Pour que les données soient exploitables dans une étude collaborative, la modélisation et l'analytique à grande échelle, il est nécessaire de standardiser ces données. La standardisation des données devient une nécessité : les sources de données sont de plus en plus variées, quels que soient le secteur, l'industrie ou l'objectif métier. Sa mise en œuvre à grande échelle fait souvent la différence entre le succès ou l'échec aujourd'hui.
Qu'est-ce que la standardisation, ou normalisation, des données ?
La standardisation des données convertit les données dans un format standard que les ordinateurs peuvent lire et comprendre. La standardisation, ou normalisation, consiste à mettre les données dans un format uniforme pour que les analystes ou autres intervenants puissent rechercher, analyser et utiliser les données.
En statistique, la normalisation est le processus qui consiste à placer différentes variables sur la même échelle afin de comparer les résultats entre différents types de variables. Par exemple, supposons que vous deviez comparer les performances de deux étudiants différents, l'un ayant obtenu une note de 75 sur 100 et l'autre 42 sur 50.
Avec Microsoft Excel, la normalisation des données montrerait que 42 est meilleur, même s'il s'agit d'un nombre inférieur. Pour la plupart des entreprises, les données proviennent de sources multiples. Il est rare que toutes ces sources organisent les jeux de données exactement dans le même format qu'une autre source. Pour surmonter cette difficulté, les analystes de données normalisent les données dans un format commun avant de poursuivre avec les techniques de normalisation de données.
Pourquoi la normalisation des données est-elle importante ?
Dans le monde moderne, les données constituent l'épine dorsale de la prise de décision. Aucun secteur ne peut avancer sans s'appuyer sur les données, qu'il s'agisse de la santé, de la vente au détail, du marketing, etc. Mais pour pouvoir utiliser les données, il faut les analyser et les comparer. La normalisation des données permet aux analystes de comparer les données et de tirer le meilleur parti des insights qu'ils obtiennent.
Voici quels sont les avantages de la normalisation des données.
Qualité des données :
La standardisation des données est également cruciale pour préserver la qualité des données. Lorsque les jeux de données sont standardisés, il est plus facile de détecter les erreurs et de garantir qu'elles sont correctes. C'est essentiel pour s'assurer que les métiers prennent des décisions en s'appuyant sur des informations précises et fiables.
Cohérence des données :
La standardisation des données améliore également leur cohérence et garantit que toutes les personnes concernées interprètent les informations de la même manière. Cette uniformité réduit au maximum le risque d'erreurs et fait en sorte que les décisions sont prises sur la base d'une version unique d'informations fiables.
Intégration de données :
Dans le paysage connecté d'aujourd'hui, les entreprises ont souvent besoin d'intégrer des données provenant de sources multiples, telles que des informations sur les clients, les produits et les transactions. La normalisation des données facilite leur intégration en fournissant une vue unifiée des différents systèmes et applications.
Analyse de données :
L'un des cas d'usage les plus courants de la standardisation des données est de permettre des processus analytiques pertinents et fiables dans toute l'entreprise. Les données standardisées simplifient l'analyse des données et le reporting. Avec des formats et des structures de données cohérents, les équipes peuvent facilement effectuer des analyses de données, générer des informations significatives (insights) et prendre des décisions en s'appuyant sur les données.
Conformité réglementaire :
La standardisation des données joue un rôle crucial dans le respect des règlements et des normes de conformité. Elle aide les entreprises à se conformer aux réglementations sur la protection des données, aux normes industrielles et aux obligations légales en garantissant que les données sont organisées de la même manière et convenablement gérées. Cette uniformité facilite la mise en œuvre de politiques de gouvernance des données efficaces qui, à leur tour, réduisent le risque de violation des données, de sanctions juridiques et d'atteinte à la réputation.
Comment normaliser les données
Il existe de nombreuses techniques de normalisation des données, et de nombreux programmes différents pour les analystes, par exemple Microsoft Excel. Chacune et chacun présentent des caractéristiques différentes qui peuvent faciliter la normalisation ou au contraire l'entraver. Voyez ci-dessous les étapes de base pour standardiser les données.
Déterminez les normes. Quels jeux de données doivent être normalisés ? Comment seront-ils mis en forme ? Déterminer exactement à quoi doit ressembler un jeu de données normalisé permet d'établir des lignes directrices pour le reste du processus de normalisation et de préparation.
Trouvez d'où proviennent les données. Déterminer les points d'accès des données permettra d'identifier les difficultés auxquelles les analystes pourraient être confrontés lors de la normalisation des données.
Pour simplifier le processus, il est utile d'identifier tous les points d'entrée potentiels et d'évaluer leur faisabilité. Voici quelques facteurs à prendre en compte lors de l'évaluation des points d'entrée des données :
- Source de données : les données sont-elles de bonne qualité, fiables et correctes ?
- Format des données : les données peuvent-elles être facilement converties dans le format souhaité ?
- Volume de données : le volume de données est-il gérable ?
- Points d'entrée des données : les points d'entrée des données sont-ils clairement définis et faciles à utiliser ?
Normalisez et nettoyez les données. Le nettoyage des données est l'une des étapes essentielles de la standardisation des données. Cela signifie qu'il faut supprimer tous les points de données non valides, incorrects, dupliqués ou redondants. Les données non valides ne correspondent pas au champ dans lequel elles se trouvent.
En utilisant la plateforme de votre choix, nettoyez et standardisez les données grâce aux outils intégrés qui permettent de traiter toute la série de données. Par exemple, dans Excel, vous pouvez utiliser la fonction STANDARDIZE, qui renvoie une valeur normalisée (score z) basée sur la moyenne et l'écart-type.
C'est assez simple, mais lorsque les analystes cherchent « comment standardiser des données dans Excel », ils peuvent aussi être renvoyés à une autre définition de la standardisation. Aujourd'hui, les analystes qui souhaitent standardiser les données dans Excel envisagent également des caractères, pas seulement des chiffres.
Par exemple, ils peuvent avoir besoin de normaliser toutes les variantes du mot Avenue (Av., av) ou du mot California (Calif, california, CA) dans les jeux de données. Ils doivent standardiser les valeurs et les mots dans le cadre des techniques de normalisation des données qui peuvent les aider à préparer le jeu de données pour l'analyse.
Les défis de la standardisation des données dans Excel
Lorsqu'il s'agit de noms, la normalisation des données dans Excel est un processus beaucoup plus délicat. Il n'existe pas de formule ou de paramètre simples pour normaliser les données dans Excel afin de remédier aux fautes d'orthographe et aux variantes. Les utilisateurs peuvent avoir recours à des astuces ou à des modules complémentaires, mais ils vont plutôt se résigner à utiliser la fonction Rechercher/Remplacer encore et encore jusqu'à ce que toutes les incohérences aient été résolues. Cela peut demander des heures, voire des semaines. C'est un processus laborieux et chronophage, qui les monopolise de plus en plus à mesure que la quantité de données augmente.
Ces dernières années, de nouvelles solutions sont apparues sur le marché pour faciliter la normalisation des données dans Excel, ce qui relève plus largement de la préparation des données. Des plateformes de préparation de données telles que Trifacta accélèrent le processus de normalisation des données en exploitant le machine learning pour mettre en évidence des données similaires mais mal organisées et recommander des remplacements judicieux.
Par exemple NationBuilder, une plateforme logicielle permettant aux candidats politiques de développer leurs réseaux de soutien, utilise Alteryx au lieu de normaliser les données dans Excel afin de nettoyer les données relatives aux électeurs. Ce sont des jeux de données en désordre, sans véritable mise en forme et incohérents, provenant de centaines de bureaux d'État et de comté différents. Avec Alteryx, NationBuilder a pu réduire considérablement le temps passé à remettre en forme les données en rendant les techniques de normalisation à la fois simples et reproductibles.
Alteryx Designer vs normalisation des données dans Excel
En définitive, pour normaliser des données dans Excel, les analystes doivent passer au peigne fin leurs feuilles de données, trouver les variantes d'un même mot pour les remplacer par la version correcte. Cela demande une grande concentration, mais surtout du temps, et il en faut de plus en plus au fur et à mesure que la quantité de données s'accroît.
Contrairement aux tentatives de normalisation des données dans Excel, avec Alteryx Designer, les analystes peuvent simplement sélectionner un élément de données à normaliser et le système évalue intelligemment les données pour recommander une liste de remplacements que les utilisateurs pourront considérer ou modifier. Cela permet non seulement d'accélérer considérablement les techniques et les modèles de normalisation des données, mais aussi, avec l'aide du machine learning, de s'assurer qu'aucune erreur ne se glisse dans l'analyse.
Les outils visuels, les fonctions conviviales et les processus automatisés de Designer permettent de réduire le temps passé, les erreurs et les problèmes de mise à l'échelle si fréquents dans les pratiques actuelles de normalisation des données. Cela a permis aux clients utilisant Designer de répondre aux besoins de leurs propres clients en matière de collecte, de structuration et d'analyse de jeux de données de plus en plus disparates, plus rapidement, plus facilement et à moindre coût.
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