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Tout savoir Data cleaning

Les entreprises se retrouvent de plus en plus submergées par d’énormes volumes de données. Les databases, les médias sociaux, les appareils connectés ou encore les capteurs sont autant de sources intarissables. Or, la qualité de ces données est essentielle afin de garantir des résultats fiables et de mettre en place la Business Intelligence dans une organisation. Le data cleaning se présente donc comme un élément essentiel de toute bonne data governance.

Qu’est-ce que le data cleaning ?

Le data cleaning se rapporte au processus de nettoyage qui va permettre de détecter des anomalies, des incohérences ou des doublons dans un dataset et de les corriger. On parle également de Data Cleansing ou de Data Scrubbing. Cette étape est essentielle dans le processus de préparation des données, qu’elles soient destinées à l’analyse, l’apprentissage automatique, la modélisation statistique ou toute autre application de traitement des données.

À quoi sert le data cleaning ?

Le data cleaning sert à améliorer la qualité et la fiabilité des données avant leur utilisation. Des données impropres ou corrompues peuvent être à l’origine d’erreur dans les résultats d’analyses et les modèles prédictifs. Elles peuvent même conduire à prendre de mauvaises décisions. Le nettoyage de données garantit la fiabilité des analyses et des modèles. En effet, les modèles de Machine Learning sont particulièrement sensibles à la qualité des données d’entraînement.

Il va également réduire les erreurs dans les analyses. Il élimine les valeurs aberrantes, corrige les erreurs de saisie et traite les données manquantes. De plus, dans certains secteurs et selon le type de données collectées, le nettoyage des données est impératif pour se conformer aux réglementations. C’est le cas notamment en Europe avec le Règlement général sur la protection des données (RGPD).

Il évite aussi de devoir résoudre des problèmes liés à la mauvaise qualité des données après coup. Vous économisez du temps et des ressources. Il est effectivement plus coûteux et plus long de corriger des erreurs ayant eu un impact sur vos analyses ou vos opérations. 

À qui est destiné le data cleaning ?

Le data cleaning s’adresse à toute personne ou organisation travaillant avec des données, à des fins professionnelles ou de recherche par exemple.

Le domaine de la Data Science

Les Data Analysts sont responsables de l’exploration, de l’analyse et de la création de rapports. Ils ont besoin de données propres et fiables afin de produire des résultats précis et utiles. De la même manière, les Data Scientists doivent utiliser des données nettoyées pour créer des modèles prédictifs et des algorithmes de Machine Learning. Les Data Engineers, quant à eux, sont chargés de collecter, stocker et préparer les données. Le data cleaning est une de leurs principales activités.

Le secteur de la santé

Dans le domaine médical, le nettoyage des données est essentiel. Il va garantir la précision des dossiers médicaux électroniques, des résultats de tests et des données de recherche médicale.

Le domaine de la recherche

Quel que soit leur domaine d’étude, les chercheurs utilisent des ensembles de data. Pour éviter des biais ou des erreurs dans leurs recherches, ils doivent impérativement s’assurer que les données sont complètes et fiables.

Les entreprises et organisations de toutes tailles

En général, à partir du moment ou une entreprise ou une organisation collecte et analyse des données, elle peut bénéficier du data cleaning. En se basant sur des données nettoyées, elle va pouvoir améliorer ses opérations, mieux comprendre ses clients, ou encore optimiser sa supply chaîne par exemple. Elles vont alors faire appel à des experts comme un Data Engineer par exemple, qui a suivi une solide formation en matière de data management.

Elle peuvent aussi investir dans des outils dédiés, dont les fonctionnalités vont leur permettre d’automatiser une partie du processus de détection et de correction .

Quels sont les différents problèmes de données existants ?

Diverses anomalies dans les datasets peuvent venir affecter la qualité et la fiabilité de l’ensemble comme :

  • des données manquantes, qu’il faut alors imputer ou supprimer ou à l’inverse des doublons ;
  • des données invalides, au mauvais format par exemple ;
  • des fautes de frappe, des fautes d’orthographe ou toute autre erreur typographique ;
  • des incohérences entre des champs, comme des variations dans les unités de mesure ou des formats de date différents ;
  • des données non pertinentes ;
  • des valeurs aberrantes ou outliers, c’est à dire extrêmement éloignées de la norme.

Qu’est-ce que des données de bonne qualité ?

La qualité des données, ou Data Quality, se réfère à la capacité des caractéristiques intrinsèques des datas à répondre à la fois aux exigences internes et externes d’une organisation. Les critères de data quality sont variés. Ils doivent être évalués en fonction de l’utilisation spécifique des données concernées.

L’unicité

C’est le critère de qualité le plus important, car il garantit que la donnée répond à un identifiant unique et ne peut être confondu. Il permet notamment de pointer d’éventuels doublons.

La complétude

Ce critère permet de vérifier que les données sont complètes et donc dépourvues de valeurs manquantes. Toutes les informations nécessaires sont présentes et disponibles pour l’analyse ou l’application.

L’exactitude et la conformité

Les données exactes sont à la fois précises et valides. Elles ne contiennent ni erreurs ni inexactitudes. Une donnée est valide lorsqu’elle est strictement conforme aux normes, aux règles ou aux attentes établies.

La cohérence

Les données cohérentes suivent des conventions et des normes spécifiques, notamment en termes de format, d’unités de mesure et de structure. Elles sont organisées de manière logique et uniforme.

L’intégrité

Les données intègres sont protégées contre la manipulation, la falsification ou l’accès non autorisé. Des mécanismes de sécurité sont en place pour garantir leur intégrité.

La fraîcheur

Ce critère évalue si les données sont à jour par rapport aux besoins de l’utilisateur ou aux exigences de l’application. La fraîcheur des données est essentielle pour s’assurer que les informations sont pertinentes et précises à un instant donné.

L’accessibilité

Des données accessibles sont simples à obtenir et à utiliser. Les restrictions d’accès sont claires et conformes aux exigences de confidentialité et de sécurité.

La pertinence

Une donnée pertinente est adaptée au contexte et à l’usage prévu. Elle est en lien direct avec l’objectif ou la question que l’on cherche à résoudre.

La compréhensibilité

La donnée doit pouvoir être compréhensible par tous les utilisateurs. Cela présuppose d’aligner la signification de l’attribut ou de l’objet pour l’ensemble de l’organisation. Il est donc préconisé d’utiliser un glossaire métier, un dictionnaire de données, un inventaire des traitements et des usages de la donnée.

Quelles sont les étapes du data cleaning ?

Le data cleaning varie en fonction de l’organisation, des outils utilisés et des données en elles-mêmes. Toutefois, des étapes clés vont garantir un nettoyage efficace :

  • audit des données et détection d’éventuelles anomalies ;
  • suppression des doublons et/ou des données non pertinentes ;
  • correction des erreurs structurelles ;
  • traitement des éléments manquants, en comparant différents datasets par exemple.

Dès lors que les erreurs ont toutes été adressées, vérifiez que vos données répondent à vos normes de qualité. Le nettoyage manuel des données prend beaucoup de temps et peut conduire à des erreurs. L’utilisation d’un outil de nettoyage des données, comme Winpure Clean & Match, TIBCO Clarity, Trifacta d’Alteryx ou encore IBM Infosphere Quality Stage, est une bonne solution pour améliorer l’efficacité et la cohérence de la stratégie de data cleaning.

Quels sont les avantages du data cleaning ?

Le data cleaning permet de détecter et éviter les erreurs notamment lorsqu’il existe plusieurs sources de données. L’efficacité opérationnelle est donc améliorée. Le temps consacré à la résolution de problèmes liés aux données est réduit, ce qui permet de mieux optimiser les ressources. Les besoins et les coûts de stockage sont également réduits.

Avec des données nettoyées, les analyses et résultats sont plus fiables, ce qui renforce la confiance dans les décisions prises. La précision des modèles prédictifs peut également être améliorée grâce à des données d’entraînement de meilleure qualité.

Quels sont les impacts positifs pour une entreprise ?

Correctement réalisé, le data cleaning a un impact considérable sur les résultats d’une entreprise. Nous l’avons vu, il oriente les choix stratégiques et aide à la prise de décisions efficaces en fournissant des données précises et fiables. La confiance dans les décisions est renforcée. Or ce sont des éléments essentiels pour la croissance et la réussite de toute entreprise.

De plus, comme l’efficacité opérationnelle est optimisée, il permet une meilleure gestion des processus métier. Le temps et les ressources consacrés à la correction d’erreurs sont réduits comme les coûts liés à la gestion des données incorrectes. Il permet de découvrir de nouvelles opportunités marketing en identifiant des tendances et des relations cachées au sein des données. Grâce à une personnalisation plus précise, la satisfaction et la fidélité des clients augmentent. L’image de marque et la réputation de l’organisation sont aussi impactées.

Quelle différence entre data cleaning et data transformation ?

Le Data Cleaning et la Data Transformation sont deux processus distincts de la gestion des données. Le premier consiste à supprimer les données indésirables d’un dataset. La data transformation, aussi connue sous les noms de Wrangling ou Munging, consiste à convertir les données d’un format vers un autre. La Data Transformation est un complément essentiel au Data Cleaning, car elle permet de préparer les données pour des analyses plus poussées.

En investissant dans le data cleaning, les entreprises peuvent maximiser la valeur de leurs données. Elles peuvent ainsi minimiser les erreurs et aligner leur stratégie avec un environnement de plus en plus axé sur les données.