Data wrangling : comment préparer et transformer les données ?

Dans le contexte Big Data, les entreprises ont accès à une quantité énorme de données. Que ce soit dans le domaine du marketing, de la santé ou la finance, elles sont au cœur des stratégies décisionnelles. Toutefois, avant même de songer à analyser ces données ou à créer des visualisations, une transformation des informations brutes s’impose. C’est là que le processus de data wrangling entre en scène.

Qu’est-ce que le data wrangling ?

Le data wrangling est le processus de nettoyage et d’unification de datasets désordonnés et complexes, afin d’en faciliter l’accès et l’analyse. C’est une étape essentielle dans le cycle de traitement de la data. Également connu sous le nom de data munging, il permet de réorganiser, transformer et cartographier les données afin de les rendre utilisables. Une fois les données wranglées correctement, elles peuvent être utilisées pour des analyses avancées, la création de modèles prédictifs ou encore la data Visualisation.

Pourquoi est-il important ?

Le data wrangling a une importance capitale. Des données de mauvaise qualité ou mal préparées peuvent entraîner des analyses erronées ou biaisées. Il permet de transformer des données brutes en ressource exploitable. En nettoyant, en structurant et en normalisant les données, il améliore leur qualité et leur fiabilité.

Il permet de consolider et enrichir des données provenant de sources diverses. Le data wrangling évite les erreurs coûteuses liées à des données de mauvaise qualité. En somme, cette étape cruciale de préparation des données est un pilier fondamental. Il garantit des analyses de données précises, cohérentes et pertinentes.

Quelles sont les étapes du data wrangling ?

Les étapes du Data wrangling varient en fonction des besoins de transformation spécifiques au dataset.

L’extraction des données

Cette phase initiale du process de data wrangling nécessite d’être préparée minutieusement. Il est primordial de déterminer les types de données essentielles et d’en planifier l’acquisition. Les données étant recueillies sous une forme non structurée, il est impératif de structurer le dataset en extrayant les informations pertinentes pour le projet. 

Analyse exploratoire ou découverte des données

C’est le meilleur moyen d’identifier des schémas et des tendances, mais également des informations manquantes ou incomplètes. La phase exploratoire se compose de :

• mesures de la moyenne, la médiane, l’écart type, les quartiles, les valeurs minimales et maximales pour identifier les tendances, les valeurs extrêmes et les schémas généraux dans les données ;
• la création de graphiques et visualisations illustrant les schémas et les relations ;
• la détection de valeurs manquantes ou aberrantes qui pourraient influencer l’analyse.

Transformation des données

Oublier cette étape peut compromettre le reste du process de wrangling. Il s’agit du formatage des données non structurées afin de les rendre utiles. Il consiste à créer de nouvelles caractéristiques ou à appliquer des fonctions mathématiques aux données. 

Nettoyage des données

Encore une fois, le nettoyage des données est une étape essentielle, car la qualité du jeu de données impacte directement les résultats. L’une des premières tâches consiste donc à corriger les anomalies évidentes. Il peut s’agir d’erreurs de saisie, de valeurs incohérentes, de doublons ou encore de problèmes liés au format. Il faut également traiter les valeurs manquantes, soit en les imputant, soit en supprimant les lignes ou les colonnes concernées, soit en les laissant telles quelles. 

Enrichissement du jeu de données

L’enrichissement va rendre un jeu de données plus utile en intégrant des sources supplémentaires, depuis des systèmes internes ou tiers. En accumulant davantage de points de données, il est possible d’améliorer l’analyse. Cette étape va également permettre de traiter les informations manquantes détectées durant le nettoyage.

Validation des données

La phase de la validation des données  va permettre de s’assurer de la cohérence, de la qualité et de l’exactitude des données. Des scripts préprogrammés peuvent comparer les attributs des données avec des règles prédéfinies. La validation des données peut nécessiter plusieurs itérations.

Publication des données

Il s’agit de rendre les données wranglées accessibles en les déposant dans un nouveau dataset ou sur un espace de stockage. Les utilisateurs finaux que sont les Data Analysts ou les Data Engineers peuvent alors démarrer leur travail analytique.

Quelle est la différence entre le data wrangling et le data cleaning ?

Il est courant de voir les termes data wrangling et data cleaning utilisés de manière interchangeable. Comme nous venons de le voir, le data wrangling se rapporte à un process global. Les données sont collectées, nettoyées, transformées et stockées dans un format utilisable.

Le data cleaning correspond à la phase de nettoyage des données du data wrangling. Elle se concentre donc exclusivement sur la correction des erreurs, la suppression des doublons et la gestion des valeurs manquantes dans les données. 

Quels sont les avantages du data wrangling ?

Vous l’avez compris, le data wrangling est essentiel pour obtenir des informations fiables et précises. Il permet de transformer des données non structurées, complexes ou incomplètes en informations exploitables et faciles à utiliser. 

Un gain de temps précieux pour les experts de la data science

Un process efficace de data wrangling va permettre aux analystes de consacrer plus de temps à l’analyse des données. En éliminant les phases chronophages liées à la découverte des données et à leur nettoyage, ils peuvent se concentrer sur une tâche à plus grande valeur ajoutée : la data exploration. 

Rassembler toutes les sources de données

Le data wrangling va permettre de relier des données issues de différentes sources. Une fois rassemblées, il est possible de faire correspondre les données, structurées ou non. Cela permet d’obtenir une vue claire et complète des données.

Garantir la fiabilité des données

Le data wrangling permet d’améliorer la qualité des données pour des analyses précises et fiables. Comme il peut aussi inclure l’enrichissement des données, celles-ci deviennent encore plus précieuses tant pour l’analyse que la prise de décision. Une fois les données efficacement wranglées, elles peuvent être directement utilisées pour des analyses avancées, la création de modèles prédictifs ou la visualisation des données par exemple.

Faciliter l’accès et la collaboration

Les équipes peuvent travailler sur des jeux de données préparés de manière cohérente. Cela favorise la collaboration et la cohérence des analyses. De plus, des données simplifiées et des datasets lisibles facilitent l’accès à un public plus large, y compris des non-experts. Le data wrangling peut ainsi faciliter la compréhension du sens des données et permettre de briser les silos.  

Quels sont les outils du data wrangling ?

Les outils de gestion des données facilitent le processus de data wrangling avec l’automatisation. 

Microsoft Excel

Le tableur peut également être utilisé pour nettoyer et organiser les données. Il intègre des fonctionnalités de nettoyage de données comme la suppression de doublons ou la conversion de texte en colonnes. Il est également possible de filtrer les données, en appliquant des formules pour détecter les erreurs.

Microsoft Power Query

Ce moteur de transformation et de préparation des données permet d’effectuer un traitement des données de type ETL (extraction, transformation et chargement). Power Query est disponible dans différents produits et services Microsoft, comme Excel, Power Bi ou Azur.

Panda Python

Cette bibliothèque Python open source est utilisée pour la manipulation et l’analyse de données. Elle offre une structure de données bidimensionnelle sous forme de dataframes. Ces derniers permettent de stocker et de manipuler des données à la manière de feuilles de calcul ou de tables SQL.

Trifacta Wrangler

Trifacta est une plateforme de data wrangling basée sur le cloud. Elle utilise des algorithmes d’apprentissage automatique afin d’identifier des modèles. L’interface de Trifacta facilite la création de règles et de transformations complexes, ce qui rend cet outil accessible aux non experts.

OpenRefine

Cet outil open source est particulièrement efficace pour des tâches de nettoyage et de transformation des données. Il offre une série de fonctionnalités comme le tri et le filtrage des données, l’exploration de vastes datasets et le rapprochement des données avec des sources externes. Il bénéficie d’une communauté active développant continuellement de nouveaux plugins.

Apache Spark

Conçu pour l’informatique distribuée, Apache Spark dispose d’un large éventail de fonctionnalités, comme le filtrage, le mappage, l’agrégation et le tri. Les utilisateurs peuvent diviser des ensembles de données en sous-ensembles ou même effectuer un échantillonnage aléatoire. Cela s’avère utile pour l’exploration et l’analyse de données, mais également pour la validation des données, la formation de modèles et les tests.

Alteryx

Cette plateforme d’analytique propose de nombreuses fonctionnalités, dont le nettoyage des données, mais également le formatage, l’enrichissement et la vérification. De plus, elle dispose d’un mode no-code et low-code permettant de glisser-déposer des éléments ou de traiter une ligne de code à la fois.

Comment apprendre le data wrangling ?

Le data wrangling est une des nombreuses compétences du data scientist. Il existe désormais des cursus diplômants dans de grandes écoles ou des universités, permettant de les acquérir dans leur ensemble. Vous pouvez également obtenir une certification en vous tournant vers des modules de formation finançables avec le CPF. Cela peut vous permettre de vous spécialiser et devenir data wrangler.

Si le data wrangling semble long et contraignant, il n’en reste pas moins nécessaire pour poser les fondations d’un processus décisionnel efficace. D’autant qu’il existe désormais des outils efficaces permettant d’en automatiser les étapes.