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Qu’est-ce que la data preparation ?

La data preparation est un préambule essentiel à une analyse efficace, fiable et précise.

Data preparation

Data preparation : définition et avantages

La data preparation permet d'obtenir des données de meilleure qualité pour l'analyse et d'autres tâches liées à la gestion des données. Elle consiste à éliminer les erreurs et à normaliser les données brutes avant leur traitement. Elle implique souvent le reformatage ou la correction des données, la normalisation des formats de données, l'enrichissement des données sources et/ou l'élimination des données aberrantes.

L'objectif de la préparation des données est de garantir la cohérence et la qualité des données. Si ces critères ne sont pas appliqués, ils peuvent contribuer à une intelligence économique incorrecte ou trompeuse, créer des erreurs et rendre l'analyse et l'exploration des données lentes et peu fiables. En préparant les données pour l'analyse dès le départ, les entreprises peuvent être sûres de maximiser le potentiel d'intelligence de ces informations.

La data preparation aide à :

  • Corriger rapidement les erreurs
  • Produire des données de qualité supérieure
  • Prendre de meilleures décisions commerciales

La data preparation est donc essentielle mais souvent fastidieuse et complexe. Des efforts sont souvent nécessaires lors de l'intégration d'applications disparates qui se produit lors des activités de fusion et d'acquisition, mais aussi lorsque des systèmes de données en silo au sein d'une même entreprise sont réunis pour la première fois dans un data warehouse ou un grand data lake. Avec un outil intelligent de data preparation, le processus devient plus rapide et accessible. Exploité dans le Cloud, il offre aussi d'autres avantages, tels que :

Une évolutivité supérieure : la data preparation peut se développer au rythme de l'entreprise. Les entreprises n'ont pas à se soucier de l'infrastructure sous-jacente ni à essayer d'anticiper ses évolutions.

Une pérennité : les mises à jour sont automatiques, de sorte que les nouvelles fonctionnalités ou les corrections de problèmes peuvent être activées dès leur publication. Cela permet aux entreprises de rester en avance sur la courbe d'innovation sans retards ni coûts supplémentaires.

Une utilisation et une collaboration accélérées des données : la préparation des données dans le Cloud signifie qu'elles sont toujours activées, ne nécessitent aucune installation technique et permettent aux équipes de collaborer sur le travail pour des résultats plus rapides.

5 étapes de data preparation

La data preparation est la première étape des projets d'analyse des données. Les spécificités du processus varient en fonction du secteur, de l'entreprise et des besoins, mais le processus reste largement le même :

  • Rassembler des données : rechercher ses données à partir d'un catalogue de données existant ou les ajouter de manière ponctuelle.
  • Découvrir et évaluer les données : après avoir collecté les données, il est important de découvrir chaque ensemble de données. Cette étape consiste à connaître les données et à comprendre ce qui doit être fait avant que les données ne deviennent utiles dans un contexte particulier.
  • Nettoyer et valider les données : le data cleaning est souvent la partie la plus longue du processus mais il est évidemment essentiel. Il peut s’agir de supprimer les données étrangères et les valeurs aberrantes, compléter les valeurs manquantes, faire en sorte que les données soient conformes, masquer les entrées de données privées ou sensibles, etc. Une fois que les données ont été nettoyées, elles doivent être validées.
  • Transformer et enrichir les données : la transformation est un processus de mise à jour du format ou des entrées de valeur a pour objectif d’atteindre un résultat bien défini, ou de rendre les données plus facilement compréhensibles par un public plus large. L'enrichissement des données consiste à ajouter et à relier les données à d'autres informations connexes afin de fournir des informations plus approfondies.
  • Stocker les données : une fois préparées, les données peuvent être stockées ou canalisées dans une application tierce - par exemple un outil d'intelligence économique - ouvrant la voie au traitement et à l'analyse.

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