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Fusion de données

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Qu'est-ce que la fusion de données ?

La fusion de données consiste à combiner des données de différentes sources afin de créer un ensemble de données analytique exploitable pour la prise de décisions métier ou pour un processus métier spécifique. Les entreprises peuvent ainsi créer de la valeur avec diverses sources et produire des analyses plus approfondies.

La différence entre la fusion de données et l'intégration ou l'entreposage de données, c'est qu'elle n'a pas pour objectif principal de créer une version unique d'informations fiables, stockée dans les entrepôts de données ou d'autres systèmes d'enregistrement d'une entreprise. La fusion de données est exécutée par un analyste, métier ou data, et a pour but de constituer un jeu de données analytique qui permettra de répondre à des problématiques métier spécifiques.

Pourquoi la fusion de données est-elle importante ?

La fusion de données permet à un analyste de données d'incorporer dans son analyse des données de tout type et issues de n'importe quelle source pour obtenir plus rapidement de meilleures informations exploitables, ou insights.

La combinaison de deux ensembles de données ou plus met souvent en lumière des informations utiles qui n'auraient pas été découvertes sans la fusion de données. Ces informations offrent une nouvelle perspective qui peut conduire à des décisions plus éclairées.

Traditionnellement, les analystes s'en remettent aux VLOOKUP, aux scripts et aux multiples feuilles de calcul pour construire des jeux de données, mais ces méthodes sont lentes et fastidieuses. L'utilisation de processus manuels ou le recours à des data scientists pour créer des jeux de données sont de plus en plus inefficaces, car c'est incompatible avec le nombre de demandes ponctuelles que les analystes reçoivent.

Les blocs de construction pour la fusion de données accélèrent le processus et peuvent aider les analystes et les dirigeants à obtenir des réponses plus précises.

Si l'on veut rester à la pointe de l'innovation, il faut que l'analyse de données soit axée sur des questions stratégiques globales plutôt que sur les détails des feuilles de calcul et des requêtes SQL manuelles. La fusion de données peut aider les analystes à tirer pleinement profit d'un rôle plus vaste et de l'enrichissement des données nécessaires à la prise de décisions stratégiques.

Le processus de fusion de données

Data Blending Process

Bien que de nombreuses techniques permettent de rassembler les données, des jointures internes et externes à la correspondance partielle et aux unions, la fusion de données se résume à quatre étapes simples.


Préparation des données

La première étape de la collecte de données consiste à déterminer quelles informations pourraient être utiles pour trouver une réponse aux questions posées. Identifiez les ensembles de données pertinents dans diverses sources. Un grand choix de structures ou de types de fichiers s'offre à vous. Toutes les sources de données incluses doivent avoir une dimension commune afin d'être combinées.

La transformation de ces différents types de données en une structure commune qui permet une fusion pertinente, sans toucher à la source de données d'origine, est une tâche que la technologie analytique moderne peut accomplir de manière automatisée et reproductible.


Fusion des données

Combinez les données de diverses sources et personnalisez chaque jointure en fonction de la dimension commune afin de garantir que la fusion de données se déroulera sans problèmes.

Gardez en tête la vue fusionnée que vous souhaitez obtenir et n'incluez que les données essentielles pour répondre aux questions posées, ainsi que tous les champs susceptibles de fournir davantage de contexte à ces réponses lorsqu'une analyse est stratégique. L'ensemble de données obtenu doit être facile à comprendre et à expliquer aux différentes personnes concernées.

Revenez à cette étape pour inclure ou supprimer des données d'un workflow et perfectionner l'analyse.


Validation des résultats

Chacun sait que combiner des données provenant de différentes sources peut entraîner toute une série de problèmes de compatibilité ou de justesse. Examinez les données pour valider les résultats, explorez les enregistrements non concordants et veillez à l'exactitude et à la cohérence de l'ensemble données.

Commencez par nettoyer et structurer les données en fonction du but recherché. Vérifiez ensuite le nouvel ensemble de données pour vous assurer que le type et la taille des données correspondent au format souhaité pour l'analyse.

Enfin, analysez avec un regard critique le résultat de la fusion. C'est une excellente occasion d'explorer les résultats pour déceler tous les enregistrements sans correspondance et de revenir éventuellement en arrière, à l'étape de la préparation des données en amont de la fusion.


Sortie des données

Une fois que le gros du travail, à savoir la fusion de données, est terminé, il est temps d'implémenter les données dans le bon système de Business Intelligence afin que l'ensemble de données fusionné puisse servir à atteindre l'objectif.

Ainsi, vous pouvez réintégrer les résultats dans une base de données, les incorporer dans un processus opérationnel, approfondir l'analyse à l'aide de méthodes statistiques, géographiques ou prédictives, ou les envoyer dans des logiciels de visualisation de données tels que QlikView ou Tableau.

La fusion de données dans l'ensemble des activités d'analyse

La fusion de données est une étape essentielle dans le travail d'analyse global, mais la quantité de sources de données dont dispose une entreprise peut donner l'impression qu'il s'agit d'une opération complexe.

La plateforme d'Automatisation des processus analytiques Alteryx APA™ rend la fusion de données plus conviviale et plus accessible. Les analystes peuvent fournir des insights plus complets en fusionnant facilement des données de sources internes, tierces ou du cloud, puis les analyser à l'aide de blocs de construction géographiques et prédictifs de type « glisser-déposer ». D'autres blocs de construction, tels que la correspondance partielle, vous donnent la possibilité d'établir des correspondances entre deux ensembles de données d'après des attributs connexes mais non identiques, comme les noms et les adresses.

Alteryx vous permet aussi d'enregistrer vos workflows et de les reproduire facilement afin d'optimiser vos fusions de données, actualisations, analyses et traitements ultérieurs.

La plateforme APA permet aux analystes métier, aux utilisateurs IT et aux data scientists de fusionner et d'analyser autant de données que vous voulez pour produire des résultats tangibles. Ainsi, vous pouvez démocratiser l'accès aux données, optimiser et automatiser les processus manuels et améliorer les informations exploitables qui ressortent de l'analyse grâce à des outils analytiques avancés qui nécessitent peu ou pas du tout de code.

Comment démarrer avec la fusion de données

Avec Alteryx, chaque étape du processus de fusion de données devient facile et intuitive. Pour en savoir plus, découvrez le Kit de démarrage pour la fusion de données :

  • Fusionner les données sur les transactions et les clients afin de fournir des insights visuels permettant d'identifier les tendances et les opportunités
  • Fusionner rapidement des données similaires mais non identiques grâce à la correspondance partielle et les intégrer dans des workflows automatisés pour obtenir des insights en temps réel
  • Fusionner les données géographiques pour calculer la répartition des zones publicitaires, augmenter les ventes et améliorer le ROI

Pour en savoir plus sur Alteryx et découvrir en avant-première comment les analystes et les dirigeants peuvent tirer parti de ses fonctionnalités de fusion de données, de traitement, d'analyse et de reporting, profitez de, votre essai gratuit dès aujourd'hui.

Comment joindre plusieurs tables et sources de données (aucun JS ou SQL requis)

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