberrantes. Par exemple, imaginez un scénario dans lequel une institution financière utilise la transformation des données pour nettoyer et normaliser les informations sur les clients, garantissant ainsi des données précises et fiables pour les évaluations des risques.

Améliorer la convivialité des données

Les données utilisables sont essentielles pour obtenir des informations, favoriser l’innovation et faciliter la collaboration. Grâce à la transformation des données, vous pouvez structurer les données dans des tableaux, des diagrammes, des graphiques ou des cartes pour une interprétation facile. Imaginez une équipe marketing transformant les données brutes d'engagement client en tableaux de bord visuellement attrayants, les rendant accessibles et compréhensibles pour la planification stratégique.

Activer l'intégration des données

La combinaison de données provenant de diverses sources est essentielle pour une vision globale et une analyse complète. La transformation des données garantit que les données adhèrent aux normes communes, facilitant ainsi une intégration transparente. Imaginez une plateforme de commerce électronique intégration des données clients des interactions sur le site Web, de l'utilisation des applications mobiles et de l'engagement sur les réseaux sociaux grâce à un processus de transformation des données unifié.

Soutenir la gouvernance des données

Avec ses politiques et procédures, la gouvernance des données est essentielle pour la conformité, la sécurité et l’assurance qualité. La transformation des données aligne les données sur des règles, réglementations et exigences prédéfinies. Imaginons un scénario dans lequel une institution financière transforme les données de transaction des clients pour se conformer aux réglementations en matière de confidentialité, garantissant ainsi des pratiques de données sécurisées et gouvernées.

Explorons maintenant quelques exemples concrets de la manière dont les entreprises peuvent bénéficier de la transformation des données :

  • Entreprise de vente au détail: Imaginez une entreprise de vente au détail extrayant des données de systèmes de point de vente, de bases de données d'inventaire et de plateformes de commentaires des clients. La transformation des données vous permet de calculer des indicateurs de performance clés et d'obtenir des informations sur les ventes, les revenus, les bénéfices et la satisfaction client. Le chargement de ces données transformées dans un entrepôt permet une analyse et un reporting complets.
  • Organisation de la santé : La transformation des données permet d'extraire des informations des dossiers de santé électroniques, des dispositifs médicaux et des réclamations d'assurance. La validation et l'anonymisation des données sensibles, telles que les noms et adresses, vous permettent de charger ces données transformées dans un lac de données pour la recherche et l'innovation tout en garantissant la confidentialité des patients.
  • Entreprise de fabrication: La transformation des données vous permet d'extraire des données de capteurs, de machines et de systèmes de contrôle qualité. La validation, la détection des anomalies et l'optimisation des données garantissent des informations opportunes et pertinentes. Le chargement de ces données transformées dans un data mart facilite la surveillance et l'optimisation des processus de fabrication.

Transformation des données dans le processus ETL

Dans le ETL (Extraire, Transformer, Charger) processus, la transformation des données est centrale entre les phases d’extraction et de chargement. Une fois que les données sont extraites de diverses sources (telles que des bases de données, des applications ou des systèmes externes), elles arrivent souvent dans des formats, des structures ou des états variés. Cette diversité nécessite une transformation minutieuse avant de la charger dans une destination cible.

pont Outils ETL fournissent également des fonctions prédéfinies que vous pouvez utiliser pour modifier vos données rapidement et efficacement. Voici quelques-unes des étapes impliquées dans ce processus :

  • Identifiez la structure des fichiers sources et extraire des données d'eux.
  • Ensuite, mappez les données du fichier source à l'outil de transformation.
  • Appliquez la transformation (c'est-à-dire filtrer, trier, nettoyer ou agréger les données).
  • Enfin, envoyez le fichier transformé vers la destination.

Pourquoi la transformation est essentielle dans ETL

  1. Homogénéisation des données : Les processus ETL extraient souvent des données de sources disparates, chacune ayant ses particularités. La transformation standardise ces données dans un format unifié, garantissant la cohérence et la compatibilité pour les analyses en aval. Mise en situation : Prenons l’exemple d’une entreprise de vente au détail extrayant des données de ventes de plusieurs magasins dotés de bases de données distinctes. La transformation harmonise les diverses structures de données, permettant une analyse et un reporting transparents.
  2. Agrégation et calcul : La transformation facilite les agrégations de données, les calculs et les dérivations. Cette étape est cruciale pour obtenir des informations et des mesures significatives, telles que le calcul du chiffre d'affaires total, des dépenses moyennes des clients ou de la croissance d'une année sur l'autre. Mise en situation : Une institution financière qui extrait des données de transaction peut les transformer pour calculer les volumes de transactions quotidiens ou les tendances des revenus mensuels, facilitant ainsi la prise de décision stratégique.
  3. Nettoyage et enrichissement : La transformation ETL résout les problèmes de qualité des données en nettoyant et en enrichissant les informations. Cela implique de gérer les erreurs, d'éliminer les doublons et d'ajouter des valeurs manquantes, garantissant ainsi l'intégrité des données. Mise en situation : Dans le secteur de la santé, la transformation ETL peut impliquer de nettoyer les dossiers des patients, de supprimer les incohérences et de les enrichir de données supplémentaires pour une analyse complète.

Transformation des données dans le processus ELT

Contrairement à ETL, ELT inverse la séquence en effectuant une transformation après le chargement des données dans la destination. Cette approche exploite la puissance de traitement des entrepôts de données modernes, permettant aux transformations de se produire plus près du point de stockage des données.

Pourquoi la transformation est essentielle en ELT

  • Stockage des données brutes : Les processus ELT chargent souvent en premier les données brutes et non modifiées dans la destination. La transformation se produit ensuite au sein même de l’entrepôt de données. Ce stockage de données brutes offre une flexibilité pour les analyses futures et les transformations à la volée en fonction de l'évolution des besoins de l'entreprise.
  • Évolutivité et traitement parallèle : ELT tire parti de l'architecture évolutive des entrepôts de données modernes, permettant le traitement parallèle des transformations. Cette évolutivité garantit une gestion efficace de grands ensembles de données et accélère le processus de transformation.
  • Analyses en temps quasi réel : ELT prend en charge l'analyse en temps quasi réel en transformant les données au sein de la destination. Cela permet aux organisations d’obtenir rapidement des informations, de réagir rapidement aux changements du marché et de prendre des décisions éclairées.

Dans ETL et ELT, la transformation des données est la clé de voûte qui convertit les données brutes et hétérogènes en une forme raffinée et utilisable. Il garantit la qualité et la cohérence des données et permet aux organisations de tirer des informations exploitables de leurs ensembles de données vastes et diversifiés.

Les défis de la transformation des données

Complexité des données

Les données peuvent être complexes, variant en volume, variété, vitesse, intégrité ou valeur. Cette complexité nécessite des ressources, des outils, des techniques et des compétences supplémentaires pour gérer et traiter efficacement les données.

Incohérence des données

Les incohérences dans le format, la structure, le schéma ou la sémantique constituent un défi lors de la transformation des données. L'alignement et l'intégration de données aussi incohérentes nécessitent des efforts, du temps et des considérations logiques supplémentaires.

Sécurité des données

La sensibilité en termes de confidentialité ou d’intégrité fait de la sécurité des données une préoccupation cruciale. La protection des données tout au long du processus de transformation nécessite des mesures, des contrôles et des audits rigoureux.

Évolutivité des données

L'évolutivité, motivée par la croissance, le changement ou la demande, ajoute de la complexité à la transformation des données. L'adaptation et l'adaptation à des données évolutives nécessitent la flexibilité, l'adaptabilité et l'agilité du processus de transformation.

intégration de données financières

Selon Gartner, 60 % des experts en données estiment que la qualité des données à travers les sources et les paysages de données constitue le plus grand défi en matière de gestion des données.

Solutions et meilleures pratiques

Profilage des données

Participez au profilage des données pour analyser et comprendre les données avant la transformation. Cette étape fournit des informations essentielles sur les caractéristiques des données, telles que la taille, le type, la distribution et la qualité. Grâce à ces connaissances, vous pouvez planifier et concevoir plus efficacement le processus de transformation des données.

Mise en situation : Effectuez un profilage des données pour identifier les valeurs aberrantes potentielles avant de transformer un vaste ensemble de données, garantissant ainsi une transformation plus précise et rationalisée.

Cartographie des données

Utilisez le mappage de données pour définir et documenter les relations et les règles entre les données source et cible. Il ajoute de la clarté et des conseils au processus de transformation en spécifiant ce qu'il faut convertir, modifier, enrichir ou standardiser. Il assure un parcours de transformation organisé et suivi.

Mise en situation : Documentez le mappage des données entre les sources d’informations client pour maintenir la cohérence sur les différentes plateformes pendant la transformation.

Cryptage des données

Implémentez le cryptage pour transformer les données sous une forme illisible à l’aide de clés secrètes ou d’algorithmes. Cette mesure de protection garantit la sécurité et la préservation des données sensibles, empêchant tout accès, modification ou divulgation non autorisés tout au long du processus de transformation.

Mise en situation : Cryptage des informations personnelles identifiables (PII) pendant la transformation pour se conformer aux réglementations en matière de protection des données et sécuriser les données des clients.

Automatisation des données

Tirez parti de l’automatisation des données pour effectuer le processus de transformation automatiquement ou avec une intervention humaine minimale. L'automatisation ajoute flexibilité, adaptabilité et agilité, facilitant une transformation des données plus rapide, plus facile et plus rentable.

Mise en situation : Automatisez les transformations de données de routine dans un environnement de commerce électronique dynamique pour vous adapter rapidement à l'évolution des catalogues de produits ou des données promotionnelles.

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L’importance de la transformation des données dans le paysage organisationnel actuel ne peut être surestimée. Il transforme les données brutes et hétérogènes en une forme raffinée et utilisable, permettant aux entreprises d'améliorer la qualité, la convivialité, l'intégration et la gouvernance des données. Le pouvoir transformateur des données réside dans leur capacité à révéler des informations précieuses, à soutenir une prise de décision éclairée et à favoriser l’innovation.

Pourtant, naviguer dans les complexités de la transformation des données pose des défis, depuis la gestion de la complexité et de l'incohérence des données jusqu'à la garantie de la sécurité et de l'évolutivité. En surmontant ces défis, les organisations exploitent véritablement le potentiel de leurs données.

Un outil de transformation de données sans code comme Astera vous permet d'effectuer une transformation de données en quelques minutes, éliminant ainsi le besoin d'une expertise approfondie en matière de codage ou de technique.

Avec Astera, le processus devient transparent et accessible, permettant même aux utilisateurs non techniques de créer des pipelines ETL ou ELT sans effort. Il offre un canevas visuel intuitif, rendant la transformation des données rapide et agile. En conséquence, vous pouvez démocratiser la transformation des données et remodeler les données selon vos besoins, garantissant ainsi que les informations sont accessibles dans toute votre organisation.

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