Le Data Cleaning ou nettoyage de données est une étape indispensable en Data Science et en Machine Learning. Elle consiste à résoudre les problèmes dans les ensembles de données, afin de pouvoir les exploiter par la suite. Définitions, techniques, cas d'usage, formations...
Les données sont indispensables en Data Science, en intelligence artificielle et en Machine Learning. Elles sont en quelque sorte le carburant de ces technologies.
Par conséquent, il est très important d’assurer la qualité des données. Il est aujourd’hui très facile de trouver des données de bonne qualité, propres et structurées, sur des Marketplaces dédiées. En revanche, pour une entreprise nettoyer ses propres données internes, une entreprise doit recourir au Data Cleaning.
Qu'est-ce que le Data Cleaning ?
Le Data Cleaning (aussi appelé Data Cleansing ou Data Scrubbing) englobe plusieurs processus ayant pour but d’améliorer la qualité des données. Il existe de nombreux outils et des pratiques permettant d’éliminer les problèmes dans un dataset.
Ces processus servent à corriger ou à supprimer les enregistrements inexacts dans une base de données ou un ensemble de données. De manière générale, il s’agit d’identifier et de remplacer des données ou des enregistrements incomplets, inexacts, corrompus ou manquant de pertinence.
À l’issue d’un Data Cleaning correctement effectué, tous les ensembles de données devraient être cohérents et dépourvus d’erreurs. C’est indispensable pour l’utilisation et l’exploitation de ces données.
Sans nettoyage, les résultats des analyses risquent d’être faussés. De même, un modèle de Machine Learning ou d’IA entraîné à partir de mauvaises données peut être biaisé ou délivrer de piètres performances.
Le Data Cleaning est différent de la Data Transformation. Le Cleaning consiste à convertir les données dans un format vers un autre, tandis que la Transformation (aussi appelée Wrangling ou Munging) vise à convertir les données brutes dans un format adapté à l’analyse.
A quoi sert le Data Cleaning ?
Les données sont désormais une ressource essentielle pour les entreprises de tous les secteurs. À l’heure du Big Data, elles sont utilisées comme support pour la prise de décisions cruciales.
Selon une étude menée par IBM, la mauvaise qualité des données coûte désormais 3,1 billions de dollars par an aux Etats-Unis. Et ce coût augmente de manière exponentielle.
La prévention par le biais du Data Cleaning est relativement abordable, mais la correction de problèmes déjà existants peut coûter dix fois plus cher. Pire encore, la correction d’un problème dans les données après qu’il ait causé une panne se révèle cent fois plus onéreuse.
Une large variété de problèmes peut survenir à cause de données de basse qualité. Une campagne marketing risque par exemple d’être mal ciblée et donc d’échouer.
Dans le domaine de la santé, les mauvaises données peuvent conduire à des traitements mal appropriés et même à l’échec de la création de médicaments. Une étude menée par Accenture révèle que le manque de données propres est le principal obstacle à l’adoption de l’IA dans ce domaine.
En logistique, les données peuvent poser des problèmes d’inventaire, de planification des livraisons et donc nuire à la satisfaction des clients. Côté manufacture, les usines configurant des robots avec de mauvaises données s’exposent à de graves problèmes.
Notons enfin que le Data Cleaning est requis pour se conformer aux règles de confidentialité imposées par les lois comme le RGPD. Quel que soit le secteur, cette pratique permet donc d’éviter d’importants problèmes.
Les avantages du Data Cleaning
Le Data Cleaning offre de nombreux avantages. L’un des principaux bienfaits est de permettre une meilleure prise de décision basée sur les données.
Une qualité supérieure impacte positivement toutes les activités impliquant les données. Or, la Data prend une importance croissante dans tous les secteurs.
Pour tirer pleinement profit de cette pratique, le Data Cleaning doit être perçu comme un effort à l’échelle de toute l’entreprise. Il permet de fluidifier les opérations de l’entreprise, mais aussi d’accroître la productivité puisque les équipes n’ont plus à perdre du temps sur des données incorrectes.
Les ventes peuvent augmenter si les équipes marketing ont accès aux meilleures données. Le cumul de ces différents bienfaits en interne et en externe mène à une rentabilité accrue.
Les différents types de problèmes de données
Les entreprises collectent une large variété de données, en provenance de multiples sources. Ces informations peuvent être collectées directement en interne ou auprès des clients, ou même capturées depuis le web et les réseaux sociaux.
Or, au cours de ce procédé, différents problèmes peuvent survenir. Un dataset peut tout d’abord contenir des données dupliquées, à savoir plusieurs enregistrements identiques.
Les données peuvent aussi être en conflit. Un ensemble peut contenir plusieurs enregistrements similaires avec des attributs différents.
Au contraire, il arrive qu’il manque des attributs de données. Les données peuvent aussi ne pas être conformes à la réglementation.
Ces problèmes peuvent être causés par différents sources. Il peut s’agir d’un souci de synchronisation, lorsque les données ne sont pas correctement partagées entre deux systèmes.
Une autre cause peut être un bug logiciel dans les applications de traitement de données. Les informations peuvent être » écrites » avec des erreurs, tandis que les données correctes peuvent être remplacées par accident.
Enfin, la cause peut tout simplement être humaine. Les consommateurs peuvent fournir délibérément des données incomplètes ou incorrectes, afin de protéger leur confidentialité.
Quelles sont les caractéristiques de données de haute qualité ?
Pour être considérées de haute qualité, les données doivent répondre à plusieurs critères. Elles doivent être « valides », ce qui signifie qu’elles correspondent aux règles et contraintes fixées par l’entreprise. Il peut s’agir de contraintes de types de données, de valeurs, ou d’organisation des données dans les databases.
Les données de qualité doivent aussi être exactes, complètes, cohérentes, uniformes et traçables. Telles sont les caractéristiques impactant la Data Quality, et pouvant être corrigées grâce au Data Cleaning.
Les étapes du Data Cleaning
Pour être efficace, le Data Cleaning doit être envisagé comme un processus par étapes. Pour commencer, il convient d’établir un plan de qualité des données.
Ce plan consiste à identifier la source principale des erreurs et problèmes, et à déterminer comment y remédier. Les mesures correctives doivent être réparties entre les responsables adéquats.
En outre, des métriques doivent être choisies pour mesurer la qualité des données de façon claire et concise. Ceci permettra par la suite de prioriser les initiatives de Data Cleaning.
Enfin, un ensemble d’actions et de mesures à prendre doivent être identifiés pour lancer le processus. Ces mesures seront mises à jour au fil du temps, des changements dans la qualité des données et de l’évolution de l’entreprise.
La deuxième étape consiste à corriger les données à la source, avant même qu’elles soient incorporées au système sous une forme erronée. Cette pratique permet d’économiser du temps et de l’énergie et de remédier aux problèmes avant qu’il ne soit trop tard.
Par la suite, il est important de mesurer l’exactitude des données en temps réel. Il existe différents outils et techniques prévus à cet effet.
Si vous ne parvenez malheureusement pas à supprimer les duplicatas à la source, il est important de les détecter et de les supprimer activement par la suite. Vous devez aussi standardiser, normaliser, fusionner, agréger et filtrer les données.
Enfin, la dernière étape consiste à compléter les informations manquantes. Après avoir complété ce processus, les données sont prêtes à être exportées vers un catalogue de données et à être analysées.
Comment se former au Data Cleaning ?
Le Data Cleaning est indispensable pour la Data Science et l’intelligence artificielle. Il est donc impératif de maîtriser les différents outils et techniques existants pour travailler dans ces domaines.
Pour acquérir ces compétences, vous pouvez opter pour les formations DataScientest. Nos différents programmes Data Engineer, Data Analyst et Data Scientist vous permettent d’apprendre à traiter les données et notamment à les nettoyer.
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