Data Cleaning : la clé d'une analyse précise 

Les données sont devenues un actif précieux pour les entreprises dans presque tous les secteurs. Elles servent de base aux décisions stratégiques, à l'analyse des clients, aux prévisions de tendances et à bien d'autres choses encore. C'est là qu'intervient le Data Cleaning.

Le nettoyage des données consiste à identifier et à corriger les erreurs, les incohérences et les irrégularités dans les ensembles de données afin de s'assurer qu'ils sont fiables et précis.

Dans cet article de blog, vous apprendrez tout ce que vous devez savoir sur le nettoyage des données, les différentes étapes et les outils qui permettent d'automatiser ce travail. 

définition du nettoyage des données

Nettoyage des données - Définition

Le nettoyage des données, également appelé nettoyage des données, est le processus par lequel les informations indésirables ou imprécises sont supprimées ou corrigées d'un ensemble de données afin d'améliorer la qualité des données. 

Cela comprend les Identification et correction des erreursLes erreurs de saisie, comme les valeurs manquantes, les doublons, les fautes de frappe et les incohérences. 

L'assainissement des données est essentiel pour garantir des données fiables et précises à des fins d'analyse, de reporting et de prise de décision.

Il comprend souvent les procédures suivantes :

  • Suppression des valeurs aberrantes
  • Normalisation des données
  • Inclusion de valeurs manquantes
  • Uniformisation des formats de données
  • Consolidation d'ensembles de données provenant de différentes sources

Il s'agit en l'occurrence d'un processus itératifIl s'agit d'un processus qui exige de la vigilance afin de garantir que les données corrigées répondent aux normes de qualité souhaitées.

Le nettoyage des données est une étape indispensable de tout processus d'analyse des données, qui sert à éliminer les imprécisions, les incohérences et les redondances des données. Les deux principales techniques utilisées à cet effet sont les suivantes Cartographie des données et La manipulation des données. Ils veillent à ce que les données soient correctement interprétées et préparées pour des analyses et des visualisations.

Vous pouvez effectuer le nettoyage des données manuellement ou de manière automatisée, en utilisant des technologies telles que Apprentissage automatique et les outils logiciels spécialisés deviennent de plus en plus pertinents. 

Data Cleaning contribue à obtenir des connaissances fiables à partir de données et à Efficacité des processus d'entreprise d'augmenter.

objectifs de nettoyage des données

Objectifs du nettoyage des données

Les objectifs du nettoyage des données sont multiples et visent à améliorer la qualité des données et à accroître leur utilité dans différents domaines d'application. 

Amélioration de la qualité des données

L'objectif fondamental du nettoyage des données est d'améliorer la qualité des données. 

Cela implique la suppression des erreurs, telles que les valeurs manquantes, les fautes de frappe et les incohérences, afin de s'assurer que les données sont fiables et précises.

Augmentation de la cohérence des données

Les données provenant de différentes sources ou de différents moments peuvent être incohérentes. Le nettoyage des données permet de les rendre cohérentes en corrigeant les incohérences.

Élimination des doublons

La suppression des doublons contribue à réduire le volume des données et à garantir que les analyses et les rapports accèdent à des informations non redondantes.

Normalisation et standardisation

Data Cleaning peut normaliser les données en les convertissant en un format uniforme. Cela facilite les comparaisons et les analyses des données.

Uniformisation des formats de données

Les différentes sources de données utilisent souvent des formats différents. Data Cleaning unifie ces formats afin de faciliter l'intégration et l'analyse.

Suppression des valeurs aberrantes

Le nettoyage des données identifie et élimine les valeurs aberrantes qui pourraient avoir un impact négatif sur les analyses et les modèles.

Inclusion des valeurs manquantes

Lorsque les données présentent des lacunes, le nettoyage des données fournit des stratégies pour traiter ces lacunes, comme l'imputation des valeurs manquantes.

Optimisation pour les analyses

Les données nettoyées se prêtent mieux à l'analyse statistique et à la modélisation, car elles fournissent des résultats fiables et pertinents, ce qui, au final, améliore la compétitivité de l'entreprise.

Réduction des problèmes de qualité des données

Le nettoyage des données permet de réduire ou de prévenir les problèmes de qualité des données. Vous évitez ainsi des erreurs coûteuses ou des conclusions erronées.

Augmentation de l'efficacité des processus commerciaux

Dans les entreprises, le nettoyage des données contribue à améliorer l'efficacité des processus commerciaux en garantissant que les bases de données sont fiables et permettent de prendre de meilleures décisions.

Les objectifs de nettoyage des données sont pertinents pour différents secteurs et domaines d'application et aident à protéger les données en tant qu'actif précieux et à optimiser leur utilisation pour une meilleure prise de décision et des analyses.

Étapes du processus de nettoyage des données

Le processus de nettoyage des données se compose de plusieurs étapes visant à identifier et à corriger les erreurs et les irrégularités des données afin d'améliorer la qualité des données. 

Vous trouverez ci-dessous une description détaillée du processus de nettoyage manuel des données. Si vous utilisez un logiciel, celui-ci se chargera de la procédure à votre place.

Le processus de base de nettoyage des données se présente comme suit :

  1. Saisie et compréhension des données :

    Rassembler les données brutes provenant de différentes sources et comprendre la structure, le format et le contexte des données.

  2. Profilage des données

    Effectuez un profilage des données afin d'obtenir une vue d'ensemble des données, y compris le nombre d'enregistrements, le nombre de colonnes, la répartition des valeurs et les éventuelles erreurs ou incohérences.

  3. Identification des erreurs de données :

    Recherchez les erreurs de données telles que les valeurs manquantes, les fautes de frappe, les formats incohérents, les doublons et les valeurs aberrantes.

  4. Nettoyage des valeurs manquantes

    Décidez comment traiter les valeurs manquantes en les supprimant, en les remplaçant ou en les imputant pour combler les lacunes dans les données.

  5. Suppression des doublons

    Identifier et supprimer les doublons afin de s'assurer que chaque ligne contient des informations uniques.

  6. Corriger les incohérences

    Corrigez les données incohérentes en uniformisant les formats, en corrigeant les fautes d'orthographe et en rendant les valeurs cohérentes.

  7. Traitement des fugues

    Identifiez et décidez comment traiter les valeurs aberrantes qui se situent en dehors de la plage de valeurs attendues.

  8. Normalisation et standardisation :

    Transformez les données en un format cohérent pour faciliter les comparaisons et les analyses.

  9. Validation et contrôle de qualité

    Validez les données nettoyées pour vous assurer qu'elles répondent aux normes de qualité et documentez le processus de nettoyage.

  10. Documentation

    Documentez toutes les modifications et décisions prises dans le cadre du processus de nettoyage des données afin de garantir la transparence et la traçabilité.

  11. Automatisation

    Automatiser autant d'étapes que possible à l'aide d'outils logiciels ou de scripts afin de rendre le processus plus efficace et répétitif.

    Un tel logiciel est la plate-forme IDP KonfuzioLa solution de gestion des documents de l'entreprise, qui vous aide non seulement à nettoyer les données, mais qui automatise également le processus complet de gestion des documents de manière individuelle pour chaque entreprise.

  12. Répétition et surveillance

    Le nettoyage des données est souvent un processus itératif. Il est important de répéter le processus si nécessaire et de surveiller régulièrement la qualité des données.

  13. Archivage des données

    Conservez une copie des données brutes originales et des données nettoyées afin de garantir l'intégrité des données et de les garder à disposition pour de futures analyses.

Le processus de nettoyage des données exige du soin, de la précision et une approche structurée afin de garantir que les données nettoyées sont fiables et adaptées à l'analyse et à la prise de décision.

boîte verte avec un triangle au milieu

Attention - Erreurs fréquentes

Lors du nettoyage des données en entreprise, il convient d'éviter plusieurs erreurs courantes :

  1. Documentation insuffisante : Il est important de documenter soigneusement l'ensemble du processus de nettoyage des données. Si des modifications sont apportées aux données, il doit être clair quelles étapes ont été suivies et pourquoi. L'absence d'une documentation adéquate peut nuire à la traçabilité.
  2. Nettoyage incomplet des données : Une erreur fréquente consiste à négliger des zones importantes des données ou à ne pas les nettoyer suffisamment. Il est important de prendre en compte tous les aspects pertinents des données afin d'éliminer complètement les erreurs et les incohérences.
  3. Absence de contrôle de la qualité : Le nettoyage des données sans contrôle de qualité peut entraîner de nouvelles erreurs ou de nouveaux problèmes. Il est important de vérifier les données nettoyées afin de s'assurer qu'elles répondent aux normes de qualité souhaitées.
  4. Nettoyage excessif : La suppression trop agressive de données ou la modification de valeurs entraîne une perte de données et rend les données inutilisables. Le nettoyage des données doit donc être utilisé avec précision et modération.
  5. Absence de sauvegarde des données originales : Les entreprises devraient toujours conserver des copies des données brutes originales avant de procéder au nettoyage des données, afin de s'assurer de pouvoir accéder aux données originales en cas de problème ou d'erreur. Pour ce faire, il convient par exemple d'utiliser le Fonctionnalité Snapshot.
  6. Manque de validation des données : Les données ne doivent pas seulement être nettoyées, mais aussi validées afin de s'assurer qu'elles sont utiles et correctes. Sans validation, les données erronées passent inaperçues.
  7. Manque d'intégration de l'expertise : Il est important d'inclure dans le processus de nettoyage des données l'expertise de personnes qui connaissent bien les données. Elles peuvent fournir un contexte et aider à identifier les incohérences ou les erreurs. Cette démarche est également appelée Human-In-The-Loop est désigné.
  8. Ignorer les règles de protection des données : Les entreprises doivent respecter les lois et les politiques de protection des données lorsqu'elles nettoient des données. Supprimer des données sans respecter les exigences légales a souvent des conséquences juridiques.

Évitez ces erreurs, assurez-vous que le processus de nettoyage des données donne les résultats escomptés et maintient ou améliore la qualité des données.

Meilleures pratiques & autres conseils

Le processus de nettoyage des données dans votre entreprise est compliqué et exigeant ?

Dans ce cas, les meilleures pratiques suivantes méritent d'être prises en considération :

  1. Apprentissage automatique pour le nettoyage des données : Les modèles avancés d'apprentissage automatique vous aident à identifier et à corriger les erreurs et les anomalies de données. Toutefois, cela nécessite des connaissances approfondies et des ressources spécialisées.
  2. Entity Resolution (résolution d'entité) : Cette technique aide à identifier et à fusionner les données qui se rapportent à la même entité, mais qui sont incohérentes dans différents ensembles de données. Elle est utile lorsque des données provenant de différentes sources sont intégrées.
  3. Analyse de texte et Traitement du langage naturel (NLP) : Dans le cas de données textuelles non structurées, telles que les évaluations des clients ou les commentaires, la PNL contribue à identifier et à corriger les modèles et les erreurs.
  4. Régression et imputation : Les modèles statistiques avancés, tels que les analyses de régression, aident à imputer les valeurs manquantes. Ces modèles utilisent des données existantes pour prédire les valeurs manquantes.
  5. Augmentation des données: Lorsque les ensembles de données sont limités, des techniques d'enrichissement des données sont appliquées afin d'augmenter la quantité de données disponibles et d'améliorer la précision de l'analyse.
  6. Cadres de qualité des données : Utiliser des cadres ou des outils spécialisés dans la qualité des données qui offrent des fonctionnalités avancées de nettoyage et de contrôle des données.
  7. Implication d'experts : Dans les domaines complexes, il est conseillé de travailler avec des experts du domaine concerné afin d'obtenir un aperçu précieux et une aide pour le nettoyage des données.
  8. Scripts et règles personnalisés : Créez des scripts et des règles personnalisés, spécifiquement adaptés aux besoins de votre entreprise et de vos données.
  9. Visualisation pour la détection des erreurs : Utilisez Techniques de visualisation des donnéesLes données sont ensuite analysées et analysées de manière à identifier plus facilement les erreurs et les incohérences dans les données.
  10. Automatisation et Flux de travail-orchestration : Mettre en place des workflows de nettoyage des données automatisés qui nettoient et surveillent régulièrement les données.

Ces techniques et considérations avancées sont utiles lorsque les entreprises travaillent avec des ensembles de données complexes et volumineux ou ont des besoins spécifiques.

Ils doivent toutefois garder à l'esprit que toutes ces techniques ne sont pas pertinentes ou nécessaires pour chaque cas d'utilisation et que leur mise en œuvre nécessite souvent des connaissances et des ressources supplémentaires.

nettoyage des données konfuzio

Automatisation avec Konfuzio

Le nettoyage des données est une partie importante du processus de gestion des documents. 

Un logiciel qui personnalise entièrement ce domaine pour l'entreprise à l'aide de ses Plate-forme IDP automatisé, est Konfuzio. Il s'agit d'un outil polyvalent pour le traitement automatique des documents. 

L'application se distingue surtout par les avantages suivants :

  • Gestion optimisée des documents grâce à des interfaces étendues
  • Logiciel d'IA facile à configurer et à intégrer
  • Possibilités de personnalisation et d'entraînement de l'IA
  • De nombreuses intégrations pour un travail sans faille
  • Un écosystème de partenaires pour soutenir la mise en œuvre de solutions d'IA numériques

Contrôle de qualité

Vous trouverez ci-dessous les 5 conseils les plus importants pour que le contrôle de la qualité réponde à ses exigences élevées : 

  1. Le plus important dans le contrôle de la qualité dans le nettoyage des données est la définition claire des objectifs et des critères de qualitéLes données nettoyées doivent être conformes aux exigences. 
  2. Vous devez également vérifier régulièrement les modèles, les tendances et les écartsIl est important d'avoir une vue d'ensemble de la situation afin de détecter les erreurs à un stade précoce. 
  3. Benchmarking et comparaison avec les données originales fournissent des points de référence importants pour l'évaluation de la qualité des données. 
  4. Le site vérification multiple des données par différentes personnes et l'utilisation de tests de validation automatisés continuent d'améliorer l'assurance qualité. 
  5. Formation et sensibilisation continues au sein de l'équipe favorisent une prise de conscience de l'importance de la qualité des données et permettent des améliorations continues.

Nettoyage des données - Cas d'utilisation

L'assainissement des données est d'une importance capitale dans différents secteurs et domaines d'activité. 

Il s'agit de cinq cas d'utilisation de l'épuration des données dans le contexte de l'entreprise et dans les secteurs les plus divers :

Entreprise de commerce électronique

Les plateformes de commerce électronique doivent régulièrement nettoyer les informations sur les produits, les évaluations des clients et les données de transaction. 

Une place de marché en ligne supprime les doublons des listes de produits afin de s'assurer que chaque produit n'est référencé qu'une seule fois et corrige les attributs des produits, tels que les tailles, afin d'assurer une présentation cohérente.

Santé publique

Dans le secteur de la santé, la qualité et la cohérence des données sont essentielles. 

Un hôpital valide les données des patients pour s'assurer que les dossiers médicaux sont correctement attribués et supprime ou corrige les informations incorrectes ou incomplètes sur les patients.

Services financiers

Les institutions financières ont besoin de données précises pour les évaluations de risques et la conformité réglementaire. 

En banque nettoie les données des transactions pour identifier et corriger les virements erronés ou en double, afin de garantir l'exactitude des décomptes et des relevés de compte.

Commerce de détail

Dans le commerce de détail, des données propres sont essentielles pour gérer les stocks et mieux comprendre les besoins des clients. 

Une entreprise de vente au détail supprime les doublons dans sa base de données clients afin de créer des profils clients plus précis et corrige les données produits afin de s'assurer que les informations sur les produits, telles que les prix et la disponibilité, sont à jour.

Télécommunications

Les entreprises de télécommunications gèrent d'énormes quantités de données sur l'utilisation des téléphones portables, les performances des réseaux et la facturation des clients. 

Un opérateur de télécommunications vérifie et nettoie les données de facturation pour s'assurer que les clients reçoivent des factures correctes et que les frais ou les données erronés sont corrigés.

Conclusion - Le nettoyage des données, un outil important pour le traitement futur des données

Les perspectives d'avenir du nettoyage de données sont passionnantes : avec l'avènement de l'apprentissage automatique et de l'intelligence artificielle, les processus automatisés de nettoyage de données deviennent de plus en plus avancés et efficaces. 

Cela permet aux entreprises de nettoyer les données plus rapidement et de manière plus approfondie, ce qui améliore l'efficacité de l'entreprise. 

La protection des données et la conformité continueront à jouer un rôle important, car des réglementations de plus en plus strictes exigent un traitement correct des données.

L'importance croissante du Big Data et l'intégration de données provenant de différentes sources signifient que le Data Cleaning continuera à jouer un rôle clé dans la stratégie de données des entreprises. 

La sensibilisation à la qualité des données et à l'assainissement des données va augmenter, car les entreprises reconnaissent de plus en plus que des données de haute qualité jouent un rôle crucial pour le succès dans un monde piloté par les données. 

Vous devez donc continuer à vous intéresser à l'épuration des données pour vous assurer que vos données sont fiables, précises et pertinentes et qu'elles vous donnent un avantage concurrentiel.

Vous avez des questions ? Envoyez-nous un message. Nos experts vous répondront rapidement.

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