Les entreprises d’aujourd’hui dépensent des milliards de dollars en solutions big data et analytiques, et encore plus en création d’environnements technologiques pour les prendre en charge. Selon IDC Research, les entreprises du monde entier investiront près de 275 milliards de dollars par an dans les données et l’analyse d’ici la fin de 2022. La transformation numérique – et les moyens dont elle peut permettre une prise de décision basée sur les données dans l’ensemble de l’entreprise – reste une priorité pour les dirigeants qui cherchent à innover afin de rester compétitifs dans un climat commercial en évolution rapide et en pleine numérisation.
Mais sans accès à des données propres et de haute qualité, ces initiatives sont vouées à l’échec. Les chercheurs d’IBM estiment que la mauvaise qualité des données coûte aux entreprises 3,1 billions de dollars par an rien qu’aux États-Unis. La réalité est que peu importe combien une organisation dépense en systèmes de données, ceux-ci produiront toujours des données inutiles si vous y mettez des données inutiles. Il ne fait aucun doute que l’amélioration de la qualité des données présente une énorme opportunité de réduction des coûts et d’amélioration de l’intelligence de l’entreprise.
Qu’est-ce que le nettoyage des données ?
Le nettoyage des données est une étape essentielle dans la préparation des données pour l’analyse. En général, il s’agit d’identifier les enregistrements incomplets, inexacts ou non pertinents dans un ensemble de données, puis de remplacer, de modifier ou de supprimer ces enregistrements. Si le nettoyage des données est efficace, tous les ensembles de données doivent être cohérents dans l’ensemble de l’entreprise et tous doivent être exempts d’erreurs.
Les données sont le carburant de la prise de décision commerciale aujourd’hui, par conséquent assurer leur qualité aide l’entreprise à faire de meilleurs choix stratégiques. La qualité des données réduit également les efforts gaspillés (l’équipe de vente, par exemple, ne passera pas de temps à appeler à froid les prospects au mauvais numéro de téléphone) et rationalise ainsi les processus métier. Cela améliore l’efficacité opérationnelle globale.
Les chercheurs identifient plusieurs critères qui doivent être remplis afin de classer les données comme étant de haute qualité. Ces critères sont les suivants :
- Validité : Les données sont-elles conformes aux règles ou contraintes métier prédéfinies ? Celles-ci peuvent inclure des plages de données, des valeurs maximales ou minimales, ou des limites telles que « ce champ ne peut pas être vide ».
- Exactitude : Dans quelle mesure les données représentent-elles la vérité ? Dans quelle mesure correspondent-elles à ce qui a été mesuré ou enregistré dans le monde réel ?
- Exhaustivité : L’ensemble de données est-il exhaustif et complet ?
- Cohérence : Les mesures sont-elles équivalentes dans plusieurs ensembles de données au sein de l’entreprise ?
- Uniformité : Les mêmes unités de mesure sont-elles utilisées dans tous les systèmes ?
- Actualité : Les données sont-elles suffisamment récentes pour conserver leur valeur et leur pertinence ?
Le nettoyage des données peut inclure des processus manuels ou automatisés, ou les deux. Son objectif est de transformer des données « impropres » – ou des données de qualité inégale – en données de haute qualité.
5 étapes pour des données de meilleure qualité
Nettoyer manuellement un seul ensemble de données à petite échelle n’est pas une tâche fastidieuse. Mais s’assurer qu’une entreprise dispose des processus de gouvernance et des règles métier appropriés pour éliminer la majorité des erreurs de la majorité des ensembles de données, la plupart du temps, nécessite des efforts constants et l’adhésion de la direction, d’autant plus que les organisations collectent des quantités toujours croissantes de données. Pour trouver la cause profonde des erreurs systémiques, vous aurez besoin d’une compréhension sémantique de l’entreprise, ainsi que de ses besoins en matière de modélisation et d’analyse des données.
Dans cet esprit, voici quelques étapes générales que les équipes de données et les parties prenantes de l’entreprise peuvent suivre pour améliorer la qualité des données dans leur organisation.
Non. 1 : Corrigez les erreurs de données à la source ou le plus tôt possible.
Plus tôt dans le processus de collecte de données les erreurs peuvent être corrigées, moins elles seront répliquées et moins elles causeront de problèmes à long terme. Parfois, les corrections sont simples : la refonte d’un formulaire de saisie de données Web, par exemple, peut réduire considérablement le nombre d’erreurs que les clients font lorsqu’ils le remplissent. D’autres fois, il peut être difficile d’identifier les sources d’erreur, mais cela vaut toujours la peine d’investir du temps et des efforts d’ingénierie pour le faire.
Non. 2 : Faites d’abord les choses les plus simples.
Certaines tâches de nettoyage des données nécessitent beaucoup moins d’efforts à mettre en œuvre que d’autres. Ce sont toujours les meilleurs candidats pour l’automatisation. La suppression d’espaces supplémentaires, de cellules vides, d’une mise en forme incorrecte et de doublons est relativement simple et doit être abordée dès les premières étapes du processus de nettoyage des données.
Non. 3 : Mesurez la précision des données et surveillez les erreurs.
Bien qu’il soit possible de vérifier l’exactitude de vos données grâce à des recherches continues, il est souvent avantageux d’investir dans des outils de surveillance de la qualité des données capables de gérer des ensembles de données à l’échelle de l’entreprise et d’alerter votre équipe de la présence d’erreurs – ou de problèmes nécessitant une attention supplémentaire – en temps réel. Les solutions basées sur le Cloud qui ne nécessitent pas de matériel spécialisé ou de frais généraux administratifs sont disponibles sur une base d’abonnement rentable.
Non. 4 : Ayez un intendant qui s’approprie le défi au sein de l’entreprise.
Dans les grandes entreprises, il est essentiel de désigner une seule personne capable de défendre l’importance de la qualité des données au sein de l’organisation. Cette personne peut s’engager avec des experts tiers, des fournisseurs et le conseil d’administration et la haute direction pour éduquer les parties prenantes sur la valeur commerciale que les données propres apportent.
Non. 5 : Tirez parti d’outils prédéfinis, notamment la modélisation sémantique et l’apprentissage automatique.
Bien que les ensembles de données volumineuses soient souvent considérés comme précieux car ils peuvent être utilisés pour former des algorithmes d’apprentissage automatique (ML) et d’intelligence artificielle (IA), les solutions automatisées basées sur le ML ont également de puissantes capacités à utiliser dans les applications de nettoyage des données. Les algorithmes peuvent trouver des doublons via le clustering, signaler les erreurs possibles en identifiant les valeurs aberrantes et purger automatiquement les enregistrements qui entrent en conflit avec d’autres ensembles de données ailleurs dans l’entreprise.
Bien que le nettoyage des données exige à la fois du temps et des efforts de la part de votre équipe, les avantages que des données de haute qualité peuvent apporter à l’entreprise en valent plus que la peine.
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