Data Cleaning : comment bien nettoyer ses données ?

Pour atteindre leurs objectifs, l'analyse de données s'est démocratisé dans les entreprises, ce qui augmente également les risques d'erreurs. La solution est de procéder à leur nettoyage afin d'optimiser les processus de gestion des données. Le Data Cleaning consiste alors à identifier et corriger les données qui sont inexactes, altérées ou non pertinentes. Il s'agit d'une étape essentielle dans le traitement des données pour améliorer la cohérence, la fiabilité ainsi que les valeurs des informations à exploiter.

En réduisant les erreurs, le nettoyage renforce l'intégrité et la pertinence des données, ce qui permet de prendre des décisions précises et plus avisées. Qu'est-ce qu'un jeu de données « impropre » ? Quels sont les avantages du nettoyage de données ? Quelles sont les pratiques de base du nettoyage de données ?

Quand est-ce qu'un jeu de données est considéré comme « impropre » ?

Le jeu de données scientifiques ou data set désigne une multitude de données qui sont organisées de sorte à former un ensemble cohérent. Ils doivent être communicables, interprétables et adaptés à un traitement informatisé. Cependant, les données enregistrées dans une base de données peuvent être qualifiées d'impropres, car elles contiennent des erreurs comme des erreurs de frappe, des imprécisions, des informations manquantes, etc. Ceux-ci sont identifiés lors du processus de nettoyage et corrigés automatiquement avec un programme informatique ou modifié par un expert du domaine.

Quel est le rôle du Data Scientist ?

Le Data Scientist est le professionnel qui s'occupe de recueillir, de traiter, d'analyser et de faire parler les données massives également appelées « Big Data ». C'est un spécialiste des statistiques, de l'informatique et du marketing dont la mission est de faire remonter à la surface les informations pertinentes. L'idée étant de répondre aux problématiques de l'entreprise, d'accompagner la prise de décisions stratégiques et l'optimisation de l'expérience client.

Pour devenir Data Analyst, les formations les plus classiques sont celles des écoles d'ingénieurs et parcours universitaires tels que le Master en statistiques, en informatique ou en mathématiques. Avec la demande sans cesse croissante de spécialistes capables d'étudier et de transformer les données brutes en information actionnable, de plus en plus de personnes s'orientent vers les formations de types bootcamp qui ont pour avantage d'offrir un apprentissage beaucoup plus pratique avec des experts du milieu. Ce type de formation est à privilégier, surtout dans le cadre d'une reconversion aux métiers du big data. Vous pourrez ainsi devenir Data Scientist en quelque temps et maîtriser le Data Cleaning ainsi que tous les autres concepts y afférents.

Les différents types d'erreurs rencontrés

Un jeu de données impropre peut faire référence à la présence des données suivantes :

• données non sécurisées
• données obsolètes
• données incorrectes
• données en double
• données inexactes
• des données qui n'obéissent pas aux règles de l'entreprise
• données non intégrées

Les entreprises ont tout intérêt à suivre les lois sur la sécurité et la confidentialité des données au risque de faire face à des amendes de plus en plus élevées pour non-conformité. Les données non sécurisées représentent ainsi l'un des différents types de données impropres les plus dangereux. Un enregistrement est incomplet quand il ne contient pas tous les éléments dont vous avez besoin pour traiter les informations.

Les données incorrectes sont celles qui sont stockées dans un emplacement inapproprié, par exemple des valeurs numériques insérées dans un champ de texte. On parlera de données inexactes lorsque les informations ne sont pas correctes comme une fausse adresse email. Les données en double les plus courantes sont les contacts, les comptes et les pistes. Elles réduisent l'efficacité des systèmes de CRM et d'automatisation du marketing.

L'utilisation d'informations et la prise de décisions à partir de données erronées peuvent avoir des conséquences désastreuses sur une entreprise. Cela peut entraîner un mauvais ciblage ou segmentation, un envoi d'emails intempestifs ou inexistants, ou encore un manque d'informations sur la concurrence selon le type d'erreurs enregistré.

Quelle est l'importance de procéder au nettoyage de données ?

La prise d'une bonne décision dépend en grande partie de la qualité des données examinées. En considérant les quantités importantes de données exploitées par les entreprises et qui proviennent d'une multitude de sources, l'utilisation d'un outil de nettoyage efficace est essentielle pour assurer l'exactitude de l'information et maintenir votre entreprise compétitive sur le marché. Voici les principaux avantages du nettoyage de données.

Amélioration de la capacité de prise de décision

Comme mentionné précédemment, le nettoyage de données permet d'améliorer la qualité des informations traitées, ce qui assure de bonnes analyses et une veille économique plus intéressante. De façon globale, vous serez amené à prendre de meilleures décisions et une meilleure exécution pour atteindre vos objectifs. C'est l'une des principales raisons de mettre en place un processus sophistiqué de nettoyage des données.

Accélérer l'acquisition de clients

En disposant de données de haute qualité, les entreprises ont la possibilité d'augmenter considérablement leur efficacité en termes d'acquisition de clients. Grâce à une stratégie de nettoyage de données éprouvées, vous disposez d'informations plus précises que vous pourrez utiliser non seulement pour acquérir de nouveaux clients, mais également afin de mieux recibler les anciens. Ceci répond directement aux principes de fonctionnement des plateformes CRM.

Économiser les ressources

Nettoyer les données en retirant les éléments en double et inexacts peut permettre aux sociétés d'économiser des ressources précieuses. Il s'agit d'une démarche qui peut agir sur le temps de traitement et l'espace de stockage. La présence de données impropres peut en effet épuiser considérablement les ressources dont dispose une entreprise, en particulier si son fonctionnement est axé sur les données. Le processus de nettoyage est également long et coûteux pour les organisations, surtout sans les outils et les techniques nécessaires pour le faire efficacement.

Booster la productivité

Les données propres sont une aide précieuse pour les travailleurs qui tirent désormais le meilleur parti de leurs heures de travail. Faire usage de données de mauvaise qualité implique de passer énormément de temps à nettoyer et à refaire des analyses en raison de la présence d'erreurs. Des données de mauvaise qualité peuvent amener les employés à prendre des décisions incorrectes. Ce qui a pour conséquence des inefficacités importantes ou au pire des cas des situations d'erreurs catastrophiques. D'un autre côté, le fait de prendre des décisions compétentes et opportunes permettra de renforcer le moral de toute l'équipe. Vos collaborateurs seront plus confiants en leurs méthodes de travail, ce qui conduit évidemment à une plus grande productivité.

Augmenter vos revenus

Les entreprises qui mettent les moyens nécessaires pour avoir des données de bonne qualité en adoptant une stratégie de nettoyage des données efficaces peuvent maximiser leur retour sur investissement. Elles se montreront plus performantes dans leurs activités.

À quel moment procéder au nettoyage de données ?

Une entreprise détient généralement une multitude d'applications, de bases de données et bien d'autres sources d'informations qui doivent être exploitées. C'est pour y arriver que la data pipeline entre en jeu. Il s'agit d'une série d'actions qui commencent avec l'ingestion de l'ensemble des données brutes, quelles que soient leurs sources, dans le but de les convertir rapidement en données prêtes à être exploitées. La pipeline data comprend ainsi quelques étapes :

• la collecte ou l'extraction des données brutes
• la gouvernance des données
• la transformation des données

La collecte consiste à rassembler les ensembles de données issues de diverses sources et sous formats variés. À ce stade, ce sont encore des informations non structurées ni classées. La gouvernance des données désigne la discipline qui est appliquée par les entreprises afin de les organiser à leur échelle. La sécurité des données et leur qualité sont également contrôlées en vue d'une consommation massive. C'est durant l'étape de la transformation des données que l'on procédera au Data Cleaning et à leur conversion dans les formats de reporting adaptés.

La programmation en Python est d'ailleurs l'un des outils les plus performants et les plus utilisés par les Data Scientists. Durant le processus de nettoyage des données, ce langage se montre très efficace pour explorer et manipuler les données complexes en vue de les préparer pour l'analyse.

Comment mener à bien le nettoyage de données ?

Si plusieurs outils aident à automatiser la plupart des aspects d'un programme de Data Cleaning, ils ne représentent qu'une partie de la solution. Dans la pratique, pour rendre les données propres, le Data Scientist doit passer par quelques étapes :

• identification des données essentielles
• collecte des données
• élimination des doublons
• résolution des valeurs vides
• standardisation du processus de nettoyage
• examination et adaptation

Avec l'essor du big data, les entreprises ont accès à davantage de données, mais leur niveau de pertinence reste très variable. La première démarche de Data Cleaning consiste alors à identifier quels types de données sont essentiels pour le compte d'un projet bien déterminé. Les champs de données pertinents seront ensuite collectés, triés et structurés.

Le processus de nettoyage pourra ensuite proprement démarrer avec la résolution des incohérences et des erreurs. Cela démarre le plus souvent par le retrait des valeurs présentes en plusieurs exemplaires. Les valeurs manquantes sont également recherchées avec la possibilité de rajouter des champs de sorte à créer un jeu de données complet et sans lacune dans les informations. Pour augmenter son efficacité, le processus de nettoyage des données doit être standardisé afin de faciliter sa reproduction. Les entreprises doivent définir une fréquence de nettoyage et prendre le temps de réévaluer au besoin le procédé pour appliquer des améliorations éventuelles.

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