Préparation des données

Les organisations produisent et collectent un grand nombre de données. Mais pour pouvoir les utiliser pour prendre de meilleures décisions, il est primordial d’améliorer le processus de data preparation. À quoi sert la data preparation ? Comment préparer les données ? Découvrez les réponses.

Qu’est-ce que la data preparation ?

La data preparation (ou prétraitement) a pour objectif de valider, nettoyer, consolider et enrichir les données brutes collectées par une organisation. Les entreprises et organisations collectent des milliers d’informations chaque jour en provenance de différentes sources. Pour pouvoir les exploiter et créer des usages, il est indispensable de préparer la donnée.

La préparation des données vise à rendre les données accessibles, transparentes et qualitatives. L’objectif est de permettre à tous les collaborateurs, qu’ils soient data analyst, data scientist, responsable commerciale ou directeur financier, de consulter et d’utiliser les données de l’organisation en toute confiance.

À quoi sert la préparation de données ?

La data preparation est l’étape indispensable avant tout travail d’analytics, puisqu’elle permet d’améliorer la qualité, la fiabilité et la pertinence des données.

À défaut de préparation, les organisations risquent de prendre des décisions en se basant sur des informations obsolètes ou fausses, et ainsi, faire les mauvais choix. Elles peuvent alors perdre un avantage concurrentiel important et voir leur réputation affaiblie. Pour éviter cette situation, il est primordial de mettre en place des processus de data preparation efficaces, avant toute analyse de données.

À travers ce processus, les organisations pourront tirer des enseignements pertinents issus d’informations qualitatives et fiables. Ce qui leur permettra de prendre les meilleures décisions. Par exemple pour créer un nouveau service, améliorer les performances commerciales, réduire les coûts, etc.

Cette étape est également indispensable pour garantir l’interopérabilité des données et garantir leur réutilisation en toute confiance.

Comment préparer les données ?

Pour atteindre un niveau de qualité optimal, la préparation de la donnée doit s’effectuer en plusieurs étapes.

Collecter les données

La première étape de la data preparation est la récupération des données disponibles. Ces dernières peuvent provenir d’une multitude de sources, sous une multitude de formats. Elles sont ensuite regroupées au sein du système d’information de l’organisation ou sur un logiciel de gestion de données.

Explorer les données

Toutes les données collectées doivent ensuite être explorées. L’idée est alors de répondre à plusieurs questions pour vérifier leur qualité :

• Les données sont-elles complètes ?
• Correspondent-elles aux tendances ?
• Remettent-elles en cause les prédictions de l’organisation ?
• Y a-t-il des anomalies ?

Ces différentes questions vont permettre de prioriser les jeux de données à valoriser en priorité.

Structurer les données

Après la phase d’exploration des données, il convient de les structurer, notamment en regroupant les datasets présentant des dépendances. Par ailleurs, lorsque les volumes de données sont trop importants, il est possible de les segmenter en plusieurs catégories pour faciliter la data preparation.

Les informations collectées peuvent provenir d’une multitude de sources de données et présenter des différences en termes de structure, de taille, de formats, voire même de langue. Il est donc primordial de les structurer et de les harmoniser pour en faciliter l’exploitation.

Nettoyer les données

L’objectif est d’améliorer la qualité des données sélectionnées en éliminant les erreurs de saisie, les doublons, les données manquantes ou les informations obsolètes. À ce stade, vous devez également masquer les informations confidentielles (notamment vis-à-vis du RGPD).

Enrichir les données

Pour prendre les meilleures décisions, il est indispensable de croiser les données de l’organisation avec des données externes. Il peut s’agir de données de références, de données open data ou de données tierces.

Cette étape permet d’apporter du contexte aux données et de faire apparaître des informations à forte valeur ajoutée.

Si les étapes de la data preparation peuvent varier d’une organisation à l’autre, il s’agit toujours d’un processus long et chronophage. D’ailleurs, il peut représenter jusqu’à 80 % du travail d’un data analyste. Heureusement, il est possible de raccourcir la préparation des données, tout en garantissant leur qualité avec Opendatasoft.

Préparez vos données avec Opendatasoft

Chronophage et répétitive, la data preparation est pourtant indispensable à l’analyse de données. C’est grâce à la fiabilité et à la pertinence des informations que les décisionnaires pourront faire de bons choix stratégiques.

Pour vous aider à préparer des données de qualité en un minimum de temps, Opendatasoft met à votre disposition des outils de data preparation. Grâce à plus de 50 processeurs vous pouvez appliquer des transformations géographiques, corriger du texte, formater des dates, anonymiser les données, remanier le contenu de votre dataset avec précision. Et tout cela, de manière totalement automatisée, sans jamais écrire une seule ligne de code.

Ainsi, les équipes gagnent un temps précieux lors de la préparation des données. Elles peuvent alors se concentrer davantage sur l’analyse ou la collecte d’informations pertinentes pour apporter un maximum de valeur à l’organisation.