L’essor du Big Data et la transformation digitale des entreprises ont fait émerger de nouveaux enjeux de data management. En effet, avant de représenter les données dans un tableau de bord, encore faut-il garantir leur qualité et leur fiabilité. C’est tout l’intérêt de la data prep, qui consiste à nettoyer les données brutes pour les rendre parfaitement exploitables.
Qu’est-ce que la data prep ?
Dans un projet de Business Intelligence, la data preparation (aussi appelée data prep) est un processus qui précède l’analyse des données. Il englobe différentes tâches comme la collecte, le nettoyage, l’enrichissement ou la transformation de la data.
Quels sont les enjeux de la data preparation ?
Les entreprises doivent gérer des données de plus en plus nombreuses, éparses et hétérogènes. Par conséquent, un important travail de préparation est nécessaire avant de passer à l’analyse, dont la pertinence dépend directement de la qualité des données.
Pour les organisations, l’utilisation de méthodes et d’outils de data prep est donc un enjeu majeur. Dans un environnement en pleine transformation, les données doivent être traitées et mises à jour en permanence pour en tirer des conclusions dignes de confiance.
De plus, les entreprises exploitent de plus en plus la data pour effectuer leurs choix stratégiques. Pour ce faire, elles s’appuient sur des outils de Business Intelligence permettant de générer des tableaux de bord et des rapports. Des données de qualité, parfaitement préparées en amont, sont donc cruciales pour prendre des décisions éclairées, rester compétitif et satisfaire des clients exigeants.
Les grandes étapes de la dataprep
Pour effectuer des analyses fiables, l’entreprise doit préalablement garantir l’accès aux données, mais aussi les améliorer pour les rendre parfaitement exploitables. Ainsi, la data preparation peut être divisée en quatre grandes étapes.
L’acquisition des données
La première étape du processus de préparation des données consiste à rendre ces dernières accessibles aux utilisateurs, afin qu’ils puissent les améliorer, les organiser et, à terme, les analyser.
Pour ce faire, la data est placée dans un espace de stockage, qui est le plus souvent un entrepôt de données. Hébergé dans un data center ou dans le cloud, le data warehouse permet à l’organisation de collecter des données à intervalles réguliers à partir de sources multiples. Pour ce faire, l’entreprise peut s’appuyer sur le processus ETL (Extract Transform Load).
Néanmoins, d’autres solutions de stockage peuvent être utilisées, comme les data marts ou les data lakes, qui se distinguent notamment par la nature des données conservées. Par exemple, le data warehouse est adapté aux données structurées, tandis que le data lake permet de stocker des données brutes. Dans tous les cas, l’entreprise peut opter pour un déploiement sur site ou dans le cloud.
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La mise en place d’un data catalog est également très utile pour faciliter l’accès aux données au sein d’une organisation. Cet emplacement centralisé remplit deux fonctions principales :
- Le catalogage des données.
- La gestion des métadonnées, c’est-à-dire les « données sur les données ».
Ainsi, il fournit de précieuses informations aux utilisateurs pour localiser et comprendre la data, tout en automatisant la gestion des métadonnées. Au bout du compte, le data catalog apporte plus d’agilité dans le processus de dataprep et permet de mieux évaluer la valeur d’une donnée ou d’un dataset.
Le nettoyage des données
Le nettoyage de données (ou data cleaning) est sans doute l’étape la plus longue d’un projet de data preparation. Toutefois, elle est essentielle pour éliminer les « mauvaises données », qui peuvent être incorrectes pour différentes raisons : erreur de saisie, doublon, erreur lexicale, valeur manquante, erreur sémantique, mauvais format, etc.
Pour les corriger, de nombreuses méthodes peuvent être employées. Dans tous les cas, le nettoyage passe par le remplissage des informations manquantes, le filtrage des valeurs aberrantes ou encore la déduplication.
Bien que complexe et fastidieuse, cette étape de la dataprep est cruciale, car toute erreur liée à la data aura des répercussions sur la qualité de l’analyse, ce qui risque de nuire à la qualité de service et à l’expérience client. Plus l’entreprise accumule des données, plus le risque d’erreur augmente : le data cleaning est donc amené à occuper une place de plus en plus conséquente.
L’enrichissement des données
Après avoir nettoyé les données, il est temps de les transformer et de les enrichir.
L’enrichissement des données désigne la fusion entre la data interne à l’entreprise et des données externes. En effet, les organisations ont souvent recours à des sources de données tierces lors du processus de data prep.
Cependant, ces données doivent être pertinentes et complémentaires avec la data interne, tout en apportant une véritable valeur ajoutée à l’existant. Qui plus est, la fusion de plusieurs ensembles de données présente certains risques.
- D’une part, les données externes sont susceptibles de comporter des erreurs, ce qui peut mettre en péril la fiabilité de l’analyse. Ainsi, les sources doivent être sélectionnées avec soin et la data qui en découle doit être vérifiée.
- D’autre part, les données issues de sources extérieures peuvent suivre des schémas ou des règles différents. Auquel cas, il est indispensable de les transformer avant de les intégrer, afin qu’elles respectent le même format que les données internes.
La mise à jour des données
Quel que soit le niveau de précision des données extraites, toutes les entreprises data driven sont confrontées à une même problématique : bien souvent, les données ne sont pertinentes que par rapport à une date et un contexte spécifiques.
Autrement dit, la data peut rapidement devenir obsolète, risquant de compromettre l’analyse si elle n’est pas mise à jour régulièrement. C’est pourquoi la dernière étape de la dataprep consiste à actualiser les jeux de données en temps voulu.
Permettant de collecter, de corriger et d’enrichir les ensembles de données, la dataprep est un ingrédient essentiel pour une stratégie data réussie. D’où l’importance d’utiliser un outil de préparation des données performant au sein de l’entreprise.
