Le Data Wrangling consiste à préparer les données pour pouvoir les analyser. Ce processus est une étape incontournable de la Data Science, et requiert des compétences et des outils spécifiques. Découvrez tout ce que vous devez savoir !
Les entreprises collectent aujourd’hui de nombreuses données, notamment sur le web. En s’appuyant sur ces données pour les décisions stratégiques, elles peuvent profiter d’un avantage majeur sur la concurrence.
Toutefois, si les données sont incorrectes, les décisions ont un risque d’être erronées. Avant de penser à analyser les données ou à créer des visualisations, il est indispensable de transformer les informations brutes.
Elles doivent être converties au bon format, nettoyées et structurées pour pouvoir être exploitées. Le processus englobant ces étapes est appelé « Data Wrangling ».
Qu'est-ce que le Data Wrangling ?
Le Data Wrangling est le processus de transformation des données. C’est une étape indispensable de la Data Science, précédant les tâches d’analyse ou de machine learning.
Cette méthode peut impliquer une large variété de tâches, dont la collecte de données, l’analyse exploratoire, le nettoyage de données, la création de structures et le stockage.
Au total, le Data Wrangling peut prendre 80% du temps d’un Data Analyst ou d’un Data Scientist. Pour cause, ce processus est itératif et n’a pas d’étapes clairement définies. Les tâches impliquées dépendent de plusieurs facteurs tels que les sources des données, leur qualité, l’architecture de données de l’organisation et les cas d’usage prévus.
Pourquoi est-ce si important ?
Le Data Wrangling est tout simplement crucial, car il s’agit du seul moyen de rendre les données brutes exploitables. Les informations dégagées des données pendant le processus peuvent être très précieuses.
Au contraire, passer cette étape peut résulter sur de piètres modèles de données risquant d’impacter négativement la prise de décision et la réputation de l’organisation.
Les données exploitées en entreprise proviennent souvent de différents départements. Elles peuvent être stockées sur différents ordinateurs, et réparties entre diverses feuilles de tableurs.
Ceci peut mener à des données dupliquées, incorrectes ou introuvables. Il est préférable de centraliser les données pour pouvoir les utiliser d’une façon optimale.
Il s’agit donc d’une méthodologie très importante. Pourtant, à cause d’une mauvaise compréhension, le Data Wrangling est très souvent négligé au sein des entreprises. Les décisionnaires préfèrent généralement des résultats rapides, et le formatage des données peut requérir beaucoup de temps…
Un bon Data Wrangling implique d’assembler des données brutes et de comprendre leur contexte. C’est ce qui permet d’interpréter, de nettoyer et de transformer les données pour en dégager des informations de valeur.
Data Wrangling vs Data Cleaning
Les termes de « Data Wrangling » et « Data Cleaning » sont souvent confondus à tort, et utilisés de manière interchangeable. Pour cause, ces deux techniques permettent de convertir les données dans un format exploitable.
Toutefois, il existe d’importantes différences entre les deux. Le Data Wrangling fait référence au processus de collecte de données brutes, de nettoyage, de cartographie et de stockage dans un format utile.
De fait, le Data Cleaning n’est que l’un des aspects du Data Wrangling. Ce processus consiste à nettoyer un jeu de données en supprimant les éléments indésirables, dupliqués ou incorrects, en corrigeant les erreurs structurelles et autres typos ou encore en standardisant les unités de mesure.
En général, le Data Cleaning suit des étapes plus précises que le Data Wrangling. En revanche, l’ordre de ces étapes peut varier.
Les étapes du Data Wrangling
Les différentes tâches du Data Wrangling dépendent de la transformation à effectuer pour le dataset. Par exemple, si les données sont déjà dans une base de données, les étapes de structuration ne sont plus indispensables.
La première étape est généralement l’extraction de données. En toute logique, il est impossible de transformer les données sans commencer par les collecter.
Cette étape requiert une planification, afin de décider quelles données sont nécessaires et où les collecter. On extrait ensuite les données depuis leur source dans un format brut.
Les données sont généralement collectées dans un format non structuré. Cela signifie qu’elles n’ont pas de modèle existant et sont totalement désorganisées. Il est donc nécessaire de structurer le dataset, notamment par l’extraction d’informations pertinentes. Par exemple, le « parsing » d’un code HTML provenant d’un site web consiste à n’extraire que les éléments requis.
L’analyse exploratoire (EDA) consiste ensuite à déterminer la structure d’un jeu de données et à résumer ses caractéristiques principales. Cette tâche peut être effectuée directement après l’extraction, ou plus tard dans le processus. Tout dépend de l’état du dataset et du travail requis. Le but est de se familiariser avec les données pour savoir comment procéder par la suite.
Après avoir structuré et exploré le dataset, on peut commencer à y appliquer des algorithmes pour le nettoyage.
Les langages Python et R permettent d’automatiser de nombreuses tâches algorithmiques. Le but peut être d’identifier les données erronées, dupliquées, ou encore de standardiser les systèmes de mesure.
Par la suite, il est possible d’enrichir les données. Cette étape consiste à combiner le dataset avec les données d’autres sources. Il peut s’agir par exemple de systèmes internes ou de données tierces. Le but est d’accumuler davantage de points de données pour accroître l’exactitude de l’analyse, ou tout simplement de compléter les informations manquantes.
L’étape de validation des données permet de vérifier leur cohérence, leur qualité et leur exactitude. Cette tâche peut être menée à l’aide de scripts pré-programmés, capable de comparer les attributs de données avec des règles définies. En cas de problème, cette étape doit être répétée plusieurs fois.
Enfin, la dernière étape du Data Wrangling est la publication des données. Le but est de rendre les données accessibles en les déposant dans une nouvelle base de données ou autre système de stockage.
Les utilisateurs finaux tels que les Data Analysts, Data Engineers et Data Scientists peuvent enfin y accéder. Ils peuvent exploiter les données pour créer des rapports ou des visualisations, et découvrir des informations pertinentes et exploitables pour les décisions stratégiques !
Les avantages du Data Wrangling
Le Data Wrangling apporte de nombreux avantages. Il permet tout d’abord d’analyser les données les plus complexes de façon rapide, simple et efficace.
Ce processus permet de transformer les données brutes et non structurées en données exploitables, soigneusement rangées en lignes et en colonnes. Les données peuvent aussi être enrichies pour être encore plus utiles.
Après le Wrangling, les analystes peuvent traiter des volumes massifs de données et partager leurs travaux en toute simplicité. Combiner de multiples sources de données permet par ailleurs de mieux comprendre l’audience, et donc de mieux cibler les campagnes publicitaires.
Quels sont les outils du Data Wrangling ?
Pour le Data Wrangling, on utilise les mêmes outils que pour le Data Cleaning. Ceci inclut les langages de programmation comme Python et R, les logiciels comme Microsoft Excel, ou encore les plateformes d’analyse de données open source comme KNIME.
C’est l’une des raisons pour lesquelles la maîtrise de Python est indispensable pour les Data Analysts. Ce langage permet d’écrire des scripts pour des tâches très spécifiques.
Il existe également différents outils spécialement dédiés au Data Wrangling, permettant aux non-programmeurs d’effectuer ce processus. On peut notamment citer OpenRefine. Toutefois, les outils visuels intuitifs sont bien souvent moins flexibles. Ils sont moins efficaces sur un large dataset non structuré.
Comment maîtriser le Data Wrangling ?
Vous l’aurez compris : le Data Wrangling est une étape indispensable du processus d’analyse de données. Avant de pouvoir analyser les données, elles doivent être converties dans un format exploitable.
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Vous savez tout sur le Data Wrangling. Pour plus d’informations sur le même sujet, découvrez notre dossier sur le Data Cleaning et notre dossier sur le langage Python.
