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Data Preparation

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 ?

Data Preparation Process

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.

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