À l’ère d’Internet, il existe des téraoctets et des pétaoctets de données, qui connaissent une croissance exponentielle. Mais comment consommer ces données et les traduire en informations utiles pour améliorer la disponibilité des services ?
Des données valides, nouvelles et compréhensibles sont tout ce dont les entreprises ont besoin pour leurs modèles de découverte de connaissances.
C’est pourquoi les entreprises appliquent l’analytique de différentes manières pour découvrir des données de qualité.
Mais où cela commence-t-il ? La réponse est le traitement des données.
Commençons par là !
Qu’est-ce que le Data Wrangling ?
La manipulation des données consiste à nettoyer, structurer et transformer les données brutes dans des formats qui simplifient les processus d’analyse des données. Le traitement des données implique souvent de travailler avec des ensembles de données désordonnés et complexes qui ne sont pas prêts pour les processus de pipeline de données. Le traitement des données permet de transformer des données brutes en données affinées ou des données affinées en données optimisées et prêtes à être produites.
Voici quelques-unes des tâches connues dans le domaine du traitement des données :
- Fusionner plusieurs ensembles de données en un seul grand ensemble de données à des fins d’analyse.
- Examiner les données manquantes ou incomplètes.
- Suppression des valeurs aberrantes ou des anomalies dans les ensembles de données.
- Normaliser les données d’entrée.
Les grands entrepôts de données impliqués dans les processus de traitement des données ne peuvent généralement pas être réglés manuellement, ce qui nécessite des méthodes de préparation des données automatisées pour produire des données plus précises et de meilleure qualité.
Objectifs de l’extraction de données
Outre la préparation des données pour l’analyse, qui est l’objectif principal, d’autres objectifs sont poursuivis :
- Créer des données valides et nouvelles à partir de données désordonnées afin de favoriser la prise de décision dans les entreprises.
- Normaliser les données brutes dans des formats que les systèmes Big Data peuvent ingérer.
- Réduire le temps consacré par les analystes de données à la création de modèles de données en présentant des données ordonnées.
- Créer de la cohérence, de l’exhaustivité, de la convivialité et de la sécurité pour tout ensemble de données consommé ou stocké dans un entrepôt de données.
Approches courantes du Data Wrangling
Découverte
Avant que les ingénieurs des données ne commencent les tâches de préparation des données, ils doivent comprendre comment elles sont stockées, leur taille, quels enregistrements sont conservés, les formats d’encodage et d’autres attributs décrivant tout ensemble de données.
Structuration
Ce processus consiste à organiser les données de manière à ce qu’elles soient facilement utilisables. Les ensembles de données brutes peuvent nécessiter une structuration au niveau de la présentation des colonnes, du nombre de lignes et de la mise au point d’autres attributs de données afin de simplifier l’analyse.
Nettoyage
Les ensembles de données structurés doivent être débarrassés des erreurs inhérentes et de tout ce qui peut fausser les données qu’ils contiennent. Le nettoyage consiste donc à supprimer les entrées de cellules multiples contenant des données similaires, à supprimer les cellules vides et les données aberrantes, à normaliser les entrées, à renommer les attributs qui prêtent à confusion, etc.
Enrichissement
Une fois que les données ont passé les étapes de structuration et de nettoyage, il est nécessaire d’évaluer l’utilité des données et de les enrichir avec des valeurs provenant d’autres ensembles de données manquantes pour obtenir la qualité de données souhaitée.
Valider
Le processus de validation comprend des aspects de programmation itératifs qui mettent en lumière la qualité, la cohérence, la facilité d’utilisation et la sécurité des données. La phase de validation permet de s’assurer que toutes les tâches de transformation ont été accomplies et que les ensembles de données sont prêts pour les phases d’analyse et de modélisation.
Présentation
Une fois que toutes les étapes ont été franchies, les ensembles de données manipulées sont présentés/partagés au sein d’une organisation à des fins d’analyse. La documentation des étapes de préparation et les métadonnées générées tout au long du processus de “wrangling” sont également partagées à ce stade.
Talend
Talend est une plateforme de gestion de données unifiée, enveloppée dans 3 tissus de données pour fournir des données fiables et saines. Talend présente l’intégration des données, l’application et l’intégration, ainsi que l’intégrité et la gouvernance des données. La manipulation des données dans Talend se fait par le biais d’un outil de pointage et de clic basé sur un navigateur qui permet des préparations de données par lot, en vrac et en direct – profilage, nettoyage et documentation des données.
Talend data fabric gère chaque étape du cycle de vie des données, en équilibrant soigneusement la disponibilité des données, la facilité d’utilisation, la sécurité et l’intégrité de chaque donnée métier.
Vous êtes-vous déjà inquiété de la diversité de vos sources de données ? L’approche unifiée de Talend permet une intégration rapide des données à partir de toutes vos sources de données (bases de données, stockages cloud et points de terminaison API) – permettant la transformation et le mappage de toutes les données avec des contrôles de qualité transparents.
L’intégration de données dans Talend est possible grâce à des outils en libre-service tels que les connecteurs qui permettent aux développeurs d’ingérer automatiquement des données depuis n’importe quelle source et de les catégoriser de manière adéquate.
Caractéristiques de Talend
Intégration de données universelle
Talend permet aux entreprises d’intégrer n’importe quel type de données à partir de sources variées – environnements Cloud ou On-prem.
Flexibilité
Talend va au-delà du fournisseur ou de la plateforme lorsque vous créez des pipelines de données à partir de vos données intégrées. Une fois que vous avez créé des pipelines de données à partir de vos données intégrées, Talend vous permet de les exécuter n’importe où.
Qualité des données
Grâce à des capacités d’apprentissage automatique telles que la déduplication, la validation et la standardisation des données, Talend nettoie automatiquement les données ingérées.
Support des intégrations d’applications et d’API
Une fois que vos données ont été exploitées grâce aux outils en libre-service de Talend, vous pouvez les partager via des API conviviales. Les terminaux API de Talend peuvent exposer vos données à des plateformes SaaS, JSON, AVRO et B2B grâce à des outils avancés de mapping et de transformation de données.
R
R est un langage de programmation bien développé et efficace qui permet d’effectuer des analyses exploratoires de données pour des applications scientifiques et commerciales.
Conçu comme un logiciel libre pour le calcul statistique et les graphiques, R est à la fois un langage et un environnement pour la manipulation, la modélisation et la visualisation des données. L’environnement R fournit une suite de progiciels tandis que le langage R intègre une série de techniques statistiques, de regroupement, de classification, d’analyse et de graphiques qui aident à manipuler les données.
Caractéristiques de R
Riche ensemble de paquets
Les ingénieurs des données disposent de plus de 10 000 packages et extensions standardisés à sélectionner dans le Comprehensive R Archive Network (CRAN). Cela simplifie la manipulation et l’analyse des données.
Extrêmement puissant
Grâce aux progiciels de calcul distribué disponibles, R peut effectuer des manipulations complexes et simples (mathématiques et statistiques) sur des objets et des ensembles de données en l’espace de quelques secondes.
Support multiplateforme
R est indépendant de la plate-forme et peut fonctionner sur de nombreux systèmes d’exploitation. Il est également compatible avec d’autres langages de programmation qui permettent de manipuler des tâches lourdes en termes de calcul.
L’apprentissage de R est facile.
Trifacta
Trifacta est un environnement interactif en nuage pour le profilage des données qui sont comparées à des modèles d’apprentissage automatique et d’analyse. Cet outil d’ingénierie des données vise à créer des données compréhensibles, quel que soit le degré de désordre ou de complexité des ensembles de données. Les utilisateurs peuvent supprimer les doubles entrées et remplir les cellules vides dans les ensembles de données grâce à la déduplication et à la transformation linéaire.
Cet outil de traitement des données est capable de repérer les valeurs aberrantes et les données non valides dans n’importe quel ensemble de données. D’un simple clic, les données disponibles sont classées et transformées intelligemment à l’aide de suggestions basées sur l’apprentissage automatique afin d’accélérer la préparation des données.
La manipulation des données dans Trifacta se fait à travers des profils visuels convaincants qui peuvent convenir au personnel non technique et technique. Avec les transformations visualisées et intelligentes, Trifacta est fier d’être conçu pour les utilisateurs.
Qu’il s’agisse d’ingérer des données provenant de datamarts, d’entrepôts de données ou de lacs de données, les utilisateurs sont à l’abri des complexités de la préparation des données.
Caractéristiques de Trifacta
Intégrations Cloud transparentes
Prend en charge les charges de travail de préparation dans n’importe quel environnement cloud ou hybride pour permettre aux développeurs d’ingérer des ensembles de données à manipuler, où qu’ils se trouvent.
Multiples méthodes de normalisation des données
Trifacta wrangler dispose de plusieurs mécanismes pour identifier des modèles dans les données et normaliser les résultats. Les ingénieurs des données peuvent choisir la normalisation par modèle, par fonction ou par combinaison.
Flux de travail simple
Trifacta organise les travaux de préparation des données sous forme de flux. Un flux contient un ou plusieurs jeux de données ainsi que les recettes associées (étapes définies qui transforment les données).
Un flux réduit donc le temps que les développeurs consacrent à l’importation, au traitement, au profilage et à l’exportation des données.
OpenRefine
OpenRefine est un outil open-source mature qui permet de travailler avec des données désordonnées. En tant qu’outil de nettoyage de données, OpenRefine explore les ensembles de données en quelques secondes tout en appliquant des transformations cellulaires complexes pour présenter les formats de données souhaités.
OpenRefine aborde le traitement des données par le biais de filtres et de partitions sur les ensembles de données à l’aide d’expressions régulières. En utilisant le langage d’expression General Refine intégré, les ingénieurs de données peuvent apprendre et visualiser les données en utilisant des facettes, des filtres et des techniques de tri avant d’effectuer des opérations de données avancées pour l’extraction d’entités.
OpenRefine permet aux utilisateurs de travailler sur des données en tant que projets où des ensembles de données provenant de plusieurs fichiers informatiques, d’URL web et de bases de données peuvent être rassemblés dans de tels projets avec la possibilité d’être exécutés localement sur les machines des utilisateurs.
Grâce aux expressions, les développeurs peuvent étendre le nettoyage et la transformation des données à des tâches telles que la division/jonction de cellules à valeurs multiples, la personnalisation des facettes et la récupération de données dans des colonnes à l’aide d’URL externes.
Caractéristiques d’OpenRefine
Outil multiplateforme
OpenRefine est conçu pour fonctionner avec les systèmes d’exploitation Windows, Mac et Linux grâce à des installations téléchargeables.
Un ensemble riche d’API
Comprend l’API OpenRefine, l‘API d’extension des données, l’API de réconciliation et d’autres API qui soutiennent l’interaction des utilisateurs avec les données.
Datameer
Datameer est un outil de transformation de données SaaS conçu pour simplifier le regroupement et l’intégration de données par le biais de processus d’ingénierie logicielle. Datameer permet d’extraire, de transformer et de charger des ensembles de données dans des entrepôts de données en nuage tels que Snowflake.
Cet outil de traitement des données fonctionne bien avec des formats de données standard tels que CSV et JSON, ce qui permet aux ingénieurs d’importer des données dans des formats variés pour les agréger.
Datameer propose une documentation des données de type catalogue, un profilage approfondi des données et une découverte pour répondre à tous les besoins de transformation des données. L’outil conserve un profil visuel approfondi des données qui permet aux utilisateurs de retracer les champs et les valeurs invalides, manquants ou aberrants, ainsi que la forme générale des données.
Fonctionnant sur un entrepôt de données évolutif, Datameer transforme les données pour des analyses significatives grâce à des piles de données efficaces et des fonctions de type Excel.
Datameer présente une interface utilisateur hybride, avec ou sans code, pour s’adapter à de larges équipes d’analyse de données qui peuvent facilement construire des pipelines ETL complexes.
Caractéristiques de Datameer
Environnements utilisateurs multiples
Le logiciel propose des environnements de transformation des données pour plusieurs personnes – code bas, code et hybride – afin de répondre aux besoins des personnes technophiles et non technophiles.
Espaces de travail partagés
Datameer permet aux équipes de réutiliser et de collaborer sur des modèles afin d’accélérer les projets.
Documentation riche sur les données
Datameer prend en charge la documentation des données générée par le système et par l’utilisateur grâce à des métadonnées et des descriptions de type wiki, des balises et des commentaires.
Mot de la fin 👩🏫
L’analyse des données est un processus complexe qui exige que les données soient organisées de manière appropriée afin de tirer des conclusions significatives et de faire des prédictions. Les outils de traitement des données vous aident à formater de grandes quantités de données brutes pour vous permettre d’effectuer des analyses avancées. Choisissez l’outil le mieux adapté à vos besoins et devenez un pro de l’analyse !
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