Qu’est-ce que le nettoyage des données ?
Le nettoyage des données est le processus de préparation des données pour l’analyse en supprimant ou en modifiant les données qui sont incorrectes, incomplètes, non pertinentes, dupliquées ou mal formatées.
Ces données ne sont généralement pas nécessaires ou utiles lorsqu’il s’agit d’analyser des données car elles peuvent entraver le processus ou fournir des résultats inexacts. Il existe plusieurs méthodes pour nettoyer les données en fonction de la façon dont elles sont stockées ainsi que des réponses recherchées.
Le nettoyage des données ne consiste pas simplement à effacer des informations pour faire de la place pour de nouvelles données, mais plutôt à trouver un moyen de maximiser la précision d’un ensemble de données sans nécessairement supprimer des informations.
Pour une part, le nettoyage des données comprend plus d’actions que la suppression des données, comme la correction des erreurs d’orthographe et de syntaxe, la normalisation des ensembles de données et la correction des erreurs telles que les champs vides, les codes manquants et l’identification des points de données en double. Le nettoyage des données est considéré comme un élément fondamental des bases de la science des données, car il joue un rôle important dans le processus analytique et la découverte de réponses fiables.
Plus important encore, l’objectif du nettoyage des données est de créer des ensembles de données qui sont normalisés et uniformes pour permettre aux outils de business intelligence et d’analyse des données d’accéder facilement aux bonnes données et de les trouver pour chaque requête.
Comment puis-je utiliser le nettoyage des données ?
Quel que soit le type d’analyse ou de visualisations de données dont vous avez besoin, le nettoyage des données est une étape essentielle pour garantir l’exactitude des réponses que vous générez. Lors de la collecte de données à partir de plusieurs flux et avec la saisie manuelle des utilisateurs, les informations peuvent comporter des erreurs, être mal saisies ou présenter des lacunes.
Le nettoyage des données permet de s’assurer que les informations correspondent toujours aux bons champs tout en facilitant l’interaction des outils de business intelligence avec les ensembles de données pour trouver des informations plus efficacement. L’un des exemples les plus courants de nettoyage de données est son application dans les entrepôts de données.
Un entrepôt de données réussi stocke une variété de données provenant de sources disparates et les optimise pour l’analyse avant toute modélisation. Pour ce faire, les applications d’entrepôt doivent analyser des millions de points de données entrants pour s’assurer qu’ils sont exacts avant de pouvoir les insérer dans la bonne base de données, table ou autre structure.
Les organisations qui collectent des données directement auprès des consommateurs remplissant des enquêtes, des questionnaires et des formulaires ont également recours au nettoyage des données de manière intensive. Dans leur cas, il s’agit de vérifier que les données ont été saisies dans le bon champ, qu’elles ne comportent pas de caractères invalides et qu’il n’y a pas de lacunes dans les informations fournies.
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