Qu'est-ce que le nettoyage de données ? Comment permet-il une analyse plus rapide ?

Les entreprises qui gèrent un volume massif de données rencontrent des complexités pour en tirer du sens.

Le traitement des données aide dans de telles situations. Il transforme les données brutes en formats lisibles pour une analyse facile.

Le traitement des données implique plusieurs étapes telles que la collecte, le filtrage, la conversion, l'exploration et l'intégration qui permettent aux entreprises d'analyser les données et de prendre de meilleures décisions. De nombreuses entreprises utilisent des logiciels de préparation de données pour effectuer le traitement des données et accélérer leur analyse.

Les entreprises modernes sont axées sur les données. Le traitement des données les aide à nettoyer, structurer et enrichir les données brutes en un format propre et concis pour une analyse simplifiée et des insights exploitables. Il permet aux analystes de donner du sens à des données complexes de la manière la plus simple possible.

Importance du traitement des données

Les données incomplètes et inexactes affectent les opérations commerciales. Le traitement des données se concentre sur le nettoyage des données brutes indésirables pour rationaliser le flux commercial.

À mesure que les données deviennent plus non structurées, diversifiées et distribuées, le traitement des données devient une pratique courante dans les organisations. Il accélère l'analyse des données et aide à obtenir des insights plus rapidement. Avec le traitement des données, les analystes peuvent accéder à des données de qualité pour l'analyse et d'autres processus en aval.

Le traitement des données est un processus délicat et chronophage lorsqu'il est effectué manuellement. Les organisations préfèrent former les employés sur les outils de traitement des données avec des fonctionnalités d'automatisation, d'intelligence artificielle et d'apprentissage automatique, les aidant à construire un processus cohérent et évolutif.

Traitement des données vs nettoyage des données vs exploration des données

Le traitement des données implique le traitement des données pour les convertir en un format accessible et compréhensible et générer des insights exploitables. En comparaison, le nettoyage des données trouve et corrige les données inexactes dans de grands ensembles de données. Il identifie la duplicité et les valeurs nulles et corrige les erreurs évidentes pour assurer l'exactitude et la cohérence de la structure des données.

Bien que le traitement des données et le nettoyage des données aient des objectifs différents en science des données, ils accélèrent la transformation des données et favorisent la prise de décision analytique. Les entreprises effectuent un prétraitement des données avant le traitement. Cela garantit l'exactitude des données et un résultat précieux après analyse.

L'exploration des données aide les analystes à trier et à classer les données pour trouver des motifs et des relations cachées dans de grands ensembles de données. Le traitement des données améliore le processus d'exploration et révèle des motifs dans le comportement des clients, les tendances du marché et les retours sur les produits.

Étapes du traitement des données

Le traitement des données assure la fiabilité des données. Il comprend des étapes spécifiques pour alimenter l'analyse avec des données accessibles et formatées.

Découverte

La première étape du traitement des données est de se familiariser avec les données. Cela inclut la compréhension des tendances, des motifs, des relations et des problèmes apparents tels que les données incomplètes ou manquantes.

À ce stade, vous pouvez identifier plusieurs possibilités ou façons d'utiliser les données à des fins différentes. C'est comme vérifier les ingrédients avant de cuisiner un repas.

Lorsque vous commencez avec des données collectées à partir de plusieurs sources, elles nécessitent un formatage pour comprendre les relations. L'étape de découverte des données vous aide à compiler et à configurer des données disparates, vous aidant à préparer les données pour l'analyse.

Structuration

La structuration des données transforme les données brutes en un format structuré pour une interprétation et une analyse plus faciles. Les données brutes n'aident pas les analystes car elles sont incomplètes ou incompréhensibles. Elles doivent être analysées pour que les analystes puissent extraire des informations pertinentes.

Si vous avez le code HTML d'un site web, vous devez l'analyser pour extraire les données dont vous avez besoin, vous aidant à créer une feuille de calcul plus conviviale. La structuration des données permet aux analystes de formater les données et de résoudre les erreurs pour une analyse efficace et efficiente.

Nettoyage

Les gens utilisent souvent le nettoyage des données et le traitement des données de manière interchangeable. Cependant, le nettoyage des données est une étape du processus de traitement des données.

Avec le nettoyage des données, les analystes peuvent corriger les problèmes inhérents à un ensemble de données, y compris :

• Supprimer les cellules ou lignes vides
• Standardiser les entrées
• Effectuer d'autres tâches de nettoyage pour l'analyse finale

Enrichissement

Après avoir transformé les données en un format utilisable, vous devez déterminer si les données d'autres ensembles de données peuvent rendre votre analyse plus efficace. Envisagez d'ajouter ces points de données pour tirer des insights exploitables. Cette étape facultative aide les analystes à améliorer la qualité des données si elles ne répondent pas aux exigences. Par exemple, combiner deux bases de données où l'une contient les numéros de téléphone des clients et l'autre non.

À mesure que vous ajoutez plus d'éléments de données, répétez les étapes ci-dessus pour augmenter l'utilisabilité et la fiabilité des nouvelles données ajoutées.

Validation

La validation des données garantit que les données sont prêtes pour l'analyse. C'est un processus automatisé où un programme vérifie les données pour détecter les erreurs ou les incohérences et émet des rapports pour maintenir la qualité, l'exactitude, l'authenticité et la sécurité des données.

Cela inclut la vérification de l'exactitude des champs et si les attributs sont normalement distribués. Les analystes peuvent répéter le processus de validation plusieurs fois pour trouver et corriger les erreurs.

Par exemple, cela implique de s'assurer que toutes les transactions bancaires négatives ont des types de transaction pertinents comme le paiement de factures, le retrait ou le chèque.

Publication

Les analystes peuvent publier les données après les avoir validées. Ils peuvent soit les partager sous forme de rapport ou de document électronique en fonction des préférences de l'organisation.

Les données peuvent être déposées dans une base de données ou être traitées davantage pour créer des structures de données plus grandes et plus complexes telles que des entrepôts de données.

Parfois, les analystes de données mettent à jour leur enregistrement de la logique de transformation à l'étape de publication. Cela les aide à obtenir des résultats plus rapidement pour les projets en aval et futurs. Comme les chefs maintiennent leur livre de recettes, les analystes et scientifiques de données expérimentés enregistrent la logique de transformation pour accélérer leur processus.

Avantages du traitement des données

Le traitement des données élimine les complexités indésirables des données brutes. Il convertit les données complexes en un format utilisable, améliorant leur utilisabilité et leur compatibilité pour une meilleure analyse.

Certains avantages bien connus du traitement des données sont :

• Le traitement des données structure les données et les rend utilisables pour répondre aux besoins de l'entreprise.
• Enrichit les données pour des insights commerciaux et une analyse comportementale.
• Simplifie les données complexes pour les analystes de données, les scientifiques de données et les experts en informatique et facilite leur travail.
• Aide les entreprises à préparer un plan stratégique sur la façon dont les données peuvent aider à la croissance de l'entreprise.
• Différencie les types de données en fonction des informations dérivées.

Défis du traitement des données

Le traitement des données présente de nombreux défis, notamment lors de la préparation d'une feuille de données qui définit le flux commercial.

• Analyser les cas d'utilisation. Les exigences en matière de données des parties prenantes dépendent entièrement des questions qu'elles essaient de répondre en utilisant les données. Les analystes doivent comprendre clairement les cas d'utilisation en recherchant davantage sur des questions telles que quel sous-ensemble d'entités est pertinent, s'ils essaient de prédire la probabilité d'un événement ou d'estimer un montant futur.
• Obtenir l'accès. Il n'est pas toujours facile pour les utilisateurs de données d'obtenir un accès aux données brutes. Ils soumettent généralement des instructions précises pour accéder aux données supprimées. Ces limitations rendent le travail sur les données chronophage et moins efficace.
• Examiner des entités similaires. Une fois les données brutes téléchargées, vous ne pouvez pas garantir ce qui est pertinent et ce qui ne l'est pas. Par exemple, nous considérons "client" comme une entité. La feuille de données peut contenir un client "Brad Paul". Une autre colonne pourrait avoir un client différent, "Brad P." Dans de tels cas, vous devez analyser minutieusement divers facteurs lors de la finalisation des colonnes.
• Explorer les données. Les données peuvent être très liées ou similaires dans de gros fichiers. Cela rend la sélection des caractéristiques et des modèles difficile. Supprimez les redondances dans les données avant d'explorer les relations avec le résultat. Par exemple, il peut y avoir deux colonnes pour la couleur, l'une en anglais et l'autre en français. Cela pourrait conduire à des modèles de données complexes si vous ne supprimez pas ces redondances.
• Éviter le biais de sélection. Le biais de sélection se produit lorsque les données collectées ne représentent pas la véritable population ou la population future des cas. Assurez-vous que les données de l'échantillon d'entraînement représentent l'échantillon de mise en œuvre.

Meilleures pratiques pour le traitement des données

Vous pouvez effectuer le traitement des données de nombreuses manières. Suivez ces meilleures pratiques pour gagner du temps et optimiser le processus.

Interpréter les données

Différentes organisations utilisent les données différemment. Il est essentiel de comprendre comment interpréter les données pour aider les entreprises à atteindre le résultat attendu.

Comprendre votre public est essentiel lors du traitement des données. Lorsque vous savez qui accédera et utilisera les données, cela vous aide à répondre à leurs besoins et objectifs spécifiques. Par exemple, lors du traitement des données pour une entreprise financière, les analystes décomposeraient les données en segments particuliers tels que le montant dépensé pour les achats ou la contribution de l'employeur dans le 401(k). Cela serait pertinent si les entreprises utilisent ces données pour prouver leurs capacités de génération de revenus, mais nécessiterait une segmentation supplémentaire lorsque l'objectif est de réduire les dépenses.

Utiliser les données appropriées

Il ne s'agit pas d'avoir beaucoup de données, mais les bons ensembles de données. Le traitement des données fournit des données appropriées et est crucial pour son analyse.

Conseils pour utiliser des données précises :

• Évitez les entrées répétitives, similaires et nulles.
• Ne dépendez pas d'une seule source de données pour extraire des données. Utilisez plutôt différentes sources.
• Filtrez les données en fonction des règles et conditions nécessaires.

Comprendre les données

Évaluez la qualité et l'exactitude des données nécessaires pour l'analyse des données. Vous devez également comprendre comment les données interprétées correspondent aux besoins d'une organisation.

Points clés à retenir :

• Identifier les formats de base de données et de fichiers
• Utiliser la visualisation des données pour imaginer la norme actuelle
• Générer des métriques de qualité des données selon les besoins
• Faites attention aux limitations des données

Réévaluer les données traitées

Bien qu'optimisées avec soin, les données traitées peuvent encore avoir des marges d'amélioration ou des erreurs. Réévaluez les données traitées pour assurer la qualité et réduire les inefficacités. Par exemple, lorsque les analystes traitent des données financières, ils peuvent trouver des opportunités pour améliorer la qualité. Ils peuvent faire correspondre les factures impayées aux paiements futurs anticipés ou détecter des erreurs opérationnelles.

Transformer les données pour une meilleure analyse

Le traitement des données est essentiel pour analyser, interpréter et nettoyer les données brutes pour une meilleure analyse. Cela peut être chronophage mais permet de gagner beaucoup de temps passé à analyser des informations non pertinentes. Cela rassemble des données précieuses, génère des insights et aide à modifier ou optimiser les processus commerciaux.

Les données brutes passent par plusieurs processus dans une organisation. Ces processus transforment et modifient les données pour les rendre lisibles et adaptées à plusieurs analyses. Les entreprises peuvent suivre de tels actifs d'information en utilisant la traçabilité des données et faciliter le travail des analystes pour retracer les erreurs jusqu'à leur cause première.

En savoir plus sur la traçabilité des données et pourquoi il est important de suivre le flux de données.