Qu'est-ce que la Data Preparation ?
La data preparation, parfois appelée « pré-traitement », consiste à nettoyer et à consolider les données brutes avant de les utiliser pour une analyse de l'activité ou le machine learning. Une préparation des données minutieuse est peut-être une tâche ingrate, mais elle n'en reste pas moins une composante essentielle d'une analyse de données réussie.
C'est une étape indispensable pour valider, nettoyer et enrichir correctement les données brutes afin de pouvoir en tirer des enseignements clairs et pertinents. La validité et l'efficacité de l'analyse métier ou d'un business model dépendent de la qualité de la préparation des données effectuée au tout début.
Pourquoi la Data Preparation est-elle importante ?
Les décisions que prennent les responsables sont à la hauteur de la qualité des données qui les étayent. Lorsque la data preparation est minutieuse et exhaustive, les analystes métier et les data scientists peuvent faire confiance à leurs données, les comprendre et poser les bonnes questions, ce qui améliore la justesse et la pertinence de leurs analyses et de la modélisation. De meilleures analyses produisent de meilleures informations exploitables, ou insights, d'où de meilleurs résultats pour l'entreprise.
Pour obtenir un niveau d'analyse et d'information optimal, il faut mettre en œuvre une stratégie de préparation des données qui donne la priorité à ces trois caractéristiques :
- Accessibilité : tous les membres du personnel, indépendamment de leur niveau de compétence, doivent pouvoir accéder aux données en toute sécurité depuis une source d'informations unique et fiable
- Transparence : tout le monde doit avoir la possibilité de voir, de vérifier et d'affiner n'importe quelle étape de l'opération de data preparation qui a été effectuée
- Reproductibilité : la data preparation étant réputée chronophage et répétitive (elle peut prendre jusqu'à 80 % du temps consacré à tout projet analytique), les stratégies efficaces reposent sur des solutions conçues pour la reproductibilité et l'automatisation.
Avec des outils de préparation des données en libre-service, les analystes et data scientists peuvent rationaliser le processus de préparation des données. Ils ont ainsi plus de temps pour rapidement trouver de précieuses informations exploitables et prendre des décisions.
Quelles sont les étapes du processus de data preparation ?
Les étapes de la data preparation peuvent varier en fonction du secteur d'activité ou des besoins, mais elles sont généralement les suivantes :
- Acquisition de données : identifier les données nécessaires, les rassembler et mettre en place un accès constant pour permettre la production d'analyses percutantes et fiables
- Exploration des données : évaluer la qualité des données, examiner leur distribution et analyser la relation entre chaque variable afin de mieux comprendre comment créer une analyse (ce qu'on appelle également profilage des données)
- Nettoyer des données : améliorer la qualité des données et la productivité globale en supprimant les données inutiles, en éliminant les données de mauvaise qualité ou en corrigeant les inexactitudes afin d'obtenir des informations exploitables dépourvues d'erreur
- Transformation des données : mettre en forme, orienter, agréger et enrichir les jeux de données utilisés dans une analyse afin de produire des informations exploitables plus pertinentes
Bien que les processus de data preparation s'appuient les uns sur les autres dans une suite d'opérations, ce n'est pas toujours linéaire. Ces étapes peuvent être effectuées dans un ordre différent, en fonction des données et des questions posées. Il est fréquent de revenir sur une étape précédente lorsque de nouveaux éléments sont découverts ou que de nouvelles sources de données sont intégrées au processus.
Comme chacun sait, l'ensemble du processus de data preparation peut se révéler long, itératif et répétitif. Il est donc important de veiller à ce que les différentes étapes soient faciles à comprendre, reproduire, reprendre et corriger, afin que les analystes et les data scientists puissent passer plus de temps à analyser les données qu'à les préparer.
Voyons de plus près chacune de ces étapes.
Acquisition de données
Tout processus de préparation des données commence par l'acquisition des données que les analystes ou data scientists utiliseront. Ils s'appuieront sans doute sur des collègues (par exemple l'IT/ingénieurs data) pour obtenir les données nécessaires à l'analyse. Celles-ci se trouvent probablement dans un logiciel d'entreprise, un entrepôt de données cloud ou un lac de données. L'IT fournit généralement ces données dans un format accessible, tel qu'un document Excel ou CSV.
Les logiciels analytiques modernes permettent de ne plus dépendre des ingénieurs data, de sorte que les analystes de tout niveau de compétence peuvent puiser directement dans des sources fiables telles qu'AWS, Snowflake, SQL, Oracle, SPSS, Salesforce, Marketo ou d'autres applications, entrepôts de données ou lacs de données. Autrement dit, les analystes peuvent se charger eux-mêmes de l'acquisition des données essentielles pour leurs rapports de routine ainsi que pour les nouveaux projets analytiques.
Exploration des données
L'examen et le profilage des données permettent aux analystes et aux data scientists de comprendre comment l'analyse va prendre forme. Des outils analytiques visuels et des statistiques récapitulatives telles que les plages de valeurs, la moyenne et l'écart type leur permettent de se faire une première idée des données. Si elles sont trop volumineuses pour être exploitées facilement, il peut être utile de les segmenter et d'utiliser des outils analytiques permettant l'échantillonnage des données.
Au cours de cette phase, les analystes et les data scientists doivent également évaluer la qualité du jeu de données. Les données sont-elles complètes ? Les tendances sont-elles celles attendues ? Si non, pourquoi ? Les analystes doivent discuter de ce qui est sous leurs yeux avec les propriétaires des données, observer de plus près les valeurs surprenantes ou les anomalies, puis chercher à déterminer s'il est possible d'améliorer la qualité. S'il peut être frustrant de rejeter un jeu de données médiocre, c'est préférable pour la suite. La mauvaise qualité ne fait que s'amplifier à mesure que l'on avance dans le processus d'analyse des données.
Nettoyage des données
Au cours de la phase d'exploration, les analystes peuvent constater que les données sont mal structurées et qu'elles ont besoin d'être nettoyées pour améliorer la qualité. C'est là que le nettoyage des données entre en jeu. Voici en quoi il consiste :
- Correction des erreurs de saisie
- Suppression des doublons ou des valeurs aberrantes
- Élimination des données manquantes
- Masquage d'informations sensibles ou confidentielles, comme les noms ou les adresses
Transformation des données
Les données se présentent sous de nombreuses formes, tailles et structures. Certaines sont prêtes à être analysées, tandis que d'autres jeux de données semblent être exprimés en langue étrangère.
La transformation des données, qui vise à garantir qu'elles apparaîtront dans un format ou une structure permettant de répondre aux questions posées, est une étape essentielle si l'on veut produire des résultats parlants. Les actions varient en fonction du logiciel ou de la langue utilisés pour l'analyse des données.
Voici quelques exemples de transformations courantes :
- Faire pivoter ou changer l'orientation des données
- Convertir les formats de date
- Agréger les données de vente et de performance dans le temps
Data Preparation pour le machine learning
Le machine learning est un type d'intelligence artificielle dans lequel les algorithmes, ou modèles, utilisent des quantités massives de données pour améliorer leurs performances. Les données structurées et non structurées sont essentielles pour entraîner et valider des algorithmes de machine learning qui sous-tendent tout système ou processus d'IA. L'essor du Big Data et du cloud computing a augmenté de manière exponentielle les cas d'usage et les applications de l'IA, mais il ne suffit pas d'avoir beaucoup de données pour créer un modèle de machine learning performant. Les données brutes sont difficiles à intégrer dans les modèles cloud et de machine learning, parce qu'il y a toujours des anomalies et des valeurs manquantes qui rendent les données difficiles à utiliser ou qui aboutissent à des modèles imprécis. Pour obtenir des modèles de machine learning précis et fiables, il faut passer beaucoup de temps sur la préparation des données.
Selon une étude réalisée par Anaconda, les data scientists consacrent 45 % de leur temps à des tâches de préparation des données, chargement et nettoyage compris. Grâce aux outils de préparation des données en libre-service, les data scientists et les citizen data scientists peuvent automatiser une grande partie du processus de data preparation et consacrer leur temps à des activités de Data Science à plus forte valeur ajoutée.
Data Preparation dans le cloud
Avec l'essor des centres de stockage dans le cloud, y compris les entrepôts et les lacs de données cloud, les entreprises sont en mesure d'accroître l'accessibilité et la rapidité de la préparation et de l'analytique des données, tout en tirant parti de la puissance du cloud pour améliorer la sécurité et la gouvernance. Historiquement, les entreprises stockaient leurs données dans des data centers sur site. Avec ces serveurs physiques, elles sont moins en mesure d'augmenter ou de réduire leur utilisation des données à la demande. De plus, leur coût de fonctionnement est élevé et il leur faut souvent beaucoup de temps, en particulier pour de grands jeux de données.
Face à l'explosion des données, les entreprises avaient besoin de capacités de stockage plus importantes et d'insights plus rapides. Avec l'essor du cloud, les utilisateurs finaux peuvent désormais accéder facilement aux données par l'intermédiaire de puissants serveurs distants via Internet et moduler leur utilisation des ressources de stockage et de traitement à la demande. C'est essentiel pour être efficace dans la préparation des données et la création des pipelines de données. Toutefois, les entreprises doivent tenir compte des différences entre les entrepôts de données cloud et les lacs de données cloud lorsqu'elles passent à une solution cloud.
Les entrepôts de données cloud hébergent des données structurées et filtrées qui ont déjà été traitées et préparées dans un but spécifique. Cela est utile lorsque les entreprises prévoient des cas d'usage similaires pour leurs données, car le jeu de données traité peut être réutilisé à l'infini. Cependant, après cette préparation initiale des données, les cas d'usage deviennent très limités. Essayer de ramener les données traitées à leur état antérieur ou de les réutiliser présente un risque important, car il est très probable que des éléments disparaissent ou changent lors de cette opération, ce qui compromet la fidélité des données.
Les lacs de données cloud, quant à eux, sont de vastes dépôts de données brutes que les entreprises peuvent utiliser et réutiliser à des fins multiples. Les analystes métier et data scientists de l'entreprise peuvent avoir des cas d'usage très différents. Les lacs de données cloud offrent un stockage rentable et un accès étendu aux données sans risque de perte d'informations critiques au cours du processus de structuration.
La place de la data preparation dans l'analyse de données
Une bonne préparation des données est le fondement d'un machine learning et d'analyses valides et puissantes. C'est une pièce maîtresse de l'écosystème analytique global que l'on appelle « automatisation analytique ». Grâce aux outils de préparation et d'automatisation des données que procure la technologie d'automatisation analytique, les utilisateurs de données peuvent récupérer le temps et l'énergie mentale qu'ils consacraient auparavant à la préparation manuelle des données.
Outils Alteryx pour la data preparation
Une solution telle qu'Alteryx Analytics Automation Platform peut vous aider à accélérer le processus de data preparation, sans sacrifier la qualité. Elle permet en outre de rendre le processus plus reproductible et accessible au reste de l'entreprise. Grâce à Alteryx Platform, les analystes de données, les ingénieurs data, les citizen data scientists, les data scientists et les services IT sont en mesure de transformer les données en résultats. Autrement dit, vous pouvez simultanément démocratiser les données et les analyses, optimiser et automatiser les processus et améliorer les compétences de vos collègues.
Alors que les ensembles de données sont de plus en plus volumineux, une plateforme capable de préparer, de traiter et d'automatiser vos analyses de données et votre machine learning est un élément indispensable à la réussite de votre entreprise.
Avec Alteryx Analytics Automation Platform, la préparation des données et l'analyse deviennent intuitives, efficaces et agréables. Outre le volume exceptionnel de modules de préparation des données, Alteryx permet également plus que jamais d'automatiser, de documenter, de partager et d'étendre vos efforts stratégiques de préparation des données, accélérant ainsi d'autres parties du processus analytique, y compris le machine learning.
Mais ne nous croyez pas sur parole. Lancez-vous dès aujourd'hui avec l'un de nos Kits de démarrage, qui sont des modèles analytiques prédéfinis pour commencer à résoudre des problématiques en quelques secondes. Il vous suffit de télécharger le Kit de démarrage et d'intégrer vos données pour expérimenter différents cas d'usage (départements, secteurs, disciplines analytiques ou intégrations techniques).
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- Obtenez des informations riches avec des analyses géospatiales, statistiques et prédictives sur de grands jeux de données grâce à l'analytique low-code/no-code en glisser-déposer<br>
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- Échangez des données avec votre instance AWS S3, Redshift ou Athena ou téléchargez-les
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