Data Blending

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

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.