La préparation des données est un processus en plusieurs étapes visant à affiner les données brutes provenant des systèmes sources et à les préparer pour l'analyse des données.
Pourquoi la préparation des données est-elle importante ?
La préparation des données est essentielle pour fournir des données de haute qualité afin de support prise de décision. La plupart des entreprises disposent d'une grande quantité de données, mais manquent souvent de ressources pour en tirer une valeur suffisante. La préparation des données permet de convertir efficacement les données brutes en une forme facile à analyser.
Lorsque Hadoop est apparu, le monde de l'informatique disposait soudain d'un système de fichiers peu coûteux et très évolutif pour créer un dépôt données potentiellement utiles et un mouvement de "Big Data". Le stockage dans le nuage est rapidement devenu plus rentable que les données sur sur site , de sorte que les entreprises ont créé des lacs de données dans les nuages publics. Le problème de cette approche est que les données sont difficiles à trouver et qu'il faut les préparer pour les rendre utiles. Les logiciels et processus de préparation des données ou les solutions d'intégration des données ont finalement automatisé la fourniture de données de haute qualité aux entrepôts de données, aux lacs de données et aux maisons de lacs de données, aux maillages de données et aux tissus de données. Enfin, les analystes et les scientifiques des données disposent des données dont ils ont besoin sous une forme qui peut être utilisée pour obtenir des informations grâce à l'analyse des données et à l'apprentissage automatique.
Étapes de préparation des données
La préparation des données se fait en plusieurs étapes, dont les suivantes :
Accès aux données
L'ingestion de données est la toute première étape de la préparation des données. Elle consiste à collecter des données à partir de différentes sources, telles que des bases de données, des fichiers journaux, des lacs de données existants et des réseaux sociaux, et à les charger dans un dépôt central ou un environnement de traitement des données. Une technologie d'intégration de données telle que DataConnect peut vous aider à vous connecter à toutes ces sources et à les charger dans votre destination cible. Elle dispose de connecteurs prédéfinis pour la plupart des sources de données et offre la possibilité de créer rapidement votre propre connecteur pour les formats de données maison.
Données de profilage
Le profilage des données utilise des règles pour évaluer l'exactitude, l'exhaustivité, la cohérence, l'actualité, la validité, l'unicité, etc. des données sources. Cela permet de déterminer rapidement les niveaux de qualité des données sources, d'identifier les types de problèmes et de réduire les problèmes résultant de la propagation de mauvaises données aux systèmes et applications en aval.
Filtrage des données
À ce stade, l'organisation a décidé des questions auxquelles les données vont permettre de répondre. Les enregistrements et les champs non pertinents ou inutiles peuvent être filtrés afin de rendre l'ensemble de données résultant plus compact et plus rapide à analyser. Toutes les valeurs aberrantes peuvent être filtrées pour éviter que les données ne soient faussées.
Combler les lacunes
Les valeurs manquantes peuvent être remplacées par l'utilisation de valeurs par défaut, le cas échéant, ou par extrapolation ou interpolation si les données sources sont correctement ordonnées.
Fusionner des données
Les ensembles de données doivent souvent être combinés pour obtenir une image complète. La fusion de plusieurs ensembles de données doit être effectuée avec précaution afin d'éviter de créer des enregistrements en double. Les règles de rapprochement sont utilisées pour traiter les cas où deux enregistrements ayant la même clé doivent être combinés. Ces règles permettent de combler les lacunes ou de donner la priorité aux données les plus récentes. L'inspection des données provenant de sources multiples permet également de valider les valeurs des données et d'augmenter les scores de qualité des données.
Transformer les données
La transformation des données est une étape critique du processus, au cours de laquelle les données brutes sont converties, manipulées ou remodelées pour être adaptées à l'analyse, à la modélisation ou à la visualisation.
Chargement des données
La phase suivante consiste à charger les données. La meilleure façon d'analyser les données est de les charger dans une base de données orientée vers l'analyse, telle qu'Actian Vector. Les chargeurs à grande vitesse peuvent contourner l'API SQL et utiliser le chargement parallèle pour les grands ensembles de données. Pour éviter que le fichier d'entrée ne devienne un goulot d'étranglement des E/S, les données peuvent être segmentées en plusieurs fichiers sur différents périphériques physiques afin de maximiser le débit.
Validation des données
La validation des données consiste à vérifier que les données répondent aux normes de qualité et que les traitements de transformation et de chargement n'ont pas introduit d'erreurs.
Documenter les données
La documentation permet d'assurer la transparence et la reproductibilité de vos processus de préparation.
Automatiser la préparation des données
La plupart des analyses de données sont effectuées régulièrement, il est donc logique de rendre l'ensemble du processus reproductible afin de rafraîchir ou de mettre à jour les données selon un calendrier. Les outils d'intégration de données tels que DataConnect permettent de créer un pipeline de préparation des données et de contrôler de manière centralisée les tâches planifiées, avec une gestion intégrée des exceptions en cas de surprise.
Les avantages de la préparation des données
La liste suivante contient quelques-uns des avantages les plus fréquemment cités de la préparation des données:
- Les données sont disponibles pour une analyse rapide, ce qui permet à l'entreprise de s'adapter plus rapidement aux changements du marché.
- La préparation des données permet de rendre plus productifs les actifs de données d'une entreprise.
- Les scripts de préparation des données peuvent être réutilisés ou utilisés dans des pipelines de données automatisés.
- Grâce à la technologie d'intégration des données, le processus de préparation des données peut être géré de manière centralisée.
- La préparation des données favorise la gouvernance et le catalogage des données.
- L'utilisation de la préparation automatisée des données fournit une piste d'audit pour la provenance des données.
- La qualité des données est améliorée.
- De plus en plus de décisions sont fondées sur des données, car les analyses sont plus faciles à réaliser avec des données fiables.
Préparation et analyse des données avec la plateforme de données Actian
La plateforme de données Actian fournit un emplacement unifié pour construire et maintenir tous les projets d'analyse. L'intégration des données intégrée permet de planifier les étapes de préparation des données. La base de données analytique Vector utilise une base de données vectorielle en colonnes qui est 7,9 fois plus performante que les autres solutions.
