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Qu’est-ce que le data cleaning ?

Le data cleaning est un processus favorable à l’analyse des données car son objectif est de fournir des données sans erreurs et complètes.

Data cleaning

Définition du data cleaning

Le data cleaning est une étape essentielle de l’analyse ou de la visualisation des données (Data Viz) puisqu’il en garantit la fiabilité. En effet, lors de la collecte de données provenant de plusieurs flux, les informations peuvent comporter des erreurs, être mal saisies ou présenter des lacunes. Le processus de data cleaning supprime ou modifie alors ces données incorrectes, incomplètes, non pertinentes, dupliquées ou mal formatées car elles peuvent entraver le processus ou fournir des résultats inexacts.

L'un des exemples les plus courants de data cleaning est son application dans les data warehouses. Ceux-ci stockent une variété de données provenant de sources disparates et les optimisent pour l'analyse avant toute modélisation. Pour ce faire, les applications d'entrepôt doivent analyser des millions de points de données entrants pour s'assurer de leur exactitude avant de les insérer dans la bonne base de données, table ou autre structure.

5 critères de qualité d’une donnée

Les données de haute qualité doivent répondre à un ensemble de critères de qualité qui sont les suivant :

  • Validité : La mesure dans laquelle les mesures sont conformes à des règles ou contraintes commerciales définies.
  • Précision : Le degré de conformité d'une mesure à une norme ou à une valeur réelle.
  • Exhaustivité : Toutes les mesures requises sont connues.
  • Cohérence : Il y a incohérence lorsque deux éléments de l'ensemble de données se contredisent : par exemple, un client est enregistré dans deux systèmes différents comme ayant deux adresses actuelles différentes, et seule l'une d'entre elles peut être correcte.
  • Uniformité : La mesure dans laquelle un ensemble de données utilise les mêmes unités de mesure dans tous les systèmes. Par exemple, le poids peut être enregistré soit en livres, soit en kilos et doit être converti en une mesure unique à l'aide d'une transformation arithmétique.

6 bonnes pratiques pour le data cleaning

Il existe plusieurs méthodes pour nettoyer les données en fonction de la manière dont elles sont stockées et des réponses recherchées. Voici quelques bonnes pratiques de data cleaning :

  • Surveiller les erreurs : Tenir un registre et observer les tendances concernant l'origine de la plupart des erreurs facilitera l’identification et la corection des données incorrectes ou corrompues.
  • Normaliser les processus.
  • Valider l'exactitude des données une fois que la base de données existante est nettoyée. Rechercher et investir dans des outils de données permet d’assurer un data cleaning en temps réel, notamment avec ceux qui exploitent le Machine Learning.
  • Supprimer les doublons de données pour de gagner du temps lors de l'analyse à l’aide d’outils de data cleaning qui peuvent analyser les données brutes et automatiser le processus.
  • Analysez les données une fois qu’elles ont été normalisées, validées et nettoyées pour éviter les doublons, à l’aide de sources tierces. Des sources tierces fiables peuvent nettoyer et compiler les données pour fournir des informations plus complètes pour la veille économique et l'analyse.
  • Communiquer avec l'équipe sur le nouveau processus standardisé de data cleaning afin qu’elle s’y conforme.

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