Lorsqu’on parle de data management, on parle souvent de « data preparation ».
Selon SearchBusinessAnalytics, la data preparation est le processus de collecte, de combinaison, de structuration et d’organisation des données afin qu’elles puissent être analysées dans le cadre d’applications de visualisation, et d’analyse des données. En d’autres termes, il s’agit du processus de nettoyage et de transformation des données brutes avant leur analyse.
La data preparation est souvent un long processus pour les utilisateurs data, mais elle est néanmoins essentielle pour donner un contexte aux données et les transformer en précieuses informations business. En 2016, selon Forbes, 76 % des data scientists ont déclaré que la data preparation était la pire partie de leur travail ! Cependant, des décisions stratégiques précises ne peuvent être prises que par l’analyse de données propres.
Comment fonctionne la data preparation
La data preparation est une partie essentielle de nombreuses applications d’entreprise gérées par le département informatique, comme le data warehousing ou la business intelligence. Il s’agit également d’une pratique menée par l’entreprise pour les rapports et les analyses ad hoc, les utilisateurs business compétents en informatique et en technologie, tels que les data scientists, étant régulièrement accablés par des demandes de data preparation personnalisées.
De nos jours, il y a un intérêt croissant à doter les utilisateurs business d’outils en libre-service pour la data preparation – afin qu’ils puissent manipuler et accéder aux sources de données par eux-mêmes, sans compétences techniques.
Les étapes de la data preparation sont les suivantes :
Étape 1 : Accès aux données
La première étape de la data preparation consiste à pouvoir accéder aux données de n’importe quelle source, quel qu’en soit l’origine, le récit ou le format. La solution optimale pour donner accès aux données à l’échelle de l’entreprise est la mise en place d’un data catalog. Cet outil essentiel est la clé pour commencer votre chemin vers la data preparation.
>> Pour plus d’informations sur Zeenea Data Catalog <<
Étape 2 : Découvrir les données
Après l’accès aux données, l’étape suivante consiste à découvrir les données. Le data discovery permet aux entreprises d’évaluer correctement le patrimoine des données. Il aide tous les employés à comprendre leurs données et leur contexte grâce aux métadonnées. Le data discovery est également très utile pour les entreprises qui cherchent à mieux gérer la conformité. Il permet aux entreprises de savoir quelles données sont personnelles / sensibles et où elles peuvent être trouvées. En outre, le data discovery peut favoriser l’innovation, car il débloque des informations essentielles pour satisfaire les clients et obtenir un avantage concurrentiel.
Étape 3 : Nettoyer les données
Traditionnellement la partie la plus longue de la data preparation, le nettoyage des données est néanmoins l’une des tâches les plus importantes pour éliminer les mauvaises données. Les mauvaises données peuvent inclure des données obsolètes, des données en double, des données non fiables, etc. Le nettoyage des données comprend donc des tâches fastidieuses telles que le remplissage des informations manquantes, le fait de rendre les données privées ou sensibles, l’ajout de descriptions et la normalisation des modèles de données.
Étape 4 : Enrichir les données
Après avoir nettoyé toutes les données, il est temps de commencer à les transformer et à les enrichir. Cette étape comprend la connexion de vos données avec d’autres sources de données connexes afin d’obtenir des informations plus précises. Un data catalog est également une partie importante de cette étape de data preparation.
>> Plus d’informations sur les connecteurs de Zeenea <<
Étape 5 : Stockage des données
La dernière étape de la data preparation est le stockage des données. En stockant correctement les données de votre entreprise, cela permet aux équipes chargées des données de pouvoir utiliser des données fraîches et propres pour leur analyse.
L’avenir de la data preparation
Initialement axée sur l’analyse, la data preparation a évolué pour traiter un ensemble beaucoup plus large de cas d’utilisation et peut être utilisée par un plus grand nombre d’utilisateurs.
Bien qu’elle améliore la productivité personnelle de ceux qui l’utilisent, elle a évolué pour devenir un outil d’entreprise qui favorise la collaboration entre les professionnels de l’informatique, les experts en données et les utilisateurs professionnels.