Data wrangling

Qu’est-ce que le data wrangling ?

Les entreprises ont à traiter de grandes quantités de données brutes, dont la préparation avant l’analyse peut se révéler chronophage et coûteuse. Le data wrangling
allège ce processus en transformant, en nettoyant et en enrichissant les données pour les rendre applicables, exploitables et
utiles. Contrairement au prétraitement ou à la préparation des données, le wrangling a lieu tout au long de l’analyse et de
la création de modèles pour l’analytique des données.

Le data wrangling améliore la qualité
des données analysées : au lieu de perdre du temps et de monopoliser des ressources à cause d’une mauvaise qualité,
les équipes peuvent produire des analyses précises et significatives qui optimisent les solutions, les décisions et
les résultats.

Les étapes du data wrangling

Le data wrangling comprend cinq étapes majeures : explorer, transformer,
nettoyer, enrichir et stocker.

Explorer : l’exploration ou la découverte de données est un moyen d’identifier des schémas, des tendances et des informations manquantes ou incomplètes dans un jeu de données. L’exploration se fait en grande partie avant de créer des rapports, des visualisations de données ou des modèles d’entraînement, mais les surprises et les insights peuvent également émerger pendant l’analyse d’un jeu de données.

Transformer : il est important de transformer ou de structurer les données. Si ce n’est pas fait en amont, cela peut compromettre le reste du processus de wrangling. La transformation des données consiste à les mettre dans le bon format pour qu’elles soient utiles dans un rapport, une visualisation, ou un processus analytique ou de modélisation. Il peut s’agir de créer de nouvelles variables (c’est-à-dire des caractéristiques) et d’appliquer des fonctions mathématiques aux données.

Nettoyer : les données contiennent souvent des erreurs dues à la saisie manuelle, à des informations incomplètes, à la collecte automatique depuis des capteurs ou même à un dysfonctionnement des équipements. Le nettoyage des données consiste à corriger les erreurs de saisie, à supprimer les doublons et les valeurs inhabituelles (si nécessaire), à éliminer
les données incomplètes et à déduire les valeurs manquantes en s’appuyant sur la modélisation statistique ou conditionnelle pour améliorer la qualité
des données.

Enrichir : l’enrichissement ou la fusion rend un jeu de données plus utile en intégrant des sources supplémentaires telles que des recensements fournis par des organismes tiers faisant autorité et des données firmographiques ou démographiques. L’enrichissement peut également aider à découvrir d’autres informations exploitables dans les données d’une entreprise ou susciter de nouvelles idées pour collecter et stocker des informations supplémentaires sur les clients à l’avenir. Cette étape est l’opportunité de faire preuve de stratégie en déterminant quelles données supplémentaires seraient utiles pour un rapport, un modèle ou un processus métier.

Stocker : la dernière partie du data wrangling
concerne le stockage du produit final, ainsi que de toutes les étapes et transformations qui
ont eu lieu, afin que le processus puisse être vérifié, compris et reproduit à l’avenir.

L’avenir du data wrangling

Auparavant, le data wrangling incombait aux développeurs et aux experts IT qui maîtrisaient l’administration des bases de données et les langages SQL, R et Python. La plateforme APA (automatisation des processus analytiques) a changé la donne : les feuilles de calcul laborieuses sont devenues inutiles et les data scientists, les analystes et les experts IT peuvent maintenant facilement appliquer le data wrangling à des données complexes et les analyser.

Bien démarrer avec le data wrangling

Alteryx offre une interface graphique qui facilite la documentation, le partage et l’évolutivité du travail de data wrangling stratégique,
de sorte que le processus soit auditable et reproductible. Les modes no-code et low-code permettent aux utilisateurs de glisser-déposer
des éléments ou de traiter une ligne de code à la fois. En outre, il est possible d’enregistrer le travail dans des formats similaires à celui d’une feuille de calcul
ou en tant que composant d’un modèle de données plus vaste sur une plateforme partagée.

• Les outils de transformation : Organiser, Agréger, Transposer, etc.
• Les outils de préparation et de nettoyage : Formule, Filtrer, Nettoyage, etc.
• Les outils d’enrichissement des données : insights géographiques, insights métier et Analyse comportementale