Nettoyage des données

Qu'est-ce que le data cleansing ?

Le data cleansing, ou nettoyage des données, consiste à identifier et à corriger les erreurs dans un jeu de données brutes, ainsi qu'à supprimer les doublons et les données non pertinentes. Le nettoyage fait partie du processus de data peparation, et permet d'obtenir des données exactes et appropriées pour produire des visualisations, des modèles et des décisions fiables.

Pourquoi le data cleansing est-il important ?

La qualité des analyses et des algorithmes dépend de celle des données sur lesquelles ils s'appuient. En moyenne, les entreprises estiment que près de 30 % de leurs données sont inexactes. Ces données de mauvaise qualité coûtent aux entreprises, 12 % de leur chiffre d'affaires global, mais cela ne s’arrête pas à l’aspect financier. Le nettoyage produit des données cohérentes, structurées et justes, ce qui permet de prendre des décisions éclairées et judicieuses. Il met également en évidence ce qui peut être amélioré en amont dans les environnements d'entrée et de stockage des données, ce qui permet de gagner du temps et de faire des économies, aussi bien sur le moment qu'à long terme.

Le processus de data cleansing

Le nettoyage des données est une étape essentielle dans tout processus analytique et comporte généralement six étapes.

Déduplication : les doublons apparaissent généralement lorsque les données sont fusionnées à partir de différentes sources (feuilles de calcul, sites Web et bases de données, par exemple) ou lorsqu'un client a plusieurs points de contact avec une entreprise ou a soumis des formulaires redondants. Ces données en double utilisent de l’espace sur le serveur et des ressources de traitement, ce qui aboutit à des fichiers plus gros et des analyses moins efficaces. Les règles relatives à la déduplication dépendent du résultat souhaité. Par exemple, si un client a envoyé différents e-mails sur plusieurs pages d’un site Web, une approche prudente consisterait à éliminer seulement les lignes de données où tous les champs sont identiques.

 

Suppression des observations non pertinentes : les données non pertinentes pour la problématique en cours peuvent ralentir le traitement. Ces observations non pertinentes sont uniquement supprimées de l'analyse en cours, et non de la source. Par exemple, lors de l'examen des campagnes de l'année précédente, il n'est pas nécessaire d'inclure des données en dehors de cette période. Gardez à l'esprit cependant que même si une certaine variable n'est pas nécessaire, elle peut être corrélée avec les répercussions observées (par exemple, l'âge du client peut avoir un impact sur l'e-mail le plus efficace).

 

Gestion des données incomplètes : des valeurs peuvent manquer pour certaines données, par exemple, lorsque les clients ne fournissent pas certaines informations. Dans ce cas, il est essentiel de résoudre ce problème afin d'éviter les biais et les erreurs de calcul lors des analyses. Après avoir isolé et examiné les valeurs incomplètes, qui peuvent apparaître sous la forme « 0 », « NA », « aucun », « null » ou « sans objet », déterminez si ces valeurs sont plausibles ou si elles sont dues à des informations manquantes. Bien que la solution la plus simple puisse consister à exclure les données incomplètes, n'oubliez pas que cela peut entraîner des résultats biaisés. Il est également possible de remplacer les valeurs null par des substituts basés sur la modélisation statistique ou conditionnelle, ou de signaler et de commenter les données manquantes.

 

Identification des valeurs inhabituelles : les points de données qui sont éloignés des autres peuvent déformer de manière significative la réalité des données. Ces valeurs inhabituelles peuvent être identifiées par des techniques visuelles ou numériques comme des boîtes à moustache, des histogrammes, des nuages de points ou des cotes z. Dans le cadre d'un processus automatisé, cela permet d'obtenir des hypothèses rapides, de les tester et de résoudre les problèmes de données avec confiance. Une fois identifiées, les valeurs inhabituelles peuvent être incluses ou omises selon leur degré de différence et les méthodes statistiques utilisées dans une analyse donnée.

 

Correction des erreurs structurelles : il est important de corriger les erreurs et les incohérences, y compris celles relatives à la typographie, à la casse, aux abréviations et à la mise en forme. Examinez le type de données de chaque colonne, assurez-vous que les entrées sont correctes et cohérentes (notamment en standardisant les champs) et supprimez les caractères indésirables tels que les espaces blancs excédentaires.

 

Validation : la validation est l'occasion de s'assurer que les données sont exactes, complètes, cohérentes et uniformes. Bien que cette validation soit appliquée tout au long d'un processus automatisé de nettoyage des données, il est toutefois important d'analyser un échantillon pour garantir que tout est correct. C'est également l'occasion de documenter les outils et les techniques qui ont été utilisés tout au long du processus de nettoyage.

L'avenir du Data Cleansing

Le data cleansing est essentiel à une analyse puissante et rigoureuse, mais pour de nombreuses entreprises, il s'agit d'un processus manuel et cloisonné, qui fait perdre du temps et monopolise des ressources. L'automatisation analytique permet d'obtenir un nettoyage des données à la fois reproductible, évolutif et accessible, ce qui rend possible :

• La démocratisation des données et de l'analytique
• L'automatisation des processus métier
• L'amélioration des compétences des collaborateurs, pour des succès rapides et des résultats significatifs

Le data cleansing jette les bases de l'automatisation analytique. Grâce à ce socle fondamental, les entreprises disposent d'une voie clairement tracée pour effectuer des analyses plus approfondies avec l'aide de la data science et du machine learning.

Bien démarrer avec le Data Cleansing

Le nettoyage manuel des données est fastidieux, source d'erreurs et chronophage. Avec sa suite conviviale de blocs de construction, la plateforme d'automatisation analytique d'Alteryx permet aux entreprises d'identifier et de nettoyer les données de mauvaise qualité de différentes façons, le tout sans utiliser de code. Cette plateforme analytique de bout en bout a été conçue en tenant compte de l'importance et des spécifications de l'exploration de données, et repose également sur une conviction : des données bien nettoyées aboutissent à des analyses de qualité. Alteryx Platform crée un processus rapide, reproductible et vérifiable qui, une fois créé, peut être automatisé définitivement.