Si vous êtes analyste senior, vous connaissez déjà la réponse. Lundi matin, vous vous préparez à analyser un pic d'attrition. Mercredi, vous en êtes encore à réunir trois exports, à corriger une colonne importée comme du texte et à expliquer à un supérieur pourquoi les chiffres de ce trimestre ne concordent pas avec ceux du précédent. L'analyse proprement dite commence jeudi après-midi. Si tant est qu'elle commence.
Il est temps de mettre un nombre crédible sur le temps que prend réellement la préparation des données. Ensuite, évaluez les moyens qu'ont les équipes de réduire ce temps, avec les compromis de chacun, ce qu'il faut exiger d'une solution et comment justifier le projet en interne, afin de décider ce qui est adapté à votre situation au lieu de vous contenter d'acquiescer.
Combien de temps les analystes consacrent-ils réellement à la préparation des données ?
La préparation et le nettoyage restent les tâches les plus chronophages dans l'analytique. Des études récentes le confirment sans cesse. Vous avez probablement déjà entendu le célèbre adage selon lequel les professionnels de la donnée passent 80 % de leur temps à préparer les données et seulement 20 % à les analyser. Mais ces informations remontent à 2016 et de meilleurs outils ont sans doute changé la donne. Mieux vaut donc considérer ces 80 % comme une légende urbaine que comme un fait actuel (Informa TechTarget).
Le tableau actuel est moins tranché, mais plus crédible. Dans l'enquête State of Analytics Engineering 2024 de dbt Labs, plus de la moitié des professionnels citent l'organisation des données pour l'analyse comme étant la tâche la plus chronophage, et 57 % désignent la mauvaise qualité des données comme leur problème le plus fréquent, contre 41 % deux ans plus tôt (dbt Labs, 2024). L'édition 2025 confirme cette tendance : 56 % citent toujours la mauvaise qualité des données comme leur défi le plus courant, alors même que les outils d'IA gagnaient du terrain dans les listes des priorités (dbt Labs, 2025).
Une réserve mérite d'être formulée clairement : bon nombre de ces enquêtes prennent en compte les « data scientists » et les « data practitioners », et non les « analystes » spécifiquement. Mais la réalité du métier est similaire. Que vous développiez un modèle ou un rapport mensuel d'analyse des écarts, vous ne pouvez rien commencer tant que les données ne sont pas nettoyées, combinées et fiables. De plus, le niveau d'exigence monte : on attend de plus en plus des analystes qu'ils vérifient et garantissent la qualité des données, en plus d'effectuer l'analyse elle-même (dbt Labs).
Où passent les heures
La « préparation des données » ressemble à une tâche unique. En réalité, il y en a quatre, chacune prenant du temps sans que vous vous en aperceviez vraiment.
- Trouver et connecter les données : les chiffres des ventes se trouvent dans un système, les dépenses marketing dans un autre et la liste de clients qui fait foi est une feuille de calcul que quelqu'un a renommée « FINAL_v3 ». Exporter, télécharger et réimporter constitue le début peu glorieux de presque toutes les analyses.
- Nettoyer ce que vous trouvez : valeurs null, espaces en fin de champ, casse incohérente, dates dans cinq formats, un champ qui mélange « NY », « New York » et « N.Y. ». Il suffit d'en manquer un, de créer une jointure dessus et vos totaux sont faux sans que rien ne le signale.
- Restructurer et fusionner : les données brutes arrivent rarement sous la forme attendue, alors vous les faites pivoter, les agrégez, scindez une colonne et fusionnez deux sources sur une clé qui correspond à peu près.
- Tout recommencer la semaine suivante : c'est le coût qui s'accumule. Vous préparez à nouveau les mêmes données pour le rapport récurrent, une fois de plus lorsque le schéma source change et encore une fois lorsqu'un collègue a besoin d'une version légèrement différente. La préparation manuelle n'est pas une taxe ponctuelle, c'est un abonnement que vous ne pouvez pas résilier.
Les coûts cachés de la préparation manuelle des données
Les heures perdues constituent un coût évident. Les autres impacts font plus de dégâts et méritent d'être cités, car ce sont eux qui vous permettront de justifier un changement par la suite.
- Erreurs : le nettoyage manuel est propice aux erreurs, par exemple une décimale mal placée, une conversion de date erronée, un filtre qui supprime discrètement des lignes. Une petite erreur ne reste pas petite. Elle se propage jusqu'à la décision qui repose dessus.
- Incohérence : quand trois analystes nettoient les mêmes données chacun à sa façon, on obtient trois versions différentes, et il faut une réunion pour décider laquelle est la bonne.
- Décisions lentes : chaque heure passée sur la préparation est une heure d'attente pour une partie prenante. « Peut-on détailler ça par région ? » : cette question qui devrait demander un après-midi déborde sur la semaine suivante.
- Coût d'opportunité : vous n'êtes pas devenu analyste senior pour passer tout votre temps à faire le ménage dans les données. Quand les tâches élémentaires s'accumulent, il est impossible de trouver du temps pour le travail d'interprétation, celui qui a de la valeur et qu'on ne peut, ni ne veut, automatiser.
Quatre façons de réduire le temps de préparation des données… et les compromis
Il n'y a pas de méthode universelle et la plupart des équipes combinent les quatre approches ci-dessous. L'important est d'adapter l'approche au travail à faire.
| Approche | Idéale pour | Points forts | Compromis à évaluer |
|---|---|---|---|
| 1. Feuilles de calcul et nettoyage manuel | Analyses ponctuelles, de petite envergure et ad hoc | Tout le monde les connaît, rien à mettre en place, totale flexibilité | Source d'erreurs à grande échelle, non réutilisables, difficiles à contrôler et à auditer, se dégradent avec le volume et la récurrence |
| 2. Code personnalisé et scripts SQL | Analystes techniques ou équipes bénéficiant d'un support en ingénierie et d'une logique complexe et sur mesure | Puissant, précis, versionnable | Nécessite de savoir coder, crée une dépendance à une personne clé, lent à transmettre, difficile à revoir pour les métiers |
| 3. Fonctionnalités de préparation des données dans un outil BI | Mise en forme légère liée aux tableaux de bord que vous créez déjà dans cet outil | Pratique, aucun outil supplémentaire, efficace pour les finitions | Souvent captif de cet outil BI, limité pour les fusions intensives ou l'automatisation multi-source, risque de fragmenter la logique |
| 4. Plateforme d'automatisation analytique dédiée | Préparation récurrente et multi-source, dans des équipes aux compétences variées, devant être réutilisable et gouvernée | Faite une seule fois puis planifiée, no-code et compatible avec le code, connectivité étendue, lignage et auditabilité | Investissement dans une plateforme (coût, déploiement, courbe d'apprentissage) disproportionné pour une seule tâche ponctuelle |
Une façon de lire ce tableau : les feuilles de calcul et les scripts ne sont pas « mauvais », ils deviennent simplement coûteux dès que le travail est récurrent et collaboratif. Si la majeure partie de votre préparation de données est ponctuelle, une plateforme est un investissement disproportionné. Si vous refaites la même préparation chaque semaine sur plusieurs sources, et que d'autres collaborateurs doivent pouvoir s'y fier et la réutiliser, c'est exactement là qu'une plateforme dédiée devient rentable.
Ce qu'il faut regarder quand on évalue une solution
Si vous estimez que le problème de la préparation de données récurrente et partagée mérite d'être résolu par un outil, évaluez les critères suivants. Utilisez-les comme une checklist pour comparer les fournisseurs.
- Réutilisabilité et planification : pouvez-vous créer la logique de préparation une fois pour toutes et et la relancer automatiquement, ou faut-il la recréer à chaque cycle ? Dans Alteryx One, la préparation prend la forme d'un workflow visuel que vous pouvez réutiliser et planifier, afin que le rapport du lundi puisse s'exécuter avant même que votre réveil sonne.
- Tous les niveaux de compétence : l'outil doit convenir aux profils no-code, low-code et à l'aise avec le code, pour que les analystes ne soient pas contraints d'apprendre à coder rien que pour nettoyer des données, et que vos spécialistes Python et SQL ne se sentent pas bridés.
- Connectivité à vos sources réelles : vérifiez que la connexion s'effectue là où se trouvent vos données. Alteryx One propose plus de 100 connecteurs prédéfinis pour des sources comme Snowflake, Databricks et Salesforce, évitant ainsi les fastidieuses opérations manuelles d'exportation et de réimportation.
- Gouvernance, lignage et auditabilité : un collègue peut-il relire la logique, et êtes-vous en mesure de montrer comment un chiffre a été produit ? Un workflow visuel est beaucoup plus facile à transmettre et à auditer qu'un script qu'une seule personne peut comprendre.
- Une assistance IA vérifiable : l'IA doit accélérer le travail sans tout diriger. Ask Alteryx est un assistant de chat dans Alteryx One Designer qui suggère et place les outils, résume et documente un workflow et vous permet de vérifier le résultat avant de le passer en production. Cette précaution est une fonctionnalité, pas un défaut.
- À la bonne échelle : cherchez des éditions et des tarifs adaptés à votre équipe. Pour un analyste senior gérant l'analytique et le reporting de bout en bout, l'Édition Professionnelle est le point de départ naturel. L'Édition Enterprise est adaptée lorsque l'automatisation et la gouvernance doivent passer à l'échelle de toute l'entreprise.
Convaincre en interne
La plupart des décisions relatives aux outils analytiques dépassent le seul cadre de l'analyste qui en subit les contraintes. Pour susciter l'adhésion, adaptez votre discours au langage de chaque interlocuteur.
- La direction s'intéresse au temps retrouvé et aux décisions plus rapides et plus cohérentes. Présentez cela sous l'angle du temps que l'analyse gagne sur le nettoyage des données et qu'il peut consacrer à l'analyse. Expliquez aussi que cela mettrait fin aux arbitrages récurrents sur l'exactitude des chiffres.
- Les équipes IT et gouvernance des données s'intéressent au contrôle. Les workflows visuels et réutilisables sont vérifiables et auditables : la discussion sur la gouvernance devient plus simple qu'avec une prolifération de feuilles de calcul et de scripts personnels.
- Vos pairs veulent savoir comment cela améliore leur semaine de travail. Un petit projet pilote sur un rapport récurrent pénible est généralement plus convaincant que n'importe quelle présentation.
Une rapide auto-évaluation
Vous n'avez pas besoin d'une étude formelle pour faire votre propre estimation. Si ces questions vous font grimacer, sachez que le temps perdu tient à une faille dans le processus. Et une faille, ça se corrige.
- Combien d'heures par semaine passez-vous avant même que l'analyse ne commence ?
- Quelle part de ce travail avez-vous déjà faite, presque à l'identique ?
- Quand deux personnes sortent « le même » rapport, les chiffres concordent-ils du premier coup ?
- Si vous preniez une semaine de congé, les rapports récurrents seraient-ils là quand même ?
Travailler plus efficacement
Le temps consacré à la préparation des données n'atteindra jamais zéro, et ce n'est pas le but. Une préparation rigoureuse est le garant de la fiabilité des analyses. Mais il y a une vraie différence entre une préparation qui produit quelque chose de réutilisable et une préparation à refaire de zéro le lundi suivant. Pour un travail ponctuel, une feuille de calcul ou un script rapide suffit. Pour une tâche récurrente et multi-source dont d'autres dépendent, une plateforme permettant de créer le processus une fois pour toutes et de le réutiliser est généralement ce qui permet de récupérer ce temps précieux. Adaptez l'outil au besoin, et consacrez votre temps aux questions auxquelles vous seul pouvez répondre.
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