Comment nettoyer les données de votre entreprise grâce au data cleaning ?

Alors que les volumes de données ne cessent d’augmenter, les entreprises sont confrontées à un risque d’erreur toujours plus grand. D’où l’importance du data cleaning, un processus indispensable pour exploiter tout le potentiel des données.

Qu’est-ce que le data cleaning ?

Le data cleaning (aussi appelé data cleansing) est un processus de nettoyage des données. Il consiste à modifier, remplacer et supprimer les données incorrectes, incomplètes, non pertinentes ou dupliquées au sein d’un dataset.

En effet, les données agrégées à partir de sources multiples peuvent être dupliquées accidentellement ou mal étiquetées. Quant aux informations saisies manuellement, elles sont susceptibles de comporter des erreurs ou des imprécisions. Il est donc important de nettoyer cette base de données pour bénéficier de son plein potentiel.

Les avantages du nettoyage de données en entreprise

Le data cleaning est une étape indispensable pour préparer les données avant de les analyser. Grâce à cette data cohérente et dépourvue d’erreurs, l’entreprise peut prendre des décisions éclairées et établir des stratégies plus efficaces en matière de marketing, de stratégie de vente, de gestion comptable ou RH par exemple.

C’est aussi un gain de productivité précieux : en effet, les erreurs causées par les données erronées demandent beaucoup de temps et de ressources pour être réparées. Avec une data propre et cohérente, les collaborateurs peuvent consacrer plus de temps à des missions à forte valeur ajoutée.

Par conséquent, l’entreprise répond mieux aux besoins de ses clients, ce qui lui procure un avantage concurrentiel indéniable. Le data cleaning permet, en outre, de suivre précisément l’évolution des besoins et d’anticiper les grandes tendances : de quoi améliorer durablement l’expérience client.

En définitive, le data cleansing garantit que les données utilisées dans l’entreprise sont dignes de confiance. Une confiance indispensable pour prendre les meilleures décisions et gérer efficacement de gros volumes de data.

Les caractéristiques d’une donnée de qualité

Pour être considérée de haute qualité, la data doit répondre à plusieurs critères. Le plus important d’entre eux est la validité vis-à-vis des règles et contraintes fixées par l’entreprise : types de données ou de valeurs, organisation des données dans les databases, etc.

Une donnée de qualité se démarque également par :

• Sa précision : les données correspondent aux valeurs véritables.
• Sa complétude : toutes les données requises sont connues.
• Sa cohérence : les données sont cohérentes entre elles au sein d’un dataset ou de plusieurs ensembles de données.
• Son uniformité : les données sont décrites avec les mêmes règles et unités de mesure.

Toutes ces caractéristiques, qui ont une influence certaine sur la data quality, peuvent être améliorées et corrigées grâce au nettoyage des données.

Comment nettoyer les données ?

Il existe différentes méthodes de data cleaning et ce processus de data management est susceptible de varier d’un ensemble de données à l’autre. Toutefois, on peut lister 7 grandes étapes à suivre pour nettoyer la base de données efficacement.

1. Supprimer les doublons

L’apparition de doublons est un problème fréquent lors de la collecte des données, surtout si ces dernières proviennent de sources éparses. Il est donc indispensable d’identifier les valeurs présentes en double et de les ramener à un seul exemplaire – on parle de déduplication.

2. Éliminer les données non pertinentes

Une donnée est dite « non pertinente » lorsqu’elle ne correspond pas à la problématique spécifique que vous souhaitez résoudre. Par exemple, si votre analyse porte sur la région Île-de-France mais que votre jeu de données contient des informations sur d’autres régions, ces dernières peuvent être considérées comme non pertinentes. En les supprimant, vous rendez votre dataset plus efficace et plus facile à gérer, ce qui permet d’effectuer des analyses plus précises.

3. Corriger les erreurs structurelles

Les erreurs structurelles peuvent prendre différentes formes : faute de frappe, casse non respectée, etc. Dans tous les cas, ces incohérences peuvent nuire à l’étiquetage des données et entraîner des confusions entre certaines catégories, au risque de fausser les analyses.

4. Filtrer les valeurs aberrantes indésirables

Les valeurs aberrantes sont, comme leur nom l’indique, des valeurs qui ne semblent pas correspondre au jeu de données à analyser. Elles peuvent résulter d’une erreur, comme une saisie incorrecte : auquel cas, il est important de les supprimer pour améliorer la qualité de la data.

Néanmoins, une valeur aberrante n’est pas nécessairement fausse, aussi surprenante soit-elle. Avant de l’éliminer, il est essentiel de démontrer qu’elle est invalide ou qu’elle n’est pas pertinente pour l’analyse.

5. Gérer les valeurs manquantes

Dans le cadre du data cleansing, les données manquantes peuvent être traitées de différentes façons. La plus directe consiste à supprimer toutes les observations qui comportent des valeurs manquantes, au risque de perdre des informations intéressantes. Une seconde solution est de remplir les valeurs manquantes en se basant sur d’autres observations. Ici encore, il existe un risque de perte d’intégrité des données, car ces « valeurs de remplacement » sont hypothétiques.

6. Évaluer le data cleaning

À la fin du processus de nettoyage des données, il est nécessaire de faire le point sur votre data et sur la méthode employée :

• Les données sont-elles pertinentes ?
• Certains aspects du processus de data cleansing peuvent-ils être améliorés ?
• Existe-t-il des problèmes récurrents au niveau de la qualité des données ?

7. Standardiser le processus de nettoyage des données

Pour être réellement efficace, le processus de data cleaning doit être standardisé afin d’être facilement reproduit. Pour ce faire, il est important de répondre à quelques questions :

• Quelles sont les données qui sont utilisées le plus fréquemment ?
• À quel moment sont-elles nécessaires ?
• Qui est responsable du processus ?
• À quelle fréquence le data cleansing a-t-il lieu : quotidien, hebdomadaire, mensuel ?

Sources de données, traitement de la data, saisies… autant de facteurs qui nécessitent une exploration de données avisée. Au cœur de la business intelligence, la qualité de la base est cruciale. Aussi, la préparation des données constitue un préambule indispensable à l’analyse et à la datavisualisation. Avec une bonne stratégie de data cleaning, votre entreprise a l’assurance de prendre de meilleures décisions en s’appuyant sur des données de haute qualité.