Pourquoi le transfert de données est-il important ?
Les données peuvent être compliquées – en particulier les données brutes en gros volumes. Incomplètes, incohérentes, dupliquées ou non structurées… la liste des problèmes de qualité des données est longue, et l'impact de l'utilisation de ces données non structurées ou désordonnées peut être considérable dans n'importe quelle entreprise.
En transformant ces données désordonnées en quelque chose de cohérent et structuré, vous facilitez leur utilisation et en tirez des informations plus faciles. En fait, c'est l'objectif global de munging : fournir des données utiles et de haute qualité qui peuvent faciliter une meilleure prise de décision, augmenter l'efficacité, alimenter vos projets d'IA et améliorer la gouvernance et la conformité des données.
Qu’est-ce que le transfert de données ?
Le traitement des données – parfois appelé traitement des données ou préparation des données – est le processus consistant à extraire des données de leur état « brut » et à les transformer dans un format utilisable.
Considérez le data munging comme le pont entre la collecte de données et l’analyse des données. Grâce au nettoyage, à la structuration et à la standardisation des données, il transforme les informations désordonnées en ensembles de données significatifs et en formats plus utiles et utilisables. C'est une étape essentielle à franchir en amont d'activités telles que :
Le résultat final offre plus d’exactitude et de précision, des informations plus significatives et une meilleure prise de décision commerciale.
Avantages du transfert de données
Précision et fiabilité améliorées
La fusion des données garantit que vos données sont exemptes d'erreurs, de duplications ou de valeurs manquantes. Dans l’ensemble, cela conduit à une meilleure intégrité des données, qui est bien sûr l’épine dorsale de tout, de l’amélioration des performances commerciales au renforcement de la connaissance des clients.
Efficacité opérationnelle accrue
En réduisant le temps et les ressources nécessaires aux vérifications et corrections manuelles, munging peut rationaliser vos processus de données. De plus, les équipes peuvent se mettre au travail en effectuant des tâches plus utiles telles que l'analyse des données plutôt que la préparation des données.
Prise de décision meilleure et plus rapide
Vos équipes seront en mesure de visualiser et d'analyser des données claires et structurées plus rapidement que d'avoir à trier des informations désordonnées et incomplètes. À son tour, cela conduira à des informations et à des rapports plus rapides qui pourront ensuite être transmis à l’ensemble de l’entreprise et aux parties prenantes pour la prise de décision.
Respect de la conformité des données
En organisant vos données, vous pouvez mieux identifier les informations sensibles et repérer plus facilement les éventuels problèmes de conformité. De plus, munging facilite le suivi du traçage des données et des modifications apportées à vos données afin de conserver des pistes d'audit.
La collecte de données en action
Un exemple courant qui montre comment des données peuvent arriver dans votre base de données endommagées ou incomplètes est la saisie d'une adresse e-mail. Pour éviter le spam, les utilisateurs peuvent délibérément endommager le format valide de leur adresse e-mail en la partageant d'une manière que seuls les humains peuvent déchiffrer.
Il est peu probable qu’une machine soit capable d’interpréter quelque chose comme…
JohnDOTdoeATJohnDoeDOTcom ou John(dot)doe(at)John(dot)doe(dot)com
…et pour que les données restent dans votre système sous la forme d’informations incohérentes, incapables d’être prises en compte ou utilisées dans des ensembles de données.
D'autres exemples d'erreurs peuvent inclure :
- entrées en double
- valeurs manquantes
- formats incohérents
- données mal fusionnées
- mappage de données incorrect
- manque de standardisation des données
- valeurs aberrantes / informations irréalistes.
Comment fonctionne le processus de transfert de données
1. Collecte et structuration des données
Cette première étape vous donnera une base solide sur laquelle baser l’ensemble de votre travail de collecte de données. Commencez par comprendre de quelles données vous disposez et si elles sont nécessaires pour le projet que vous avez choisi. Les données sont susceptibles de se trouver dans des sources telles que des bases de données, des feuilles de calcul, des systèmes de gestion de la relation client ou des API. Une fois rassemblé, vous pouvez le formater dans des référentiels plus organisés pour un stockage et une récupération plus faciles.
2. Nettoyage des données
Le nettoyage de vos données est fondamental pour le succès d’un projet de transfert de données. Après tout, comment pouvez-vous transformer correctement les informations si elles contiennent des erreurs ou des inexactitudes importantes ? Utilisez cette étape pour supprimer les données en double, gérer les données manquantes, corriger les incohérences et appliquer la standardisation/normalisation.
3. Enrichissement des données
Vous pouvez désormais envisager d’enrichir cet ensemble de données bien ordonné avec des informations encore plus précieuses. En améliorant les données avec des informations pertinentes provenant d'une gamme de sources externes, telles que les données démographiques des clients ou les mesures de performances, vous pouvez créer un actif plus complet et plus précieux.
4. Validation des données
Il est maintenant temps de vérifier l’exactitude et la cohérence de tout votre travail acharné. Mesurez les nouveaux ensembles de données par rapport à vos normes internes de qualité des données et à tout Obligations du RGPD. En plus de garantir la conformité, cette étape confirmera que vos données sont robustes, de haute qualité et prêtes à être analysées.
5. Stockage des données
Votre ensemble de données fraîchement nettoyé et mutilé doit maintenant être hébergé. Lorsqu'il s'agit de sélectionner une option de stockage, tenez compte du format des données et de la possibilité d'y accéder facilement pour une utilisation et une analyse ultérieures.
