Le Blog Data par Lizeo
Pourquoi préparer les données pour ses outils de BI est important ?
Préparer les données pour la BI est essentiel car une fois les données collectées, elles doivent être traitées pour garantir que seules les données les plus pertinentes et de la plus haute qualité sont disponibles pour l’analyse. Si des données médiocres ou non pertinentes ne sont pas supprimées pendant la phase de traitement, les outils de BI ne pourront pas fournir d’informations pertinentes et exploitables. La préparation des données (data preparation) est l’occasion de passer au crible et de classer les données de manière plus accessible pour tous les utilisateurs afin d’avoir une ligne directe vers des informations précieuses. C’est tout l’enjeu de préparer les données pour la BI.
Les outils de BI permettent aux analystes de compiler des données, d’analyser l’historique des données, de croiser les données avec d’autres flux, de construire des indicateurs de performance clés applicables, de formater des tableaux de bord et de fournir des rapports de Data visualisation. Ce type de soutien analytique est inestimable pour l’extraction d’informations exploitables qui aideront les entreprises à prendre des décisions critiques.
Le choix de l’outil de Data preparation approprié permet d’élaborer des stratégies efficaces au profit de toute entreprise, en mettant plus d’informations directement à la disposition des analystes, des collaborateurs et des équipes opérationnelles.
Pour que les outils de BI fonctionnent efficacement, il est essentiel que les données soient traitées et préparées pour l’analyse. Cela signifie l’absence de sources dupliquées, un formatage unifié, des corrections structurelles sont apportées en fonction des fautes de frappe, des espaces, etc. Si des données erronées sont utilisées pour l’analyse, le résultat aura des conséquences négatives, pourra entraîner un dysfonctionnement de l’outil et l’exactitude des résultats ne sera pas garantie.
Dès que des processus de business intelligence sont mis en œuvre, une analyse plus approfondie peut être menée afin de construire des modèles et des algorithmes pertinents. L’analyse des prix en est un exemple : les définitions d’une marge de prix peuvent être suivies avec plus de précision et d’efficacité par un outil de BI.
Des données de mauvaise qualité donneront des résultats peu fiables qui peuvent essentiellement conduire à des décisions commerciales mal informées qui pourraient avoir des conséquences désastreuses pour toute entreprise. La découverte des données (Data Discovery) permet à l’utilisateur d’obtenir des informations précises qui fournissent des données de haute qualité pour l’analyse et donc d’éviter des conséquences négatives. La gouvernance des données est tout aussi importante, car l’utilisateur professionnel peut surveiller et examiner les changements en temps réel pour filtrer les données trompeuses. Les pratiques et les politiques correctes peuvent ainsi être approuvées et mises en œuvre.
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