Qu'est-ce que le nettoyage des données ? Pourquoi devriez-vous vous soucier des données erronées

Les données sont la monnaie du 21e siècle.

Elles sont au centre de presque toutes les décisions que vous prenez. Les données informent vos stratégies, vous permettent d'évaluer les progrès et le succès, et sont le centre de certaines des technologies les plus avancées et sophistiquées du monde.

Les entreprises collectent beaucoup de données sur leurs opérations, mais toutes ne sont pas utiles. La plupart de ces données sont sales, obsolètes ou dupliquées. Des informations propres et actuelles vous donnent le pouvoir de prendre des décisions commerciales intelligentes. Avec des informations claires et précises, vous pouvez créer des campagnes marketing ciblées, améliorer votre site web et optimiser votre stratégie de commerce électronique. Mais si vos données sont sales, tout ce temps, cet argent et cet effort sont gaspillés.

Il n'est pas secret que les entreprises ayant accès à des ensembles de données de haute qualité prennent les meilleures décisions. Elles reconnaissent la valeur d'avoir des données fiables à portée de main.

Le nettoyage des données est la première étape pour nettoyer vos données pour vos applications de business intelligence (BI) ou d'analytique. Utiliser des services et des solutions de nettoyage de données (comme des logiciels de qualité des données) est nécessaire pour garantir des ensembles de données précis et fiables pour l'analyse et une valeur maximale.

Le nettoyage des données est une partie vitale du processus global de gestion des données et l'un des composants principaux du travail de préparation des données qui prépare les ensembles de données pour une utilisation dans les applications de BI et de science des données. Les analystes de la qualité des données, les ingénieurs et les professionnels de la gestion des données effectuent généralement le nettoyage des données. Mais les scientifiques des données, les analystes BI et les utilisateurs commerciaux peuvent également nettoyer les données ou participer au processus pour leurs applications.

Le nettoyage des données élimine les divergences, corrige les erreurs de syntaxe et les fautes de frappe, rectifie les problèmes tels que les codes manquants et les champs vides, trouve les points de données dupliqués et normalise les ensembles de données. Il aide à créer des réponses fiables et simplifie le processus analytique en tant que caractéristique fondamentale de la science des données. 

Le nettoyage des données fournit des ensembles de données cohérents et de haute qualité pour l'analyse des données et les outils BI pour accéder facilement et percevoir des données précises pour tout problème.

La plupart du nettoyage des données est possible avec des applications logicielles mais est parfois effectué manuellement. Bien que le nettoyage des données puisse être intimidant, il est crucial pour gérer les données organisationnelles.

Pourquoi le nettoyage des données est-il important ?

Les entreprises stockent souvent beaucoup d'informations comme des informations commerciales, des informations sur les employés et, dans certains cas, des informations sur les clients ou les clients. Les entreprises, contrairement aux individus, doivent garantir la confidentialité et la sécurité des données à la fois en interne et en externe. Le nettoyage des données protège ces données sensibles des fuites et des acteurs malveillants.

Les pratiques commerciales et la prise de décision sont plus axées sur les données à mesure que les entreprises cherchent à tirer parti de l'analyse des données pour améliorer les performances commerciales et obtenir un avantage concurrentiel. Des données propres sont essentielles pour les équipes BI et big data, les dirigeants d'entreprise, les responsables marketing, les représentants commerciaux et les employés opérationnels, en particulier dans le commerce de détail, les services financiers et d'autres entreprises intensives en données.

Un nettoyage inadéquat des dossiers clients et d'autres données de l'entreprise conduit à des informations incorrectes. Cela peut entraîner de mauvaises décisions commerciales, des stratégies inappropriées, des opportunités perdues et des problèmes opérationnels, qui peuvent tous augmenter les dépenses et réduire les revenus et les bénéfices.

Composants de données de qualité

Déterminer la qualité des données nécessite d'évaluer ses attributs, puis de les pondérer en fonction de ce qui est le plus pertinent pour votre entreprise et vos applications. Les données de haute qualité doivent répondre à diverses exigences de qualité. Certaines d'entre elles sont :

• Validité se réfère à la mesure dans laquelle les données adhèrent aux directives ou contraintes commerciales prédéfinies.
• Complétude est la mesure dans laquelle toutes les données requises sont accessibles.
• Cohérence des données mesure la cohérence des données à la fois au sein et entre les ensembles de données.
• Uniformité est la mesure dans laquelle l'information est représentée en utilisant le même système de mesure.
• Précision mesure à quel point les données commerciales correspondent aux valeurs réelles.

Les équipes de gestion des données développent des métriques de qualité des données pour mesurer ces attributs, les taux d'erreur et le nombre total de défauts dans les ensembles de données. De nombreux experts évaluent l'impact commercial des problèmes de qualité des données et la valeur potentielle de les résoudre en utilisant des enquêtes et des entretiens avec les dirigeants de l'entreprise dans le cadre du processus.

Quel type d'erreurs le nettoyage des données corrige-t-il ?

Le nettoyage des données traite de nombreux problèmes et difficultés dans les ensembles de données, tels que les valeurs de données incomplètes, invalides, incohérentes et corrompues. Certaines de ces erreurs se produisent en raison d'une défaillance humaine lors du processus de saisie des données, tandis que d'autres résultent de structures de données, de formats et de langues variés dans différents systèmes.

Nettoyage des données vs transformation des données

Les entrepôts de données aident à l'analyse des données, au reporting, à la visualisation des données et à la prise de décision éclairée. La transformation des données et le nettoyage des données sont deux stratégies courantes d'entreposage de données. Le nettoyage des données est le processus de suppression des données de votre ensemble de données qui ne conviennent pas. La transformation des données est le processus de conversion des données d'une structure ou d'un format à un autre.

Les techniques de transformation des données, souvent appelées manipulation ou nettoyage des données, traduisent et mappent les données d'un format de données plus "brut" à un format adapté au traitement et au stockage.

Le nettoyage des données est parfois confondu avec la transformation des données. Cela est dû au fait que la transformation des données implique de changer les données d'un format à un autre pour s'adapter à un modèle donné. La différence est que la manipulation des données ne supprime pas les données qui ne font pas partie de l'ensemble de données cible, mais le nettoyage des données le fait.

Étapes et techniques de nettoyage des données

Bien que les stratégies de nettoyage des données diffèrent en fonction du type de données, vous pouvez utiliser ces étapes de base pour créer un cadre standardisé pour le nettoyage des données.

Étape 1 : Inspecter les ensembles de données

Tout d'abord, évaluez et auditez les données pour déterminer leur qualité et mettre en évidence les problèmes à rectifier par les analystes. Cette étape comprend le profilage des données, qui identifie les relations entre les composants de données, examine la qualité des données et collecte des statistiques sur les ensembles de données pour découvrir des inexactitudes, des incohérences et d'autres problèmes.

Étape 2 : Supprimer les observations non pertinentes

La première étape du nettoyage des données consiste à éliminer les observations indésirables (ou points de données), y compris les données non pertinentes et non pertinentes. Par exemple, lors de l'examen des données sur les clients milléniaux, si votre ensemble de données comprend des observations des générations précédentes, vous devez éliminer ces observations. Cela améliore l'efficacité de l'analyse, réduit les distractions par rapport à votre objectif principal et fournit un ensemble de données plus accessible et hautement fonctionnel.

Vous pouvez également supprimer les données dupliquées à cette étape. Les données dupliquées sont générées via des ensembles de données fusionnés provenant de nombreuses sources, des données extraites ou des données provenant de différents clients ou départements.

Étape 3 : Corriger les erreurs structurelles

Les erreurs structurelles se produisent en raison d'une gestion inadéquate des données, comme la capitalisation irrégulière, courante lors de la saisie manuelle des données. Ces divergences peuvent classer incorrectement des groupes ou des classes. 

Supposons que vous ayez un ensemble de données contenant des informations sur les caractéristiques de divers métaux. 'Fer' et 'fer' peuvent être deux classes distinctes. Assurer une capitalisation correcte et cohérente dans toutes les sources de données nettoie les données et les rend plus faciles à utiliser.

Vérifiez également les catégories mal étiquetées. Par exemple, 'Fer' et 'Fe' (le symbole moléculaire du fer) peuvent être classés comme des classes différentes, bien qu'ils soient identiques. D'autres signaux d'alarme sont l'utilisation de traits de soulignement, de tirets et d'autres ponctuations erronées.

Étape 4 : Standardiser les données

Corriger les erreurs structurelles aide à normaliser vos données, mais cela va plus loin. Corriger les erreurs est crucial, mais vous devez également vérifier que tous les types de cellules adhèrent au même système de règles. Par exemple, vous devez décider si vos valeurs sont toutes en minuscules ou toutes en majuscules et vous y tenir tout au long de votre ensemble de données.

La standardisation implique également d'utiliser le même système de mesure pour des éléments tels que les données numériques. Par exemple, utiliser à la fois des miles et des kilomètres dans le même ensemble de données posera des problèmes.

Étape 5 : Supprimer les valeurs aberrantes indésirables

Les valeurs aberrantes sont des points de données qui s'écartent considérablement du reste de l'enregistrement. Elles peuvent créer des problèmes avec certains modèles de données et évaluations. Bien que les valeurs aberrantes puissent avoir un impact sur les résultats d'une étude, elles doivent toujours être supprimées avec discrétion. 

Si vous avez une raison valable d'éliminer une valeur aberrante, comme une saisie de données incorrecte, le faire améliorera les performances des données avec lesquelles vous travaillez. Cependant, la présence d'une valeur aberrante peut parfois confirmer une hypothèse.

Rappelez-vous que l'existence d'une valeur aberrante n'implique pas qu'elle soit erronée. Cette étape est nécessaire pour déterminer l'exactitude des points de données. Envisagez de supprimer une valeur aberrante si elle semble être sans importance pour l'analyse ou est une erreur.

Étape 6 : Traiter les erreurs de données contradictoires

Un autre problème typique à surveiller est les erreurs de données contradictoires ou inter-ensembles. Les erreurs contradictoires se produisent lorsqu'un enregistrement entier contient des données conflictuelles ou incompatibles, comme un journal des temps de course des athlètes. 

Un problème inter-ensembles se produit lorsque la colonne affichant le temps total passé à courir n'est pas égale à la somme de chaque temps de course. D'autres exemples incluent une note d'étudiant associée à un champ qui n'offre que des alternatives 'réussite' ou 'échec' ou des impôts d'un employé étant plus élevés que leur rémunération totale.

Étape 7 : Corriger les erreurs de conversion de type et de syntaxe

Après avoir résolu les erreurs restantes, le contenu de votre feuille de calcul ou ensemble de données peut sembler prêt à l'emploi. Cependant, vous devez également vous assurer que tout est en ordre en coulisses. 

La conversion de type, ou typage, fait référence au transfert de données d'un type de données à un autre. Par exemple, les nombres sont des données numériques, mais la monnaie utilise une valeur monétaire. Vous devez garantir que les nombres sont enregistrés en tant que données numériques, le texte est stocké en tant qu'entrée de texte, les dates sont stockées en tant qu'objets, etc.

Étape 8 : Traiter les données manquantes

Vous ne pouvez pas ignorer les données manquantes car de nombreux algorithmes d'apprentissage automatique ne les reconnaîtront pas. Il existe plusieurs approches pour traiter les données manquantes. La première option consiste à supprimer les entrées liées aux données manquantes. La deuxième option consiste à estimer les données manquantes en fonction d'autres données comparables. Cependant, dans la plupart des cas, ces deux solutions ont une influence négative sur votre ensemble de données de différentes manières. 

La suppression des données entraîne souvent la perte d'autres informations critiques. La supposition des données peut renforcer des modèles établis, qui pourraient être incorrects. Il existe également un risque de perte d'intégrité des données car vous agissez sur des hypothèses plutôt que sur des faits.

La troisième option (et souvent la meilleure) est de marquer les données comme manquantes. Pour ce faire, assurez-vous que tous les champs vides ont la même valeur, comme 'manquant' ou '0' (s'il s'agit d'un champ numérique).

Étape 9 : Vérifier votre ensemble de données

La dernière étape consiste à valider votre ensemble de données une fois qu'il a été nettoyé. Valider les données signifie s'assurer que des processus tels que la rectification, la déduplication et la standardisation ont été complétés. Cela implique souvent d'utiliser des scripts pour déterminer si l'ensemble de données est conforme aux critères de validation établis ou aux 'procédures de vérification'. Les équipes de données peuvent également effectuer une validation par rapport à des bases de données 'normes d'or' existantes.

Étape 10 : Rapporter les résultats

Les résultats du processus de nettoyage des données doivent être communiqués à l'informatique et à l'administration des affaires pour mettre en évidence les tendances et les progrès de la qualité des données. Le rapport peut inclure le nombre de problèmes détectés et résolus et des informations mises à jour sur les niveaux de qualité des données.

Les données nettoyées peuvent ensuite être intégrées dans les autres étapes de préparation des données, en commençant par la structure des données et la transformation des données, pour les préparer davantage à une utilisation analytique.

Outils de nettoyage des données

Un bon outil de nettoyage des données est indispensable pour quiconque travaille avec des données. Alors, quels outils pourraient être utiles ? La réponse dépend de facteurs tels que les données avec lesquelles vous travaillez et les systèmes que vous utilisez. Cependant, voici quelques outils essentiels pour commencer.

Microsoft Excel

Depuis son introduction en 1985, Microsoft Excel est un pilier du monde informatique. Que vous l'aimiez ou non, Excel est toujours un outil de nettoyage de données populaire. 

Le nettoyage des données dans Excel est réalisable en utilisant de nombreuses méthodes intégrées pour automatiser le nettoyage des données, allant de la déduplication au remplacement des nombres et du texte, en passant par la mise en forme des colonnes et des lignes et l'intégration des données de différentes cellules. Il est également relativement simple à comprendre, ce qui en fait le premier recours de la plupart des analystes de données novices.

Langages de programmation

Effectuer un traitement par lots spécialisé sur des ensembles de données massifs et complexes nécessite souvent la création de vos propres scripts. Cela se fait en utilisant des langages informatiques tels que Python, Ruby, SQL ou R. 

Bien que des analystes de données plus expérimentés puissent écrire ces scripts à partir de zéro, plusieurs bibliothèques prêtes à l'emploi sont disponibles. Pandas et NumPy ne sont que deux des nombreux modules de nettoyage de données de Python.

Visualisations

Les visualisations de données vous aident à trouver rapidement des inexactitudes dans votre ensemble de données. Un diagramme en barres, par exemple, montre des valeurs uniques et peut aider à identifier une catégorie qui a été nommée de plusieurs manières. De même, les graphiques de dispersion peuvent identifier des valeurs aberrantes afin que vous puissiez les étudier plus avant (et les supprimer si nécessaire).

Logiciels de nettoyage des données

Les logiciels de nettoyage des données sont une partie essentielle des logiciels de qualité des données. Ces applications logicielles améliorent l'intégrité, la pertinence et la valeur de vos données en supprimant les erreurs, en réduisant les incohérences et en dédupliquant les données. Cela permet aux entreprises de faire confiance à leurs données, de prendre des décisions commerciales bien informées et d'offrir de meilleures expériences client.

Avantages du nettoyage des données

L'analyse des données nécessite des données soigneusement nettoyées pour offrir des résultats précis et fiables. Cependant, des données propres offrent plusieurs autres avantages :

• Meilleure prise de décision : Les applications analytiques fournissent de meilleurs résultats avec des données plus précises. Cela aide les entreprises à prendre des décisions mieux informées sur la stratégie commerciale, les opérations, les soins médicaux et les initiatives gouvernementales.
• Amélioration de la cartographie : Les organisations s'efforcent de plus en plus d'améliorer leurs infrastructures de données internes. Elles engagent des analystes de données pour effectuer la modélisation des données et concevoir de nouvelles applications à cette fin. Un plan d'hygiène des données robuste est une approche logique car avoir des données propres dès le départ facilite considérablement la compilation et la cartographie.
• Amélioration des performances opérationnelles : Des données propres et de haute qualité aident les entreprises à éviter les déficits d'inventaire, les erreurs de livraison et d'autres problèmes commerciaux entraînant des coûts plus élevés, des bénéfices réduits et des relations clients tendues.
• Réduction des coûts de données : Le nettoyage des données empêche les inexactitudes et les problèmes de données de se propager davantage dans les systèmes et les applications analytiques. Cela permet d'économiser du temps et de l'argent à long terme, car les équipes informatiques et de gestion des données n'ont pas à continuer de réparer les mêmes problèmes d'ensemble de données.

Défis du nettoyage des données

 Il y a toujours des défis à relever lorsque vous travaillez avec des données. Le nettoyage des données est l'un des processus les plus chronophages et fastidieux à aborder en raison des nombreuses erreurs dans de nombreux ensembles de données et de la difficulté à déterminer les sources d'incohérences. D'autres défis typiques incluent les suivants :

• Problèmes de gestion des big data : Résoudre les problèmes de qualité des données dans les grands systèmes de données, y compris un mélange de données structurées, semi-structurées et non structurées, est fastidieux et coûteux.
• Données incomplètes : Les analystes peuvent manquer des insights précieux en raison de données inadéquates. Cela est assez typique lorsque les observations manquantes et les valeurs aberrantes sont écartées.

Meilleures pratiques de nettoyage des données

Le nettoyage des données est une partie essentielle de toute mise en œuvre analytique. Votre stratégie de nettoyage des données doit répondre aux exigences de livraison, de qualité et de structure et produire une culture de propriété et de contrôle des données qui favorise la gestion des données. Voici quelques meilleures pratiques à suivre.

• Créez une bonne approche et respectez-la. Établissez un processus de nettoyage des données qui convient à vos données, à vos objectifs et aux outils que vous utilisez pour l'analyse. C'est un processus itératif, vous devez donc vous y conformer attentivement pour toutes les données et analyses ultérieures après avoir établi vos méthodes et méthodologies appropriées.
• Utilisez des outils. Il existe une variété de solutions de nettoyage des données disponibles qui aident au processus, allant de gratuites et basiques à complexes et améliorées par l'apprentissage automatique. Faites des recherches pour évaluer quels outils de nettoyage des données sont idéaux pour vous.
• Faites attention aux erreurs et notez d'où proviennent les données sales. Surveillez et étiquetez les défis et les modèles courants dans votre ensemble de données, afin de savoir quels types de techniques de nettoyage des données utiliser sur les données provenant de différentes sources. Cela vous fera gagner beaucoup de temps et rendra vos données encore plus propres - surtout lorsqu'elles sont combinées avec les outils analytiques que vous utilisez fréquemment.
• Supprimez les silos de données inutiles. Éliminer soigneusement les données à la fin de leur cycle de vie est important pour se conformer aux réglementations sur les données. Les entreprises qui ont du matériel obsolète doivent suivre les processus d'élimination corrects avant de se débarrasser et de vendre l'appareil. Cependant, si cela n'est pas suivi, les données de ces appareils peuvent se retrouver entre les mains de personnes non autorisées. Utilisez des logiciels de destruction de données pour complètement et irréversiblement supprimer les données des équipements informatiques.

Montrez-moi les données !

Agir par instinct est excellent. Cependant, les entreprises qui prennent des décisions basées sur des ensembles de données propres performent mieux que leurs concurrents. Lorsque vous savez ce que vos clients veulent et quand ils le veulent, vous pouvez mieux répondre à leurs besoins. 

Les entreprises ne peuvent pas sous-estimer l'importance du nettoyage des données. La qualité des données est cruciale pour les organisations, en particulier dans l'atténuation des risques, la conformité et la réduction des coûts. Voir où se trouvent les profits et les économies potentiels vous aidera à croître plus rapidement, à réduire vos risques et à maximiser vos rendements.

Des données, des données partout et pas un octet à manger. Découvrez comment la destruction des données peut vous aider à éliminer les données qui ont dépassé leur utilité.