Manipulation des données expliquée : 5 meilleures pratiques pour des données de qualité

Lorsque vous travaillez avec des données disparates, vous devez les organiser, les nettoyer et les transformer pour les utiliser dans votre processus de prise de décision. C'est là que la manipulation des données intervient. Elle vous permet de gérer et d'intégrer des données provenant de diverses sources pour obtenir des informations exploitables.

De nombreux data scientists utilisent des logiciels de préparation de données pour organiser les données et générer des rapports afin que les non-analystes et autres parties prenantes puissent en tirer des informations précieuses et prendre des décisions éclairées.

Les bases de données stockent et travaillent avec plusieurs types de données, tenant compte de leurs nombreuses fonctionnalités. Différentes personnes peuvent utiliser la manipulation des données à leur manière. Par exemple, un propriétaire de site web peut utiliser les journaux de serveur web pour identifier les pages avec le plus de trafic ou la source du trafic. De même, les courtiers financiers exploitent la manipulation des données pour comprendre les tendances de prévision du marché boursier.

Le DML est souvent un sous-langage d'un langage de base de données plus large, tel que le langage de requête structuré (SQL). Vous pouvez utiliser SQL pour communiquer avec une base de données et effectuer des manipulations en utilisant ses différentes fonctions.

Une quantité toujours croissante de création et de stockage de données a alimenté le besoin pour les organisations de manipuler efficacement les données et de les utiliser pour prendre des décisions stratégiques. Vous pouvez utiliser des données structurées pour aider votre intelligence d'affaires et vos opérations commerciales ou effectuer une analyse des tendances avec la manipulation des données.

En termes simples, la manipulation des données est courante, et vous la voyez dans la vie quotidienne. Il est devenu conventionnel de recevoir occasionnellement des e-mails promotionnels ou des publicités ciblées. C'est un exemple de la façon dont les entreprises utilisent la manipulation des données pour mener des campagnes ciblées en traitant leurs données en fonction de paramètres démographiques, socio-économiques et autres facteurs similaires.

Pourquoi la manipulation des données est-elle importante ?

La manipulation des données facilite l'organisation et l'analyse des données par les organisations selon leurs besoins. Elle les aide à effectuer des fonctions commerciales vitales telles que l'analyse des tendances et du comportement des acheteurs et à tirer des informations de leurs données financières.

La manipulation des données offre plusieurs avantages aux entreprises, notamment :

• Consistance : La manipulation des données maintient la consistance entre les données accumulées à partir de différentes sources, offrant aux entreprises une vue unifiée qui les aide à prendre de meilleures décisions, plus éclairées.
• Utilisabilité : La manipulation des données permet aux utilisateurs de nettoyer, organiser et utiliser les données plus efficacement.
• Prévision : La manipulation des données permet aux entreprises de comprendre les données historiques et les aide à préparer des prévisions futures, notamment dans l'analyse des données financières.
• Nettoyage : La manipulation des données aide à éliminer les données indésirables et à préserver les informations importantes. Les entreprises peuvent nettoyer les enregistrements, isoler et même réduire les variables inutiles, et se concentrer sur les données dont elles ont besoin.

Manipulation des données vs modification des données

Bien que la manipulation et la modification des données puissent sembler similaires, elles ne peuvent pas être utilisées de manière interchangeable.

La manipulation des données implique le traitement, l'organisation et le nettoyage des données afin que les entreprises puissent facilement les comprendre lors de la prise de décisions stratégiques. Cela peut inclure le classement des données par ordre croissant, décroissant ou alphabétique. Le principal objectif de la manipulation des données est de manipuler la relation entre les éléments de données mais pas les données elles-mêmes.

En revanche, la modification des données implique de changer les éléments de données ou les ensembles de données. Cela inclut la modification des valeurs de données. Par exemple, en utilisant la manipulation des données, X = 8 peut être lu comme X = 4+4, X = 3+5, X = 2+6, ou X = 1 + 7. Dans cet exemple, la modification des données changerait la valeur de X, c'est-à-dire X = 10.

En termes simples, la manipulation des données traite les données de plusieurs sources, puis vous pouvez appliquer des modifications de données pour altérer les données dans des scénarios comme le calcul des objectifs financiers.

Comment manipuler les données

La manière la plus efficace de manipuler les données est d'utiliser des programmes logiciels offrant des fonctionnalités avancées et automatisées. Ces programmes réduisent l'effort manuel et automatisent les redondances.

Exemple de manipulation de données avec Microsoft Excel

Examinez quelques fonctions de manipulation de données de base dans Microsoft Excel pour mieux comprendre. Ces fonctions aident les utilisateurs à traiter et organiser les données pour tirer des conclusions pertinentes.

Les fonctions de manipulation de données dans Excel incluent :

• Formules : Les utilisateurs peuvent effectuer des fonctions mathématiques sur les données et obtenir les résultats attendus.
• Remplissage automatique : Appliquez les mêmes formules à plusieurs cellules en faisant glisser le curseur verticalement vers le bas.
• Filtres : Organisez les données en fonction des besoins de l'utilisateur, ce qui leur permet de gagner du temps.
• Supprimer les doublons : Supprimez les données en double parmi les cellules sélectionnées en utilisant la fonction "supprimer les doublons".
• Fusionner et séparer : Les utilisateurs peuvent connecter, combiner, fusionner ou séparer des colonnes et des feuilles de données tout en organisant davantage les données.

Logiciels de préparation de données

Les logiciels de préparation de données forment l'ensemble parent des outils de manipulation des données. Ils aident les utilisateurs à découvrir, mélanger, combiner, nettoyer, enrichir et transformer les données pour les analyser avec l'intelligence d'affaires. Ils fournissent également une plateforme permettant aux utilisateurs d'intégrer facilement des sources de données disparates.

Pour être inclus dans la catégorie de préparation de données, un produit doit :

• Permettre le mélange, la combinaison et la transformation des ensembles de données pour une intégration et une analyse simples
• Améliorer la qualité des données grâce à des capacités de nettoyage et d'enrichissement
• S'intégrer aux solutions d'analyse et d'intégration de données
• Améliorer les capacités de préparation des données en tant que logiciel autonome ou lorsqu'il est intégré à une plateforme d'analyse.

* Ci-dessous figurent les cinq principaux logiciels de préparation de données du rapport Grid® de l'automne 2024 de G2. Certains avis peuvent être modifiés pour plus de clarté.

1. Tableau

Tableau est la principale plateforme d'analyse alimentée par l'IA au monde. Elle offre une suite d'outils d'analyse et d'intelligence d'affaires. En tant que plateforme de données et d'analyse de bout en bout, vous pouvez utiliser les données de manière responsable et obtenir de meilleurs résultats commerciaux avec une gestion et une gouvernance des données entièrement intégrées, des analyses visuelles et des récits de données, et une collaboration, le tout avec l'Einstein de Salesforce intégré.

Ce que les utilisateurs aiment le plus :

"L'interface de glisser-déposer de Tableau est très conviviale, la rendant accessible aux personnes sans expertise technique approfondie. Les utilisateurs peuvent sélectionner facilement des champs et des points de données de leurs ensembles de données pour créer rapidement des graphiques, des graphiques et des tableaux de bord."

- Avis sur Tableau, Disha M.

Ce que les utilisateurs n'aiment pas :

"Les principaux inconvénients de Tableau incluent des coûts élevés, une courbe d'apprentissage abrupte pour maîtriser les fonctionnalités avancées, et des performances lentes lors de la gestion de grands ensembles de données. De plus, ses options de collaboration sont limitées au-delà de Tableau Server ou Tableau Online, ce qui peut être un défi pour les petites entreprises ou les utilisateurs individuels."

- Avis sur Tableau, Tahir K.

2. Alteryx

Alteryx permet aux utilisateurs d'accéder rapidement, de manipuler, d'analyser et de produire des données. Il unifie l'analyse, la science des données, l'apprentissage automatique et l'automatisation des processus métier pour accélérer la transformation numérique.

Ce que les utilisateurs aiment le plus :

"Alteryx dispose d'une documentation produit détaillée et d'une communauté active pour aider à résoudre tout problème. Nous pouvons trouver une solution à chaque problème en le recherchant sur Google ou sur le site Web d'Alteryx. C'est très facile à apprendre et à utiliser également. Une fois que nous avons créé la logique, nous devons appuyer sur Ctrl + R pour réutiliser le flux de travail."

- Avis sur Alteryx, Jatin M.

Ce que les utilisateurs n'aiment pas :

"Il est parfois difficile de s'assurer qu'il fait tout correctement. Je fais souvent manuellement certains des calculs que je fais dans Alteryx (juste pour quelques points de données) pour m'assurer que la façon dont j'ai configuré le flux de travail a fonctionné comme prévu."

- Avis sur Alteryx, Kamna K.

3. IBM Watson Studio

IBM Watson Studio est une plateforme complète de science des données et d'apprentissage automatique conçue pour aider les data scientists, les développeurs d'applications et les experts en la matière à travailler de manière collaborative et efficace avec les données. Elle fournit une suite d'outils et de services qui permettent aux utilisateurs de construire, former et déployer des modèles d'apprentissage automatique à grande échelle, améliorant la productivité et facilitant l'innovation dans divers secteurs.

Ce que les utilisateurs aiment le plus :

"IBM Watson Studio est une solution facile à déployer pour les processus d'apprentissage automatique et le développement de modèles d'IA dans le cloud. Son intégration transparente avec les API existantes et la flexibilité de déployer des instances dans divers environnements sont parmi ses caractéristiques remarquables."

- Avis sur IBM Watson Studio, Maryam K.

Ce que les utilisateurs n'aiment pas :

"L'un des principaux inconvénients d'IBM Watson Studio est son coût relativement élevé, surtout en tenant compte de la concurrence sur le marché. De plus, la plateforme nécessite une formation spécifique et dédiée pour utiliser efficacement ses fonctionnalités, ce qui peut être un obstacle pour certains utilisateurs. En outre, il y a une dépendance à IBM pour le support et les mises à jour continues, ce qui peut affecter l'expérience des utilisateurs avec l'outil."

- Avis sur IBM Watson Studio, Ridhim U.

4. dbt

dbt est un flux de travail de transformation qui permet aux équipes de données de déployer rapidement et collaborativement du code analytique tout en respectant les meilleures pratiques d'ingénierie logicielle telles que la modularité, la portabilité, l'intégration continue/déploiement continu (CI/CD) et une documentation approfondie. Avec dbt, toute personne maîtrisant SQL peut facilement construire des pipelines de données de qualité production.

Ce que les utilisateurs aiment le plus :

"La documentation générée par dbt lorsque tous les modèles sont conçus est incroyablement utile, car elle décrit clairement les connexions entre les couches intermédiaires et finales. De plus, les exécutions de modèles incrémentiels ont considérablement optimisé mes grands modèles de données, surtout lorsque je travaille avec des milliards de lignes de données."

- Avis sur dbt, Muhammad A.

Ce que les utilisateurs n'aiment pas :

"Je trouve frustrant de naviguer dans les journaux de l'onglet Exécutions de tâches. Les titres ne sont pas intuitifs, et le contenu pourrait être mieux rationalisé pour faciliter l'identification des défauts."

- Avis sur dbt, Donovan M.

5. Savant Labs

Savant Labs est une solution cloud-native sans code qui se connecte facilement à vos sources de données. Elle vous permet d'automatiser les processus et de générer des insights rapidement et sans effort. Avec Savant Labs, vous pouvez accéder à une suite d'outils intuitifs qui simplifient la préparation, la transformation et l'analyse des données.

Ce que les utilisateurs aiment le plus :

"Savant me fait gagner des heures de travail manuel chaque semaine en livrant constamment des rapports aux parties prenantes et en permettant à mon équipe d'ingérer des sources de données externes à mesure que de nouveaux défis se présentent. L'interface conviviale facilite la configuration de nouveaux travaux et la modification des bots existants. L'équipe de support est toujours rapide à aider en cas de problème ou de question. Savant offre des outils qui améliorent l'efficacité dans chaque département de l'entreprise, que ce soit pour auditer les données de différents systèmes comptables, importer de nouveaux points de données pour l'équipe de conformité, ou fournir des mises à jour en temps opportun aux équipes de vente."

- Avis sur Savant Labs, Tim S.

Ce que les utilisateurs n'aiment pas :

"La livraison de données de Savant pour des cas d'utilisation non liés à la plateforme pourrait bénéficier de quelques améliorations de l'expérience utilisateur (UX) et d'options accrues pour les utilisateurs non techniques interagissant avec la plateforme."

- Avis sur Savant Labs, Daniel R.

Préparez les données pour un accès sans faille

Utilisez la manipulation des données pour structurer et nettoyer les données afin de les comprendre et d'en extraire des informations utiles. Une analyse approfondie des données organisées vous aide en outre à prédire les données futures en influençant les décisions commerciales actuelles.

Découvrez comment la normalisation des bases de données peut améliorer l'intégrité de vos données !

Cet article a été publié à l'origine en 2021. Il a été mis à jour avec de nouvelles informations.