Transformation des données (Data transformation)

À l’heure du Big data, les organisations disposent de grands volumes de données pour prendre des décisions. Mais toutes ne sont pas immédiatement exploitables. Avant de pouvoir utiliser les informations disponibles, encore faut-il s’assurer de leur qualité et uniformiser leur format. C’est justement le rôle de la data transformation.

Qu’est-ce que la transformation des données ?

La data transformation, c’est le processus permettant de passer d’un format à l’autre pour garder une cohérence entre toutes les données de l’organisation. Bien souvent, les datas proviennent d’une grande diversité de sources de données (réseaux sociaux, fichier CSV, CRM, base de données relationnelle, site internet, …). Mais si les données collectées sont particulièrement abondantes et variées, elles sont très souvent présentées sous un format brut. C’est-à-dire, inutilisables et/ou incompatibles les unes avec les autres.
L’idée de la data transformation est justement de favoriser la compatibilité et l’harmonisation pour toutes les données utilisées en interne.
Une fois qu’elles sont transformées, les données sont prêtes à être intégrées au système d’information de l’entreprise, stockées au sein d’un data lake ou d’un data warehouse, analysées et exploitées pour favoriser la création de valeur.

Pourquoi transformer les données ?

La transformation des données permet aux organisations d’en tirer de nombreux bénéfices. Voici quelques exemples :

• Le croisement des données : l’objectif principal de la data transformation est de faciliter l’enrichissement des données. Autrement dit, la possibilité de combiner des informations en provenance d’une multitude de sources.
• La prise de décision : c’est grâce à ce croisement des données que les entreprises sont en mesure de prendre de meilleures décisions. Cela leur permet d’identifier des patterns et d’en tirer des insights parlants. Ainsi, les décisions prises sont plus éclairées, car elles reposent sur des analyses data-centric, basées sur plusieurs sources de données.
• Le partage de données : la data transformation contribue à rendre les données plus compréhensibles et plus accessibles. Ce qui favorise leur partage en interne entre équipes ou départements, ou en externe avec des partenaires ou des clients. Ce qui a pour effet bénéfique de désiloter l’accès aux données.
• La réutilisation des données : le partage favorise également la réutilisation des données par les tiers. Ce qui permet ainsi de créer de nouveaux services et d’apporter plus de valeur grâce à la data.

Quelles sont les étapes de la data transformation ?

La transformation des données s’intègre parfaitement dans les processus ELT (extract load transform) ou ETL (extract transform load).
Si ces deux modèles sont indispensables à une bonne gestion des données, c’est aujourd’hui le processus ETL qui est favorisé dans le cadre d’un modern data management.

La première étape consiste à collecter les données provenant de diverses sources. C’est seulement après que la phase de data transformation peut commencer. Voici ses différentes étapes :

• La découverte : une fois les données collectées, il convient de les comprendre. Dans certains cas, une phase préalable de nettoyage est nécessaire pour éliminer les doublons, les données fausses, obsolètes, incohérentes, …
• Le mapping : c’est la planification de la transformation des données.
• Le filtre : il s’agit alors de filtrer les données les plus pertinentes en fonction de paramètres définis en amont.
• La génération et l’exécution du code : au vu du volume exponentiel des données, la génération de code facilite la transformation des données. Une fois généré, le code est exécuté et les données sont converties conformément au format prédéfini.
• L’examen : il s’agit de vérifier que les données aient été correctement formatées.

Quels outils pour transformer les données ?

Il est possible d’utiliser des logiciels distincts pour les différentes étapes susmentionnées. Par exemple, un outil de profilage des données pour la phase de découverte, une solution de mapping, de codage, etc.
Mais le plus simple est d’utiliser une solution ETL qui gère toutes les étapes de la data transformation. Notamment grâce à des fonctionnalités de parallélisation, de suivi, de basculement, de codage, d’automatisation, etc. En prime, ces outils génèrent souvent des représentations visuelles des flux de données. Vous pourrez ainsi plus facilement en comprendre la transformation.

Les solutions ETL les plus complètes favorisent pleinement la réutilisation des données, en facilitant la centralisation et la mise à disposition pour tous, des informations transformées.