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Le Data Wrangling est la méthode qui vous permet de décrypter la valeur des données en les nettoyant, en les transformant et en les harmonisant. Mais ce processus n'est pas sans défis - des formats incohérents aux valeurs manquantes.
Dans cet article de blog, vous apprendrez tout ce qu'il faut savoir sur le Data Wrangling, comprendrez le rôle crucial de ce processus et comment des technologies innovantes comme Konfuzio aident les entreprises à relever les défis liés au traitement des données.
Data Wrangling - Définition
Le data wrangling est le processus de préparation systématique des données pour l'analyse. Cela comprend la collecte, la sélection, le nettoyage, l'intégration, le formatage et l'agrégation des données.
Des outils tels que Pandas ou SQL aident à préparer les données pour l'analyse. Les défis à relever sont les données manquantes, les problèmes de cohérence et la gestion de grands ensembles de données.
Les meilleures pratiques incluent la documentation des étapes, l'utilisation de processus automatisés et la validation des résultats.
Dans l'ensemble, le data wrangling permet des analyses approfondies et une prise de décision basée sur les données.
Le processus de Data Wrangling
Le processus de Data Wrangling, également connu sous le nom de nettoyage ou de préparation des données, est essentiel pour transformer les données brutes en une forme utilisable pour l'analyse et la modélisation. Le processus comprend plusieurs étapes successives :
- Collecte de données
La collecte de données consiste à obtenir des informations à partir de différentes sources, telles que des bases de données, des fichiers ou des API.
exemple : Une entreprise de commerce électronique collecte des données de transaction, des évaluations de clients et des données d'inventaire provenant de différentes plateformes en ligne.
- Sélection des données
Cette étape consiste à identifier et à sélectionner les données pertinentes pour l'objectif d'analyse ou le projet spécifique.
exemple : Une société d'études de marché ne sélectionne que les données démographiques et d'achat pour une enquête auprès des consommateurs afin d'obtenir des aperçus ciblés.
- Nettoyage des données
Le nettoyage des données (angl. Nettoyage des données) se concentre sur la correction des irrégularités et des erreurs dans les données. Cela implique de traiter les valeurs manquantes, les valeurs aberrantes et les ensembles de données incohérents.
exemple : Identifier et corriger les entrées erronées dans une base de données clients afin de garantir la cohérence des noms et adresses des clients.
- Intégration des données
Il s'agit de combiner des données provenant de différentes sources afin de créer des ensembles de données plus complets et plus cohérents.
exemple : Intégrer les données de vente de différents départements d'une entreprise afin d'obtenir une vue d'ensemble cohérente de la performance globale.
- Formatage des données
Lors du formatage des données, les structures, les unités et les formats des données sont adaptés afin de garantir une représentation cohérente.
exemple : Conversion des données de date dans un format uniforme pour permettre une analyse temporelle simple.
- Transformation des données
La transformation de données comprend des opérations telles que des transformations, des agrégations ou des calculs. Ces étapes sont effectuées afin de générer de nouvelles connaissances ou de préparer les données pour des analyses spécifiques.
exemple : Calcul de la valeur moyenne du panier d'achat à partir des données de transaction pour une analyse du commerce électronique.
- Agrégation des données
Le regroupement de données à des niveaux d'abstraction plus élevés permet d'identifier des modèles et des tendances. Cette étape facilite la déduction d'enseignements et aide à se concentrer sur les informations pertinentes.
exemple : Agrégation des données de vente quotidiennes en sommes de ventes mensuelles pour une meilleure vue d'ensemble.
- Validation des données
Le site Validation des données est essentiel pour leur fiabilité. C'est là que l'exactitude et la cohérence des données sont vérifiées afin de s'assurer qu'elles répondent aux normes de qualité.
exemple : Vérification des données d'inventaire en les comparant aux données d'inventaire physique afin de garantir leur exactitude.
- Documentation
Une documentation détaillée de toutes les étapes effectuées, des transformations et des décisions prises garantit la traçabilité de l'ensemble du processus de wrangling.
exemple : établir un protocole qui documente de manière exhaustive les filtres appliqués, les calculs effectués et les modifications apportées aux données.
- Automatisation
L'intégration de processus automatisés contribue à rendre le processus de wrangling plus efficace et répétable. L'automatisation minimise les erreurs manuelles et accélère l'ensemble du processus.
exemple : Mise en place de scripts ou Outils d'automatisation du workflowLes utilisateurs peuvent utiliser le logiciel de gestion des données pour automatiser les tâches de wrangling récurrentes, telles que la mise à jour régulière des flux de données.
Outils et techniques pour le data wrangling
Les entreprises peuvent utiliser une grande variété d'outils et de techniques de data wrangling pour préparer les données à l'analyse et à la modélisation. Voici quelques outils et techniques fréquemment utilisés :
- Pandas (bibliothèque Python) : Pandas est un puissant Bibliothèque Python pour la manipulation et l'analyse des données. Elle offre des fonctions de sélection, de filtrage, d'agrégation et de transformation des données.
- dplyr (paquet R) : dplyr est un paquet R qui facilite la manipulation et l'analyse des données. Il offre des fonctions telles que filter(), select(), mutate() et summarise() pour wrangler efficacement les données.
- SQL (Structured Query Language) : SQL est souvent utilisé pour manipuler les données dans les bases de données relationnelles. Les instructions SELECT, UPDATE et JOIN permettent de sélectionner, de mettre à jour et de fusionner des données.
- OpenRefine : OpenRefine est un outil open source pour le nettoyage et la transformation de données. Il facilite le traitement de grands ensembles de données grâce à une interface conviviale.
- Microsoft Excel : Excel est souvent utilisé pour des tâches simples de data wrangling. Des fonctions telles que le tri, le filtrage, les tableaux croisés dynamiques et les formules permettent des transformations de données de base.
- Apache Spark : Apache Spark est une plateforme de traitement de données distribuées qui offre également des fonctions de manipulation de données. Les DataFrames de Spark permettent des opérations similaires à celles de Pandas, mais sur des données distribuées.
- Pipeline d'apprentissage Python-Scikit : Scikit-Learn propose des pipelines qui permettent de combiner les étapes de préparation des données avec l'apprentissage automatique. Cela favorise la réutilisabilité et la cohérence.
Le choix de l'outil approprié dépend des besoins spécifiques, du volume de données et des compétences de l'équipe. Certaines entreprises peuvent opter pour une combinaison de différents outils afin de répondre à leurs besoins en matière de data wrangling.
Avantages et défis
| Avantages du Data Wrangling | Les défis du Data Wrangling |
|---|---|
| 1. Amélioration de la qualité des données : Le nettoyage et la vérification des données permettent d'obtenir des données plus fiables. | 1. la complexité des données : Différentes sources de données peuvent présenter de multiples formats, ce qui complique l'intégration. |
| 2. De meilleures possibilités d'analyse : Des analyses précises et des décisions fondées sont rendues possibles par des données bien préparées. | 2. Données manquantes : Le traitement des données manquantes ou incomplètes nécessite des stratégies spécifiques. |
| 3. Des analyses plus efficaces : Analyses plus rapides grâce à la réduction du temps nécessaire à la résolution des erreurs. | 3. Surabondance de données : De grandes quantités de données peuvent faire perdre du temps au processus de wrangling. |
| 4. cohérence dans la structure des données : Une structure uniforme facilite l'analyse. | 4. Charge de travail manuelle : Certaines tâches peuvent nécessiter une intervention manuelle. |
| 5. Potentiel d'automatisation : Les flux de travail automatisés accélèrent les tâches répétitives. | 5. Transformations complexes : Les transformations de données complexes nécessitent souvent des connaissances en programmation. |
| 6. Combinaison de différentes sources de données : L'intégration crée des ensembles de données plus complets. | 6. Assurance de la qualité des données : S'assurer que les étapes de wrangling n'entraînent pas de perte de qualité. |
| 7. De meilleures possibilités de visualisation : Des données bien préparées facilitent la visualisation. | 7. Historique des données et traçabilité : La documentation dans les processus complexes peut être un défi. |
| 8. Flexibilité pour les analyses : Des données de qualité permettent des analyses flexibles et des recherches avancées. | 8. Sécurité des données et protection des données : Pour les données sensibles, les normes de protection des données doivent être respectées. |
| 9. Amélioration de la collaboration : Des données uniformes facilitent la collaboration entre les équipes | 9. les coûts de maintenance : Les adaptations en cas de modifications peuvent nécessiter des efforts supplémentaires. |
| 10. soutien à l'apprentissage automatique : La préparation des données est essentielle à la réussite des modèles ML. | 10. Formation et ressources : Les employés peuvent avoir besoin d'être formés pour utiliser efficacement le wrangling. |
Le data wrangling permet une préparation efficace des données, mais il faut tenir compte des défis tels que la complexité des données, l'assurance qualité et l'effort manuel.
Cas d'utilisation du Data Wrangling
Vous trouverez ci-dessous 4 cas d'utilisation qui vous montreront comment utiliser le data wrangling de manière profitable dans votre entreprise.
Cas d'utilisation 1 - Data Wrangling avec Konfuzio
Konfuzio est une solution intelligente d'automatisation des documentsElle analyse les données non structurées et les transforme en informations précieuses. La plate-forme offre des fonctions d'IA adaptatives pour les processus existants, soutient les processus d'analyse et d'évaluation, et permet d'améliorer la qualité des données. Code Low- et des flux de travail Pro-Code et fonctionne dans des infrastructures hybrides multi-cloud.
Cas d'utilisation
problème :
Une entreprise dispose d'un grand nombre de données dans différents formats et provenant de différentes sources, notamment Tableaux Excel, PDF et des données textuelles non structurées. Ces données sont incohérentes, contiennent des erreurs et doivent être nettoyées et harmonisées pour permettre une analyse fiable.
Solution :
Confuzio apporte un soutien décisif dans ce processus de fouille de données.
La plateforme d'intelligence artificielle permet d'extraire et de transformer les données de différents formats de documents. Grâce à l'analyse sémantique et à la gestion intelligente des entrées, l'application catégorise automatiquement les données et les met dans un format cohérent.
L'adaptabilité flexible de l'IA permet d'effectuer des transformations complexes sans règles dures.
exemple :
Avant l'application de Confuzio, les données étaient structurées différemment et contenaient des erreurs, notamment dans les formats de tableaux.
Confuzio reconnaît automatiquement les tableaux, extrait les informations pertinentes et effectue les transformations de données nécessaires. L'entreprise peut désormais accéder à des données cohérentes et nettoyées, ce qui améliore considérablement l'efficacité de l'analyse et de la prise de décision.
L'application de Confuzio permet à l'entreprise d'automatiser le processus de fouille de données et d'améliorer considérablement la qualité des données pour les analyses et les rapports.
Cas d'utilisation 2 - Analyse des clients dans une entreprise de commerce de détail
problème :
Une entreprise de vente au détail a collecté des données clients provenant de différentes sources, notamment des achats en ligne, des transactions en magasin et des avis clients. Les données sont incohérentes, contiennent des valeurs manquantes et doivent être nettoyées et harmonisées pour permettre une analyse approfondie des clients.
Solution :
L'utilisation de techniques de Data Wrangling permet de vérifier la cohérence des données clients, de traiter les valeurs manquantes et de les rassembler dans un format cohérent. Cela permet une analyse fiable des préférences des clients et des modèles d'achat, ainsi que le développement de stratégies de marketing personnalisées.
exemple :
Avant le Data Wrangling, la base de données clients n'était pas structurée, avec différentes façons d'écrire les adresses et les noms. Une fois les données nettoyées et intégrées, l'entreprise peut désormais analyser avec précision les produits préférés des clients, les actions marketing les plus efficaces et la manière dont les clients interagissent via les différents canaux de vente.
Cas d'utilisation 3 - Rapports financiers dans une banque
problème :
Une banque dispose de données financières provenant de différents services et systèmes. Ces données contiennent des incohérences, des formats de devises différents et doivent être nettoyées pour produire des rapports financiers cohérents.
Solution :
Data Wrangling standardise les données financières, effectue des conversions de devises et traite les incohérences. Cela permet de s'assurer que les rapports sont précis et comparables.
exemple :
Avant le Data Wrangling, les données financières étaient stockées dans différents formats et les taux de change n'étaient pas appliqués de manière uniforme. Après le nettoyage et l'intégration des données, la banque peut produire des rapports financiers plus précis, qui constituent une meilleure base de décision pour la direction.
Use Case 4 - Gestion des ressources humaines dans une entreprise technologique
problème :
Une entreprise technologique dispose d'informations sur le personnel provenant de différents systèmes, notamment les données d'embauche, les données de formation et les données de performance. Ces données doivent être consolidées et nettoyées afin de permettre une gestion efficace du personnel.
Solution :
Data Wrangling unifie les informations sur les employés, complète les données de formation manquantes et traite les données de performance incohérentes. Cela facilite la création de profils d'employés pertinents et permet de prendre des décisions en matière de ressources humaines basées sur les données.
exemple :
Avant le Data Wrangling, les données des employés étaient dispersées dans différents départements et certaines données de formation étaient incomplètes. Après le nettoyage et l'intégration, les départements des ressources humaines peuvent suivre avec précision les formations suivies par les employés, évaluer leurs performances et proposer des opportunités de développement ciblées.
Conclusion - Data Wrangling pour une structure de données améliorée
Le Data Wrangling est une application importante qui permet de donner une structure aux données brutes et d'améliorer leur qualité. Ce processus crucial permet de poser les bases d'analyses précises et de décisions éclairées.
Le Data Wrangling permet d'intégrer différentes sources de données et de créer des structures de données cohérentes qui constituent une base fiable pour des analyses plus approfondies. L'automatisation des tâches répétitives accélère non seulement le processus, mais minimise également les sources d'erreur.
Cependant, les défis, tels que la gestion de la complexité des données et la garantie de leur qualité, exigent une approche réfléchie.
Les entreprises qui utilisent habilement le data wrangling améliorent non seulement la qualité de leurs données, mais créent également les bases d'une innovation axée sur les données et de processus commerciaux optimisés.
Vous avez des questions ou des défis à relever lors du nettoyage et de la structuration de vos données ? Ecrivez-nous dès maintenant et l'un de nos experts vous contactera rapidement pour discuter de solutions sur mesure à vos défis en matière de données.