Pourquoi le nettoyage des données est essentiel et comment vous pouvez mettre en œuvre des processus et des solutions de propreté des données

Nettoyage des données : comment nettoyer vos données

La mauvaise qualité des données est une préoccupation croissante pour de nombreux chefs d'entreprise car ils ne parviennent pas à atteindre leurs objectifs ciblés. L'équipe d'analystes de données - qui est censée produire des informations fiables sur les données - passe 80 % de son temps à nettoyer et à préparer les données, et seulement 20% du temps reste à faire l'analyse proprement dite. Cela a un impact énorme sur la productivité de l'équipe car elle doit valider manuellement la qualité des données de plusieurs ensembles de données.

84 % des PDG sont préoccupés par la qualité des données sur lesquelles ils fondent leurs décisions.

Perspectives mondiales du PDG, Forbes Insight et KPMG

Face à de tels problèmes, les organisations recherchent un moyen automatisé, plus simple et plus précis de nettoyer et de normaliser les données. Dans ce blog, nous examinerons certaines des activités de base impliquées dans le nettoyage des données et comment vous pouvez les mettre en œuvre.

Qu'est-ce que le nettoyage des données ?

Le nettoyage des données est un terme général qui fait référence au processus de rendre les données utilisables à toute fin prévue. Il s'agit d'un processus de correction de la qualité des données qui élimine les informations incorrectes et non valides des ensembles de données et des valeurs standardisées pour obtenir une vue cohérente sur toutes les sources disparates. Le processus comprend généralement les activités suivantes :

  1. Retirer et remplacer – Les champs d'un ensemble de données contiennent souvent des caractères de début ou de suivi ou des signes de ponctuation qui ne sont d'aucune utilité et doivent être remplacés ou supprimés pour une meilleure analyse (tels que des espaces, des zéros, des barres obliques, etc.). 
  2. Analyser et fusionner – Parfois, les champs contiennent des éléments de données agrégés, par exemple, le Adresse le champ contient Numéro de rueNom de rueCityRégion, etc. Dans de tels cas, les champs agrégés doivent être analysés dans des colonnes séparées, tandis que certaines colonnes doivent être fusionnées pour obtenir une meilleure vue des données - ou quelque chose qui fonctionne pour votre cas d'utilisation.
  3. Transformer les types de données – Cela implique de changer le type de données d'un champ, comme une transformation Numéro de téléphone  domaine qui était auparavant Chaîne à Numéro . Cela garantit que toutes les valeurs du champ sont exactes et valides. 
  4. Valider les modèles – Certains champs sont censés suivre un modèle ou un format valide. Pour cela, le processus de nettoyage des données reconnaît les modèles actuels et les transforme pour en garantir l'exactitude. Par exemple, le Téléphone américain Numéro  suivant le modèle : AAA-BBB-CCCC
  5. Supprimer le bruit – Les champs de données contiennent souvent des mots qui n'ajoutent pas beaucoup de valeur et introduisent donc du bruit. Par exemple, considérez ces noms de société 'XYZ Inc.', 'XYZ Incorporated', 'XYZ LLC'. Tous les noms de société sont identiques, mais vos processus d'analyse peuvent les considérer comme uniques, et la suppression de mots tels que Inc., LLC et Incorporated peut améliorer la précision de votre analyse.
  6. Faire correspondre les données pour détecter les doublons – Les ensembles de données contiennent généralement plusieurs enregistrements pour la même entité. De légères variations dans les noms de clients peuvent amener votre équipe à effectuer plusieurs entrées dans votre base de données clients. Un ensemble de données propre et standardisé doit contenir des enregistrements uniques - un enregistrement par entité. 

Données structurées contre données non structurées

Un aspect moderne des données numériques est qu'elles ne s'intègrent pas de manière cohérente dans un champ numérique ou une valeur textuelle. Les données structurées sont ce avec quoi les entreprises travaillent généralement - quantitatif les données stockées dans des formats spécifiques tels que des feuilles de calcul ou des tableaux pour travailler plus facilement. Cependant, les entreprises travaillent de plus en plus avec des données non structurées… c'est qualitatif données.

Un exemple de données non structurées est le langage naturel à partir de sources textuelles, audio et vidéo. L'un des plus courants en marketing consiste à glaner le sentiment de la marque à partir des avis en ligne. L'option étoile est structurée (par exemple, score de 1 à 5 étoiles), mais le commentaire n'est pas structuré et les données qualitatives doivent être traitées par traitement du langage naturel (PNL) algorithmes pour former une valeur quantitative du sentiment.

Comment garantir la propreté des données ?

Le moyen le plus efficace de garantir la propreté des données consiste à auditer chaque point d'entrée dans vos plateformes et à les mettre à jour par programmation pour garantir que les données sont correctement saisies. Cela peut être accompli de plusieurs façons :

  • Champs obligatoires – s'assurer qu'un formulaire ou une intégration doit passer par des champs spécifiques.
  • Utilisation des types de données de champ – fournir des listes limitées pour la sélection, des expressions régulières pour formater les données et stocker les données dans les types de données appropriés pour contraindre les données au format et au type de stockage appropriés.
  • Intégration de services tiers – l'intégration d'outils tiers pour s'assurer que les données sont correctement stockées, comme un champ d'adresse qui valide l'adresse, peut fournir des données cohérentes et de qualité.
  • Validation – demander à vos clients de valider leur numéro de téléphone ou leur adresse e-mail peut garantir que des données exactes sont stockées.

Un point d'entrée ne doit pas seulement être un formulaire, il doit être le connecteur entre chaque système qui transmet des données d'un système à un autre. Les entreprises utilisent souvent des plates-formes pour extraire, transformer et charger (ETL) des données entre les systèmes afin de garantir le stockage de données propres. Les entreprises sont encouragées à effectuer découverte de données des audits pour documenter tous les points d'entrée, de traitement et d'utilisation des données sous leur contrôle. Ceci est essentiel pour garantir le respect des normes de sécurité et des réglementations en matière de confidentialité.

Comment nettoyer vos données ?

Bien qu'il soit optimal de disposer de données propres, il existe souvent des systèmes hérités et une discipline laxiste pour l'importation et la capture de données. Cela fait du nettoyage des données une partie intégrante des activités de la plupart des équipes marketing. Nous avons examiné les processus impliqués par les processus de nettoyage des données. Voici les manières facultatives dont votre organisation peut mettre en œuvre le nettoyage des données :

Option 1 : Utiliser une approche basée sur le code

Python et R sont deux langages de programmation couramment utilisés pour coder des solutions permettant de manipuler des données. L'écriture de scripts pour nettoyer les données peut sembler bénéfique puisque vous devez ajuster les algorithmes en fonction de la nature de vos données, mais il peut être difficile de maintenir ces scripts dans le temps. De plus, le plus grand défi de cette approche est de coder une solution généralisée qui fonctionne bien avec divers ensembles de données, plutôt que de coder en dur des scénarios spécifiques. 

Option 2 : Utilisation des outils d'intégration de plateforme

De nombreuses plates-formes offrent des services programmatiques ou sans code connecteurs pour déplacer les données entre les systèmes dans le bon format. Les plates-formes d'automatisation intégrées gagnent en popularité afin que les plates-formes puissent s'intégrer plus facilement entre les ensembles d'outils de leur entreprise. Ces outils intègrent souvent des processus déclenchés ou planifiés qui peuvent être exécutés lors de l'importation, de l'interrogation ou de l'écriture de données d'un système à un autre. Certaines plateformes, comme Automatisation des processus robotiques (RPA), peuvent même saisir des données dans des écrans lorsque les intégrations de données ne sont pas disponibles.

Option 3 : Utiliser l'intelligence artificielle

Les ensembles de données du monde réel sont très divers et la mise en œuvre de contraintes directes sur les champs peut donner des résultats inexacts. C'est là que l'intelligence artificielle (AI) peut être très utile. La formation de modèles sur des données correctes, valides et précises, puis l'utilisation des modèles formés sur les enregistrements entrants peuvent aider à signaler les anomalies, à identifier les opportunités de nettoyage, etc.

Certains des processus qui peuvent être améliorés avec l'IA lors du nettoyage des données sont mentionnés ci-dessous :

  • Détection d'anomalies dans une colonne.
  • Identifier les dépendances relationnelles incorrectes.
  • Recherche d'enregistrements en double grâce au clustering.
  • Sélection d'enregistrements maîtres en fonction de la vraisemblance calculée.

Option 4 : Utiliser des outils de qualité des données en libre-service

Certains fournisseurs proposent diverses fonctions de qualité des données sous forme d'outils, tels que logiciel de nettoyage de données. Ils utilisent des algorithmes de pointe ainsi que des algorithmes propriétaires pour le profilage, le nettoyage, la normalisation, la mise en correspondance et la fusion de données provenant de sources disparates. Ces outils peuvent agir comme plug-and-play et nécessitent le moins de temps d'intégration par rapport à d'autres approches. 

Échelle de données

Les résultats d'un processus d'analyse de données sont aussi bons que la qualité des données d'entrée. Pour cette raison, comprendre les défis de la qualité des données et mettre en œuvre une solution de bout en bout pour rectifier ces erreurs peut aider à garder vos données propres, standardisées et utilisables à toutes les fins prévues. 

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