Qu'est-ce que Data Wrangling? 6 etapes cles

Qu'est ce que Data Wrangling March 18, 2021

Introduction a la querelle des donnees

Les organisations collectent des donnees brutes chaque jour avec leurs systemes d'entreprise . Les decideurs et les dirigeants d'entreprise s'appuient sur ces mesures pour orienter leurs operations et ameliorer leur croissance. Mais avant que les donnees extraites puissent etre utilisees, elles doivent etre exactes.

Sinon, l'entreprise pourrait manquer des opportunites, prendre des risques inutiles ou retarder les operations. Par consequent, les organisations ont mis en place des outils de querelle de donnees pour s'assurer que leurs informations sont fiables et pretes a l'emploi.

Qu'est-ce que Data Wrangling?

Les querelles de donnees sont la pratique du nettoyage, de la restructuration et de l'enrichissement des donnees brutes. Les donnees brutes sont complexes parce qu'elles n'ont pas ete traitees ou integrees a un systeme. Avec les querelles de donnees, ces enregistrements sont transformes en un format standard qui aide a mettre en valeur des informations precieuses. Le processus implique la consolidation des donnees en un seul endroit et la correction des informations manquantes ou des erreurs.

Egalement connue sous le nom de collecte de donnees, la querelle de donnees est consideree comme la partie la plus longue et la plus laborieuse du traitement des donnees. Les scientifiques des donnees ont declare que les querelles de donnees prennent environ 75% de leur temps a mener a bien. En investissant du temps dans le processus, les equipes peuvent se concentrer sur l'exactitude des donnees. Ce processus est tres important pour les entreprises, car il s'agit de la seule methode qui rend les donnees brutes utilisables.

Des querelles efficaces sur les donnees aideront les dirigeants de l'organisation a mieux comprendre l'ensemble de leur entreprise. Il elimine egalement les cas de duplication des donnees, ce qui aurait eu une incidence sur la prise de decisions. De plus, comme il centralise des sources de donnees disparates, differents departements d'une entreprise peuvent collaborer et cultiver des strategies innovantes.

6 etapes pour les querelles de donnees

Les entreprises peuvent aborder les querelles de donnees de differentes manieres, de l'automatisation ou du logiciel a la saisie manuelle d'informations dans une base de donnees. Malgre ces diverses techniques, le processus de querelle de donnees comporte 6 etapes principales.

1. Decouverte

Avant d'effectuer des querelles de donnees, les equipes metier doivent comprendre pleinement le contenu de leurs donnees. Il est egalement important de savoir pourquoi l'entreprise a besoin de l'ensemble de donnees et comment elle l'utilisera. Ces connaissances aideront a donner a l'equipe une orientation plus claire sur la facon d'organiser et d'analyser l'information.

2. Restructuration

Les jeux de donnees entrants provenant de sources et de systemes multiples seront disponibles dans differents formats, tailles et types. Par consequent, a ce stade, les donnees doivent etre restructurees selon un format standard. Les donnees devraient egalement etre classees et separees en fonction de leur finalite.

3. Nettoyage des donnees

L'etape de nettoyage des donnees implique la suppression des doublons, des entrees nulles et des erreurs dans la base de donnees. Les equipes peuvent egalement normaliser davantage l'information. Par exemple, une regle peut etre mise en oeuvre pour s'assurer que toutes les dates sont ecrites au format MM/JJ/AAAA et que tous les etats sont abreges de 2 lettres.

4. Enrichissement des donnees

L'enrichissement des donnees se refere a la prise de donnees existantes et a l'ajout d'informations supplementaires pour obtenir plus d'informations. Par exemple, si un detaillant souhaite en savoir plus sur l'efficacite de ses publicites sur les medias sociaux, il peut enrichir ses donnees de vente avec des donnees marketing.

5. Validation

Le processus de validation implique l'authentification de la fiabilite, de la credibilite et de la qualite des donnees nettoyees. Les equipes doivent s'assurer que toutes leurs donnees sont exactes et que les informations n'ont pas ete modifiees pendant le processus de querelle de donnees.

6. Partage de donnees

Une fois les donnees validees, l'equipe commerciale peut publier et partager ses rapports. Le plus souvent, l'organisation disposera d'un fichier partage ou les utilisateurs autorises peuvent telecharger des analyses de donnees. Selon les circonstances, une reunion aura lieu avec d'autres ministeres, employes et intervenants afin de partager les nouveaux points de vue.

Usages courants pour les querelles de donnees

Les organisations peuvent utiliser les querelles de donnees pour de nombreuses fonctions metier. Voici les deux utilisations les plus courantes.

Detection de fraude

Les querelles de donnees peuvent aider les entreprises a detecter et a prevenir les risques de fraude et de securite. Pour ce faire, il accomplit les taches suivantes.

Evaluez les informations provenant d'e-mails multipartites et de chats en ligne pour detecter les comportements inhabituels et les fraudes d'entreprise.

Normaliser les structures de donnees et quantifier les ensembles de donnees pour garantir la precision et la reproductibilite des modeles.

Edictez des protocoles de securite lors de l'integration des donnees afin de vous assurer que l'entreprise respecte les reglementations etablies par le gouvernement et les leaders du secteur.

Examinez et melangez les donnees quotidiennement pour prendre en charge la securite des donnees.

Analyse du comportement d'achat des clients

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Les detaillants peuvent utiliser les querelles de donnees pour mieux comprendre les habitudes d'achat de leurs consommateurs. Cela peut aider l'equipe de marketing et de vente a comprendre ses clients et a cibler efficacement leurs besoins. Les elements suivants expliqueraient comment les querelles de donnees peuvent ameliorer l'analyse du comportement des clients.

Reduisez le temps necessaire a la preparation des donnees.

Accedez rapidement a des informations significatives et critiques sur la valeur d'une entreprise.

Equipez les utilisateurs avec des tendances informatives en matiere de donnees grace a la decouverte des donnees et au profilage visuel.

Cles a emporter - Data Wrangling

Les querelles de donnees sont la pratique de nettoyage, de restructuration et d'enrichissement des donnees brutes et complexes dans un format digestible.

Egalement connu sous le nom de munging de donnees, la querelle de donnees est la partie la plus fastidieuse du traitement des donnees, car elle exige des equipes qu'elles analysent avec diligence les donnees pour en assurer l'exactitude.

La gestion efficace des donnees permet aux entreprises d'acceder a des donnees precises, auxquelles elles peuvent comprendre leurs operations globales et elaborer des strategies eclairees.

Les 6 etapes de base de la querelle de donnees impliquent la decouverte, la structuration, le nettoyage, l'enrichissement, la validation et le partage.

Les querelles de donnees peuvent rationaliser de nombreuses fonctions metier, telles que la detection des fraudes et l'analyse du comportement des clients.