Le Blog Data par Lizeo
Tout ce que vous devez savoir sur la préparation des données
Le potentiel des données est (presque) illimité. Elles révolutionnent les opérations commerciales et stimulent les performances en fournissant aux entreprises des informations utiles et exploitables. Toutefois, la plupart des entreprises ne l’utilisent pas activement de manière à pouvoir rester en tête dans la course à l’avantage concurrentiel. Les données devenant de plus en plus importantes, il est désormais crucial pour les entreprises d’en tirer de la valeur. C’est là qu’intervient la préparation des données.
Qu’est-ce que la préparation des données ? Quelles sont ses principales étapes, ses outils et ses utilisations ? Lisez notre FAQ pour tirer le meilleur parti de vos données.
La préparation des données est le processus de collecte, de nettoyage et d’analyse des données brutes afin que les analystes commerciaux et les professionnels des données puissent extraire des informations exploitables qui seront partagées avec les équipes opérationnelles. Le prétraitement des données est un aspect impératif des pratiques commerciales modernes, car la mise en œuvre de données inexactes n’entraîne que des conséquences négatives.
Les utilisateurs doivent pouvoir compter sur la qualité, l’exactitude et la fiabilité des ensembles de données pour garantir une prise de décision productive. En extrayant des informations précieuses de diverses sources de données et en les analysant à l’aide d’outils de préparation des données, elle doit aider toute entreprise à s’assurer que des stratégies et des décisions opérationnelles sont prises avec succès.
Le nettoyage des données est le processus qui consiste à détecter, supprimer ou modifier les données non pertinentes ou inexactes des ensembles de données afin qu’une haute qualité de données puisse être extraite et utilisée par les data scientists pour créer des algorithmes. Une haute qualité de données est impérative pour une analyse et une mise en œuvre efficaces des indicateurs clés de performance et des informations exploitables.
La préparation des données est cruciale, sinon les outils de business intelligence ne fourniront pas une analyse précise. Des données de qualité sont essentielles pour améliorer les résultats, soutenir les objectifs commerciaux et permettre des décisions éclairées en matière de marketing, de ventes, de production et de distribution.
La science des données peut faire de la recherche de modèles ou de tendances dans des grands ensembles de données, permettant de dégager des informations importantes et de créer de nouvelles opportunités commerciales. Elle permet de s’assurer que les technologies efficaces sont à l’épreuve des stratégies et des résultats commerciaux.
L’analyse efficace des données est impossible sans l’utilisation de sources de données de haute qualité afin que les scientifiques des données puissent créer des modèles de service et des algorithmes fiables. Si des données médiocres ou trompeuses sont utilisées pour l’analyse, les équipes opérationnelles fourniront des informations inexactes qui entraîneront la prise de décisions commerciales préjudiciables. La préparation des données est essentielle à la réussite des entreprises.
La découverte de données est le processus de détection de modèles ou de tendances dans les ensembles de données collectées qui peuvent être analysés et utilisés comme des informations exploitables. La compréhension des données permet à un utilisateur d’obtenir des données visuelles de haute qualité qui peuvent être préparées et intégrées à des fins commerciales communes.
Un entrepôt de données est une base de données technique qui peut stocker de grandes quantités de données préparées à partir de sources multiples. Un entrepôt de données stocke, structure, compare et analyse des données en temps réel, actuelles et rapidement mises à jour, ce qui réduit les problèmes d’analyse. Les entrepôts de données ne peuvent toutefois pas gérer des données brutes, de sorte que la préparation des données est essentielle à un entrepôt de données opérationnel.
Bien que l’organisation des données et la préparation des données soient similaires en ce qui concerne l’unification et le traitement des ensembles de données pour l’analyse, il existe quelques différences essentielles. Le l’organisation des données est en fait l’une des techniques utilisées pendant la préparation des données pour prétraiter les données brutes et les convertir dans un format plus approprié.
Aussi utile que la préparation des données puisse être pour votre entreprise, vous risquez d’avoir beaucoup de mal à mener à bien sa mise en œuvre. Vous avez besoin d’aide et de conseils ?