Qu’est-ce que la Data Preparation ?
La data preparation, parfois appelée « pré-traitement », consiste à nettoyer
et à consolider les données brutes avant de les utiliser pour une analyse de
l’activité. Une préparation des données minutieuse est peut-être une tâche
ingrate, mais elle n’en reste pas moins une composante essentielle d’une
analyse de données réussie.
C’est une étape indispensable pour valider, nettoyer et enrichir correctement
les données brutes afin de pouvoir en tirer des enseignements clairs et
pertinents. La validité et l’efficacité d’une analyse de l’activité dépendent
de la qualité de la préparation des données effectuée au tout début.
Pourquoi la data preparation est-elle importante ?
Les décisions que prennent les responsables sont à la hauteur de la qualité
des données qui les étayent. Lorsque la data preparation est minutieuse et
exhaustive, les analystes peuvent faire confiance à leurs données, les
comprendre et poser les bonnes questions, ce qui améliore la justesse et la
pertinence de leurs analyses. De meilleures analyses produisent de meilleures
informations exploitables, ou insights, d’où de meilleurs résultats pour
l’entreprise.
Pour obtenir un niveau d’analyse et d’information optimal, il faut mettre en
œuvre une stratégie de préparation des données qui donne la priorité à ces
trois caractéristiques :
- Accessibilité: tous les collaborateurs, indépendamment de
leur niveau de compétence, doivent pouvoir accéder aux données en toute
sécurité depuis une source d’informations unique et fiable - Transparence: tout le monde doit avoir la possibilité de
voir, de vérifier et d’affiner n’importe quelle étape de l’opération de data
preparation qui a été effectuée - Reproductibilité: la data preparation étant réputée
chronophage et répétitive, les stratégies efficaces reposent sur des
solutions conçues pour la reproductibilité
Avec la bonne solution, les analystes et les équipes peuvent rationaliser le
processus de préparation des données. Ils ont ainsi plus de temps pour trouver
plus rapidement de précieuses informations exploitables et ainsi améliorer les
résultats opérationnels.
Quelles sont les étapes du processus de data preparation ?
Le processus de préparation des données peut varier en fonction du secteur
d’activité ou des besoins, mais il comprend généralement les étapes suivantes
:
- Acquisition de données: identifier les données
nécessaires, les rassembler et mettre en place un accès constant pour
permettre la production d’analyses percutantes et fiables - Exploration des données: déterminer la qualité des données,
examiner la distribution et analyser la relation entre chaque variable pour
mieux comprendre comment créer une analyse - Nettoyage des données: améliorer la qualité des données et
la productivité globale afin d’obtenir des informations exploitables
fiables, dépourvues d’erreur - Transformation des données: mettre en forme, orienter,
agréger et enrichir les ensembles de données utilisés dans une analyse afin
de produire des informations exploitables plus pertinentes
Bien que les processus de data preparation s’appuient les uns sur les autres
dans une suite d’opérations, ce n’est pas toujours linéaire. Ces étapes
peuvent être effectuées dans un ordre différent, en fonction des données et
des questions posées. Il est fréquent de revenir sur une étape précédente
lorsque de nouveaux éléments sont découverts ou que de nouvelles sources de
données sont intégrées au processus.
Comme chacun sait, l’ensemble du processus de data preparation peut se révéler
long, itératif et répétitif. Il est donc important de veiller à ce que les
différentes étapes soient faciles à comprendre, reproduire, reprendre et
corriger, afin que les analystes puissent passer plus de temps à analyser les
données qu’à les préparer.
Voyons de plus près chacune de ces étapes.
Acquisition de données
Tout processus de préparation des données commence par l’acquisition des
données que les analystes utiliseront. Ils s’appuieront sans doute sur des
collègues (par exemple l’IT) pour obtenir les données nécessaires à l’analyse.
Celles-ci se trouvent probablement sur un logiciel d’entreprise ou un système
de gestion des données. L’IT fournit généralement ces données dans un format
accessible, tel qu’un document Excel ou un fichier CSV.
Les solutions analytiques modernes permettent de ne plus dépendre d’un
intermédiaire chargé des diverses opérations de data wrangling et de puiser
directement dans des sources fiables telles que SQL, Oracle, SPSS, AWS,
Snowflake, Salesforce et Marketo. Autrement dit, les analystes peuvent se
charger eux-mêmes de l’acquisition de données essentielles pour leurs rapports
de routine ainsi que pour les nouveaux projets d’analyse.
Exploration des données
L’examen et le profilage des données permettent aux analystes de comprendre
comment l’analyse va prendre forme. Des outils d’analyse visuelle et des
statistiques récapitulatives telles que les plages de valeurs, la moyenne et
l’écart type leur permettent de se faire une première idée des données. Si les
données sont trop volumineuses pour être facilement exploitées, il est
possible de les segmenter.
Au cours de cette phase, les analystes doivent également évaluer la qualité de
l’ensemble de données. Les données sont-elles complètes ? Les tendances
sont-elles celles qu’ils pensaient ? Si ce n’est pas le cas, pourquoi ? Les
analystes doivent discuter de ce qu’ils voient avec les propriétaires des
données, observer de plus près les valeurs surprenantes ou les anomalies, puis
chercher à déterminer s’il est possible d’améliorer la qualité. S’il peut être
frustrant de rejeter un ensemble de données médiocre, c’est préférable pour la
suite. La mauvaise qualité ne fait que s’amplifier à mesure que l’on avance
dans le processus d’analyse des données.
Nettoyage des données
Au cours de la phase d’exploration, les analystes peuvent constater que les
données sont mal structurées et qu’elles ont besoin d’être nettoyées pour
améliorer la qualité. C’est là que le nettoyage des données entre en jeu.
Voici en quoi cela consiste :
- Correction des erreurs de saisie
- Suppression des doublons ou des valeurs aberrantes
- Élimination des données manquantes
- Masquage d’informations sensibles ou confidentielles, comme les noms ou les
adresses
Transformation des données
Les données se présentent sous de nombreuses formes, tailles et structures.
Certaines sont prêtes à être analysées, tandis que d’autres ensembles de
données semblent provenir d’une langue étrangère.
La transformation des données, qui vise à garantir qu’elles apparaîtront dans
un format ou une structure permettant de répondre aux questions posées, est
une étape essentielle si l’on veut produire des résultats parlants. Les
actions varient en fonction du logiciel ou de la langue utilisés pour
l’analyse des données.
Voici quelques exemples de transformations courantes:
- Faire pivoter ou changer l’orientation des données
- Convertir les formats de date
- Agréger les données de vente et de performance dans le temps
La place de la data preparation dans l’analyse de données
Une bonne préparation des données est le fondement d’analyses valides et
puissantes. C’est une pièce maîtresse de l’écosystème analytique global que
l’on appelle
Automatisation des processus analytiques.
Grâce aux outils de préparation et d’automatisation des données que procure la
technologie d’Automatisation des processus analytiques (APA), les utilisateurs
de données peuvent récupérer le temps et l’énergie mentale qu’ils consacraient
auparavant à la préparation manuelle des données.
Lancez-vous dans la data preparation
Une solution telle que la plateforme d’Automatisation des processus
analytiques Alteryx APA™ peut vous aider à accélérer le processus de data
preparation, sans sacrifier la qualité. Elle permet en outre de rendre le
processus plus reproductible et accessible au reste de l’entreprise.
Grâce à la plateforme Alteryx, les analystes, les citizen data scientists, les
data scientists et l’IT sont en mesure de transformer les données en
résultats. Autrement dit, vous pouvez simultanément démocratiser les données
et les analyses, optimiser et automatiser les processus et améliorer les
compétences de vos collaborateurs.
Alors que les ensembles de données sont de plus en plus volumineux, une
plateforme capable de préparer, de traiter et d’automatiser vos analyses de
données est un élément indispensable à la réussite de votre entreprise.
Avec la plateforme analytique de bout en bout que propose Alteryx, la
préparation des données et l’analyse deviennent intuitives, efficaces et
agréables. Au-delà du volume exceptionnel de blocs de construction pour la
data preparation, Alteryx permet également de documenter, de partager et
d’étendre vos opérations stratégiques de préparation des données plus
rapidement et plus facilement que jamais.
Mais ne nous croyez pas sur parole. Faites un essai aujourd’hui.