Comment nettoyer et préparer les données ?

Le nettoyage des données s’appelle également data cleaning. En pratique, ce processus permet de supprimer les doublons. Il sert aussi à unifier les formats de données. Enfin, il élimine les informations non pertinentes, inexactes ou corrompues.

L’objectif principal est d’accroître la qualité de la base de données. Ainsi, vous augmentez la productivité globale des entreprises. Il s’agit d’une étape obligatoire une fois que vous avez collecté les données. Cette action garantit l’exactitude et la fiabilité de vos analyses. En effet, des données de mauvaise qualité peuvent conduire à des hypothèses erronées. Par conséquent, cela impacte considérablement la prise de décision des entreprises.

On appelle également le processus de data cleaning GIGO (garbage in/garbage out). Des données brutes erronées conduisent à des analyses inexactes ou inutiles. Elles aboutissent rapidement à la mise en place de stratégies commerciales inefficaces et inadaptées. Les conséquences de cette situation s’avèrent très préjudiciables au développement des entreprises et aux revenus.

Pour éviter cela, vous devez mettre en œuvre des étapes précises de nettoyage. Privilégiez toujours un processus automatisé. Cela permet aux data scientists de tirer le meilleur parti de leur expertise et de leur temps précieux.

4 étapes clés pour réussir votre Data Cleaning

Vous trouverez ci-dessous un guide expliquant comment réussir votre data cleaning avec succès :

• Premièrement, récupérez les données avant de les convertir dans un format de traitement. Ceci permet d’effectuer une analyse complète. Le format choisi doit se conformer aux décisions prises en amont. Par exemple, le système peut ne pas toujours formater la date de collecte en fonction du jeu de données. Concrètement, un utilisateur peut écrire le 1er février en utilisant différents formats. L’objectif reste donc d’unifier ce formatage.

• Deuxièmement, la mise en correspondance des données (Data matching) intervient. Durant cette phase, les équipes comparent les différents ensembles à une source de données fiable. Celle-ci possède une dénomination et des informations parfaitement normalisées. Cette méthode élimine les doublons lorsque vous utilisez plusieurs sources de collecte. Elle unifie la dénomination des données et évite les problèmes structurels. Vous pouvez ainsi compléter rapidement les champs manquants. La meilleure façon de procéder consiste à se référer à des données de base reconnues comme propres. Par exemple, l’utilisation de techniques de Machine Learning permet d’établir des notes de conformité. Cela aide grandement les data scientists à reconnaître les données exactes. Ils peuvent alors spécifier et définir des KPIs précis.

• Troisièmement, la cohérence des rapports reste tout aussi essentielle que le nettoyage. On mesure la qualité des données en les comparant aux résultats attendus. Il s’avère extrêmement utile de vérifier l’efficacité des types de données. Vous devez également établir des KPI efficaces. Ceux-ci comprennent le nombre de valeurs vides manquantes dans l’ensemble de données. Ils incluent aussi le rapport temps/valeur des données. Ce rapport suit le temps nécessaire pour passer de la source brute à l’obtention d’informations exploitables.

• Enfin, standardisez et industrialisez les processus de nettoyage des données. Cela garantit une véritable cohérence dans le temps. Adhérez à un modèle automatisé qui s’aligne sur vos stratégies commerciales. La gouvernance des données reste un élément absolument essentiel. Elle garantit une gestion professionnelle des actifs informatiques d’une entreprise. Cela peut inclure la gestion stricte de la qualité des données. L’objectif est de parvenir à un meilleur contrôle des actifs. Utilisez pour cela des méthodes appropriées et des outils des outils de Business intelligence et le suivi des performances. l’exactitude