Avant que les données ne soient utilisées à des fins spécifiques, telles que l'apprentissage 'un modèle de Machine Learning (ML) ou l'analyse de données, elles doivent être préparées. La préparation des données peut consister à combler les lacunes, à normaliser la distribution et à supprimer les valeurs aberrantes afin d'obtenir les résultats les plus précis.
Pourquoi la Préparation données est-elle importante ?
Des données brutes non vérifiées pour la Préparation données peuvent conduire à des résultats analytiques inexacts ou trompeurs. Les décisions basées sur de telles données sont plus susceptibles d'aboutir à des résultats inattendus. Par exemple, le fait de ne pas supprimer les données aberrantes faussera les conclusions et introduira des biais dans les modèles d'intelligence artificielle.
Liste de contrôle pour Préparation données
Voici quelques-uns des facteurs à prendre en compte lors de la préparation des données pour l'IA ou les cas d'utilisation analytique :
- Les données constituent-elles un échantillon représentatif contenant un nombre suffisant de valeurs pour être significatives ?
- Les lacunes ont-elles été comblées à l'aide de sources multiples ou par extrapolation ?
- Les valeurs marginales ont-elles été supprimées ou pondérées plus faiblement que les valeurs fondamentales ?
- Les cibles ont-elles été étiquetées si les données sont utilisées pour l'apprentissage automatique ?
- Les mêmes données ont-elles été mises en grille pour contenir des échantillons dans un continuum d'espace ou de temps ?
Préparer les données
Vous trouverez ci-dessous plusieurs façons d'obtenir des données en état de Préparation:
Déduplication intelligente
De nombreux champs de données sont destinés à contenir des doublons, comme la couleur d'un produit ou les codes postaux. Lorsque des champs sont utilisés pour des valeurs clés, telles que les adresses électroniques dans un ensemble de données de contacts, les valeurs des données doivent idéalement être uniques. Une façon approximative de supprimer les copies d'enregistrements dupliqués consiste à supprimer simplement des lignes. Une méthode plus intelligente consiste à utiliser une approche basée sur des règles pour conserver l'occurrence la plus récente ou pour fusionner et réconcilier les enregistrements en augmentant les données existantes avec des valeurs de champs supplémentaires provenant des instances dupliquées.
Augmenter la cohérence données
Lors de la consolidation d'enregistrements provenant de sources multiples, des incohérences peuvent apparaître. Il se peut que certaines régions écrivent l'État du client en toutes lettres. Il est facile d'y remédier en utilisant un script ou une instruction SQL contenant un prédicat CASE.
Combler les lacunes
Les lacunes dans les données peuvent être comblées en puisant dans plusieurs sources de données et en attribuant des valeurs par défaut. Dans de nombreux cas, une valeur extrapolée ou interpolée peut être utilisée pour combler les lacunes.
Suppression des valeurs aberrantes
Les valeurs aberrantes peuvent être supprimées pour éviter que l'analyse ne soit indûment faussée ou biaisée par des valeurs aberrantes.
Filtrer les données
Les données essentielles à un processus en amont peuvent ne plus être pertinentes pour une application analytique. Dans ce cas, les données inutiles peuvent être filtrées. Cela permet de réduire l'utilisation du processeur et du stockage en aval tout en protégeant la validité de l'analyse. Ceci est particulièrement important pour les grands ensembles de données qui sont utilisés sur une plateforme de cloud public où l'on paie à la consommation de ressources. Les données devraient être de plus en plus filtrées au fur et à mesure qu'elles sont utilisées pour répondre à des questions plus spécifiques.
Cloisonnement
Si le résultat d'un processus analytique est urgent, les données peuvent être pré-partitionnées pour accélérer le temps de traitement. Le partitionnement peut être basé sur une valeur clé, sur des plages de valeurs ou sur un hachage pour répartir uniformément les données entre les partitions. Le partitionnement accélère massivement les temps de traitement pour les grands ensembles de données en rendant le traitement parallèle plus efficace. Les requêtes de balayage de plages peuvent également être accélérées en facilitant le saut des partitions dont les valeurs ne correspondent pas aux critères de plage.
Transformer les données
Les outils d'intégration de données tels que Actian DataConnect ou l'intégration en tant que service sur la plateforme de données Actian peuvent être utilisés pour modifier les formats de données afin d'améliorer la concordance, de supprimer les espaces de début et de fin et d'ajouter des zéros de début. Les données réglementées peuvent être masquées ou obscurcies pour protéger la vie privée des clients.
Utiliser la validation pour améliorer la qualité des données
Un moyen efficace d'assurer la validité des données consiste à comparer plusieurs sources de données pour en garantir l'intégrité.
Automatiser la Préparation données
A pipeline de données géré par une solution d'intégration de données peut aider à automatiser la Préparation données. Un ensemble de tâches préprogrammées et planifiées peut être enchaîné pour faciliter la Préparation données. Un pipeline de préparation des données peut contenir des étapes d'extraction, de filtrage, de transformation, de comblement des lacunes et de vérification de la partition des données.
Les avantages de la Préparation données
Les principales raisons d'adopter la Préparation données sont les suivantes
- Éviter les retards dans l'analyse des données en raison de données incomplètes ou brutes.
- Augmenter la quantité et la qualité des données disponibles pour les analystes et les scientifiques.
- Fournir à l'entreprise la capacité de comprendre les conditions prévalant sur le marché et d'agir rapidement.
- Accroître la compétitivité en répondant plus rapidement à l'évolution des besoins des clients et à la dynamique du marché.
Actian et Data Préparation
La plateforme de données Actian comprend une solution d'intégration hybride très évolutif qui fournit des données de haute qualité pour l'unification, la transformation et l'orchestration des pipelines de données afin de favoriser la Préparation données. DataConnect est une plateforme d'intégration intelligente à code bas qui répond aux cas d'utilisation complexes avec des intégrations automatisées, intuitives et réutilisables.
La base de données Actian Vector facilite l'analyse du marché grâce à sa capacité de stockage en colonnes qui minimise le besoin d'index de données préexistants. Le traitement vectoriel accélère les requêtes en exploitant plusieurs caches de processeur à partir d'une seule instruction.
La plateforme de données Actian peut fonctionner sur site et sur plusieurs plateformes cloud pour exécuter vos analyses où que résident vos données. Pour en savoir plus , cliquez ici.