Le nettoyage des données (également appelé data cleaning) est le processus de suppression des doublons, d’unification des formats de données et de suppression des données non pertinentes, inexactes ou corrompues.
L’objectif est d’accroître la qualité de la base de données pour augmenter la productivité des entreprises. Il s’agit d’une étape obligatoire une fois que les données ont été collectées pour garantir l’exactitude et la fiabilité des analyses. Toutes les données de mauvaise qualité peuvent conduire à des hypothèses erronées et donc avoir un impact considérable sur la prise de décision des entreprises.
Le processus de data cleaning est également appelé GIGO (garbage in/garbage out). Des données brutes erronées conduisent à des analyses inexactes et/ou inutiles et aboutissent à la mise en place de stratégies commerciales inefficaces et inadaptées.
Les conséquences de cette situation sont préjudiciables au développement des entreprises et, par conséquent, aux revenus. Pour éviter cela, des étapes précises de nettoyage des données doivent être mises en œuvre sous forme de processus automatisé afin de s’assurer que les data scientist tirent le meilleur parti de leur expertise et de leur temps. Vous trouverez ci-dessous un guide expliquant comment réussir votre data cleaning avec succès :
- Récupérez les données avant de les convertir dans un format de traitement afin de pouvoir effectuer une analyse complète. Le format choisi doit être conforme à ce qui a été décidé en amont. Par exemple, la date à laquelle les données sont collectées peut ne pas toujours être formatée en fonction d’un ensemble de données. Par exemple, le 1er février peut être écrit en utilisant différents formats – l’objectif est donc d’unifier ce format.
- La mise en correspondance des données (Data matching) est la phase au cours de laquelle les différents ensembles de données sont comparés à une source de données fiable, dont la dénomination et les informations sont normalisées. Cela permet d’éliminer les doublons lorsque plusieurs sources sont utilisées pour collecter les données, d’unifier la dénomination des données et d’éviter les problèmes structurels, de sorte que les champs manquants soient complétés. La meilleure façon de procéder à cette phase de nettoyage des données est de se référer à des données de base (ou à un catalogue de données) qui sont déjà reconnues comme une référence de jeu de données propre. Par exemple, l’utilisation de techniques d’apprentissage automatique (Machine Learning) permet d’établir des notes concernant la conformité des données, ce qui aide les data scientists à reconnaître les données exactes. Ils peuvent alors spécifier et définir des KPIs.
- La cohérence des rapports est tout aussi essentielle que le nettoyage des données. La qualité des données est mesurée en les comparant aux résultats attendus. Il est utile de vérifier l’efficacité des types de données et d’établir des KPI efficaces. Ceux-ci comprennent le nombre de valeurs vides manquantes dans l’ensemble de données, et le rapport temps/valeur des données afin de suivre le temps nécessaire pour passer de la source des données à l’obtention d’informations exploitables.
- Standardiser et industrialiser les processus de nettoyage des données pour s’assurer qu’il reste cohérent, en adhérant à un modèle automatisé qui s’aligne sur les stratégies et les pratiques commerciales. La gouvernance des données est un élément essentiel qui garantit une gestion professionnelle des actifs de données d’une entreprise. Cela peut inclure la gestion de la qualité des données afin de parvenir à un meilleur contrôle et une meilleure gestion des actifs de données en utilisant des méthodes appropriées, des outils de Business intelligence et le suivi des performances. l’exactitude
