La vocation de tout projet Data est de transformer les données à disposition en actif exploitable pour embarquer votre entreprise sur le chemin de l’excellence. Pour y parvenir, les données doivent être faciles à découvrir et à cataloguer. L’objectif est de les rendre non seulement accessibles, mais surtout compréhensibles et exploitables pour vos collaborateurs qui doivent les utiliser au quotidien. L’un des leviers pour y parvenir, c’est le Data Profiling. Explications.
Le principe même d’une stratégie data consiste à donner à vos équipes les moyens de s’adosser sur des informations tangibles, représentatives et de qualité pour remplir leurs missions. Mais la donnée brute ne suffit pas. Comme un minerai précieux, la data doit être raffinée méthodiquement. L’une des phases essentielles pour faire parler les données s’appelle le Data Profiling. Le profilage des données est un processus qui repose sur l’analyse et l’exploration des données disponibles pour comprendre :
- La façon dont elles sont structurées,
- Les informations qu’elles contiennent,
- Les relations entre les différents ensembles de données,
- La manière dont elles pourraient être associées, combinées et utilisées plus efficacement.
Quels sont les types de Data Profiling ?
Lorsque vous lancez une démarche de Data Profiling, vous examinez et analysez l’ensemble de vos actifs data pour en déterminer la structure, la nature et les assemblages et combinaisons possibles. Ainsi, vous êtes en mesure d’identifier clairement les interdépendances entre les jeux de données pour mieux les faire parler. Selon les experts de la data, il existe trois types de Data Profiling : le profilage de structure, le profilage de contenu et le profilage de relation – que nous définissons ci-après.
Profilage de structure
L’un des éléments clés de l’exploitation des données est leur organisation optimale. Pour cela, vous devrez vous intéresser aux structures des données. Le profilage de structure est alors le type de Data Profiling qui permet de s’assurer que les données sont correctement formatées et cohérentes au sein d’une base de données. Le profilage de structure est également appelé « découverte de la structure », et renvoie à un processus de validation du format et de la cohérence entre jeux de données.
Profilage de contenu
Le profilage de contenu, ou découverte de contenu, repose sur l’analyse des lignes de données en vue d’identifier des erreurs et des problèmes systémiques. L’usage le plus fréquent consiste par exemple à examiner une liste de clients pour repérer ceux dont les adresses e-mail sont invalides. L’objectif : mettre en évidence des valeurs nulles ou erronées afin de les corriger dans les meilleurs délais.
Profilage de relation
Le troisième type de Data Profiling, appelé découverte de relations, est utilisé pour analyser et identifier les relations des datas utilisées entre les feuilles de calcul ou les tables de base de données. Pour y arriver, vous devrez effectuer une analyse des métadonnées afin de détecter les connexions possibles entre les différentes sources de données et repérer les chevauchements.
Les avantages du Data Profiling
Vous avez trois bonnes raisons d’avoir recours au Data Profiling. La première d’entre elles est le gain de temps avant de vous lancer dans un projet. En effet, grâce à cette démarche, vous vous inscrivez dans une démarche exploratoire pour déterminer si les données dont vous disposez vous permettront vraiment de tirer la connaissance dont vous avez besoin. Alors, et alors seulement vous pourrez mettre en œuvre votre projet.
La deuxième bonne raison de réaliser le profilage des données est la perspective d’améliorer la Data Quality. Le Data Profiling permet de vous assurer que vos données sont nettoyées, précises et prêtes à être distribuées dans toute l’entreprise.
Enfin, le Data Profiling permet d’élargir le champ des possibles. En effet, vos collaborateurs ont besoin de trouver rapidement et facilement des types de données spécifiques susceptibles de les aider à lancer de nouveaux projets, ou de conquérir de nouveaux marchés. Lorsque les données ne sont pas consultables, il peut être difficile de les localiser dans une chaîne plus longue. Grâce au Data Profiling, les données sont mieux identifiées, mieux classées et mieux catégorisées. Vos équipes peuvent alors plus facilement les manipuler et les assembler dans des bases de données à l’aide de mots-clés spécifiques.
En vous engageant dans la voie du Data Profiling, vous créez les conditions d’une exploitation optimisée de vos datas. Réalisé avec méthode, le profilage des données est une promesse d’efficacité, de pertinence et d’optimisation des coûts car il permettra à vos équipes de gagner un temps précieux et de rationaliser l’exploitation de vos données.
