Vous vous demandez comment obtenir des données fiables et cohérentes pour l'analyse de données ? Mettez en œuvre ces stratégies de nettoyage des données dès maintenant !
Votre décision commerciale repose sur des informations d'analyse de données. De même, les informations dérivées des ensembles de données d'entrée dépendent de la qualité des données sources. Des sources de données de mauvaise qualité, inexactes, incohérentes et incohérentes sont les défis difficiles pour le science des données et l'industrie de l'analyse de données.
Par conséquent, les experts ont trouvé des solutions de contournement. Cette solution de contournement est le nettoyage des données. Cela vous évite de prendre des décisions basées sur les données qui nuiront à l'entreprise au lieu de l'améliorer.
Lisez la suite pour découvrir les meilleures stratégies de nettoyage des données utilisées par les data scientists et les analystes. Explorez également les outils qui peuvent offrir des données propres pour des projets instantanés de science des données.
What is Data Cleansing?
La qualité des données a cinq dimensions. L'identification et la correction des erreurs dans vos données d'entrée en suivant les politiques de qualité des données s'appellent le nettoyage des données.
Les paramètres de qualité de cette norme à cinq dimensions sont :
# 1. état complet
Ce paramètre de contrôle de la qualité garantit que les données d'entrée disposent de tous les paramètres, en-têtes, lignes, colonnes, tableaux, etc. requis pour un projet de science des données.
# 2. Précision
Un indicateur de qualité des données qui indique que les données sont proches de la valeur réelle des données d'entrée. Les données peuvent avoir une vraie valeur lorsque vous suivez toutes les normes statistiques pour les enquêtes ou la mise au rebut pour la collecte de données.
# 3. Validité
Cette data science paramètre que les données respectent les règles métier que vous avez mises en place.
# 4. Uniformité
L'uniformité confirme si les données contiennent un contenu uniforme ou non. Par exemple, les données d'enquête sur la consommation d'énergie aux États-Unis devraient contenir toutes les unités comme système de mesure impérial. Si vous utilisez le système métrique pour certains contenus dans la même enquête, les données ne sont pas uniformes.
# 5. Cohérence
La cohérence garantit que les valeurs de données sont cohérentes entre les tables, les modèles de données et les jeux de données. Vous devez également surveiller étroitement ce paramètre lors du déplacement des données entre les systèmes.
En un mot, appliquez les processus de contrôle qualité ci-dessus aux ensembles de données brutes et nettoyez les données avant de les transmettre à un outil de veille économique.
Importance of Data Cleansing
Juste comme ça, vous ne pouvez pas gérer votre entreprise numérique avec un mauvais plan de bande passante Internet ; vous ne pouvez pas prendre de bonnes décisions lorsque la qualité des données est inacceptable. Si vous essayez d'utiliser des données erronées et erronées pour prendre des décisions commerciales, vous constaterez une perte de revenus ou une mauvaise retour sur investissement (ROI).
D’après une Rapport Gartner sur la mauvaise qualité des données et ses conséquences, le groupe de réflexion a constaté que la perte moyenne d'une entreprise est de 12.9 millions de dollars. Ceci est juste pour prendre des décisions en s'appuyant sur des données erronées, falsifiées et poubelles.
Le même rapport suggère que l'utilisation de mauvaises données à travers les États-Unis coûte au pays une perte annuelle stupéfiante de 3 XNUMX milliards de dollars.
L'aperçu final sera sûrement nul si vous alimentez le système BI avec des données inutiles.
Par conséquent, vous devez nettoyer les données brutes pour éviter les pertes monétaires et prendre des décisions commerciales efficaces à partir de projets d'analyse de données.
Benefits of Data Cleansing
# 1. Éviter les pertes monétaires
En nettoyant les données d'entrée, vous pouvez épargner à votre entreprise des pertes monétaires qui pourraient être pénalisées en cas de non-conformité ou de perte de clients.
# 2. Prenez de bonnes décisions
Des données de haute qualité et exploitables fournissent d'excellentes informations. Ces informations vous aident à prendre des décisions commerciales exceptionnelles concernant le marketing des produits, les ventes, la gestion des stocks, prix, etc...
# 3. Gagnez un avantage sur le concurrent
Si vous optez pour le nettoyage des données plus tôt que vos concurrents, vous profiterez des avantages de devenir un acteur rapide dans votre secteur.
# 4. Rendre le projet efficace
Un processus rationalisé de nettoyage des données augmente le niveau de confiance des membres de l'équipe. Comme ils savent que les données sont fiables, ils peuvent se concentrer davantage sur l'analyse des données.
# 5. Enregistrer les ressources
Le nettoyage et le découpage des données réduisent la taille de la base de données globale. Par conséquent, vous effacez l'espace de stockage de la base de données en éliminant les données inutiles.
Strategies to Cleanse Data
Normaliser les données visuelles
Un jeu de données contiendra de nombreux types de caractères tels que des textes, des chiffres, des symboles, etc. Vous devez appliquer un format de capitalisation de texte uniforme à tous les textes. Assurez-vous que les symboles sont dans le bon codage, comme Unicode, ASCII, etc.
Par exemple, le terme en majuscule Bill signifie le nom d'une personne. Au contraire, une facture ou la facture signifie un reçu d'une transaction; par conséquent, un formatage approprié des majuscules est crucial.
Supprimer les données répliquées
Les données dupliquées perturbent le système BI. Par conséquent, le motif deviendra biaisé. Par conséquent, vous devez éliminer les entrées en double de la base de données d'entrée.
Les doublons proviennent généralement de processus de saisie de données humains. Si vous pouvez automatiser le processus de saisie des données brutes, vous pouvez éradiquer les réplications de données à partir de la racine.
Corriger les valeurs aberrantes indésirables
Les valeurs aberrantes sont des points de données inhabituels qui ne se situent pas dans le modèle de données, comme indiqué dans le graphique ci-dessus. Les valeurs aberrantes authentiques sont acceptables puisqu'elles aident le scientifiques de données découvrir les failles de l'enquête. Cependant, si les valeurs aberrantes proviennent d'erreurs humaines, alors c'est un problème.
Vous devez mettre les jeux de données dans graphiques ou des graphiques pour rechercher des valeurs aberrantes. Si vous en trouvez, recherchez la source. Si la source est une erreur humaine, supprimez les données aberrantes.
Focus sur les données structurelles
Il s'agit principalement de trouver et de corriger des erreurs dans les ensembles de données.
Par exemple, un ensemble de données contient une colonne d'USD et de nombreuses colonnes d'autres devises. Si vos données sont destinées au public américain, convertissez les autres devises en USD équivalents. Ensuite, remplacez toutes les autres devises en USD.
Analysez vos données
Une énorme base de données téléchargée à partir d'un entrepôt de données peut contenir des milliers de tables. Vous n'aurez peut-être pas besoin de toutes les tables pour votre projet de science des données.
Par conséquent, après avoir obtenu la base de données, vous devez écrire un script pour identifier les tables de données dont vous avez besoin. Une fois que vous savez cela, vous pouvez supprimer les tables non pertinentes et réduire la taille de l'ensemble de données.
Cela se traduira finalement par une découverte plus rapide des modèles de données.
Nettoyer les données sur le cloud
Si votre base de données utilise l'approche schéma en écriture, vous devez la convertir en schéma en lecture. Cela permettra le nettoyage des données directement sur le stockage en nuage et l'extraction de données formatées, organisées et prêtes à être analysées.
Traduire des langues étrangères
Si vous menez une enquête dans le monde entier, vous pouvez vous attendre à des langues étrangères dans les données brutes. Vous devez traduire les lignes et les colonnes contenant des langues étrangères en anglais ou dans toute autre langue de votre choix. Vous pouvez utiliser outils de traduction assistée par ordinateur (TAO) dans ce but.
Step-by-Step Data Cleansing
# 1. Localiser les champs de données critiques
Un entrepôt de données contient des téraoctets de bases de données. Chaque base de données peut contenir quelques milliers de colonnes de données. Maintenant, vous devez examiner l'objectif du projet et extraire les données de ces bases de données en conséquence.
Si votre projet étudie les tendances d'achat de commerce électronique des résidents américains, la collecte de données sur les magasins de détail hors ligne dans le même classeur ne servira à rien.
# 2. Organiser les données
Une fois que vous avez localisé les champs de données importants, les en-têtes de colonne, les tableaux, etc., à partir d'une base de données, rassemblez-les de manière organisée.
# 3. Effacer les doublons
Les données brutes collectées à partir des entrepôts de données contiendront toujours des entrées en double. Vous devez localiser et supprimer ces répliques.
# 4. Éliminer les valeurs vides et les espaces
Certains en-têtes de colonne et leur champ de données correspondant peuvent ne contenir aucune valeur. Vous devez éliminer ces en-têtes de colonne/champs ou remplacer les valeurs vides par les bonnes valeurs alphanumériques.
# 5. Effectuer un formatage fin
Les ensembles de données peuvent contenir des espaces, des symboles, des caractères, etc. inutiles. Vous devez les formater à l'aide de formules afin que l'ensemble de données global semble uniforme en termes de taille et d'étendue des cellules.
# 6. Standardiser le processus
Vous devez créer une SOP que les membres de l'équipe de science des données peuvent suivre et faire leur devoir pendant le processus de nettoyage des données. Il doit inclure les éléments suivants :
- Fréquence de collecte des données brutes
- Superviseur du stockage et de la maintenance des données brutes
- Fréquence de nettoyage
- Superviseur du stockage et de la maintenance des données propres
Data Cleansing Tools
Voici quelques outils de nettoyage de données populaires qui peuvent vous aider dans vos projets de science des données :
WinPure
Si vous recherchez une application qui vous permet de nettoyer et de nettoyer les données avec précision et rapidité, WinPure est une solution fiable. Cet outil de pointe offre une fonction de nettoyage des données au niveau de l'entreprise avec une vitesse et une précision inégalées.
Comme il est conçu pour servir les utilisateurs individuels et les entreprises, n'importe qui peut l'utiliser sans difficulté. Le logiciel utilise la fonctionnalité de profilage avancé des données pour analyser les types, les formats, l'intégrité et la valeur des données à des fins de contrôle qualité. Son moteur de correspondance de données puissant et intelligent choisit des correspondances parfaites avec un minimum de fausses correspondances.
Outre les fonctionnalités ci-dessus, WinPure offre également des visuels époustouflants pour toutes les données, les matchs de groupe et les non-matchs.
Il fonctionne également comme un outil de fusion qui joint les enregistrements en double pour générer un enregistrement maître qui peut conserver toutes les valeurs actuelles. De plus, vous pouvez utiliser cet outil pour définir des règles de sélection des enregistrements maîtres et supprimer instantanément tous les enregistrements.
OuvrirRefine
OuvrirRefine est un outil gratuit et open source qui vous aide à transformer vos données désordonnées en un format propre pouvant être utilisé pour les services Web. Il utilise des facettes pour nettoyer de grands ensembles de données et fonctionne sur des vues d'ensemble de données filtrées.
À l'aide d'une heuristique puissante, l'outil peut fusionner des valeurs similaires pour éliminer toutes les incohérences. Il offre des services de rapprochement afin que les utilisateurs puissent faire correspondre leurs ensembles de données avec des bases de données externes. De plus, l'utilisation de cet outil vous permet de revenir à l'ancienne version du jeu de données si nécessaire.
De plus, les utilisateurs peuvent rejouer l'historique des opérations sur une version mise à jour. Si vous êtes préoccupé par la sécurité des données, OpenRefine est la bonne option pour vous. Il nettoie vos données sur votre machine, il n'y a donc pas de migration de données vers le cloud à cette fin.
Nuage Trifacta Designer
Bien que le nettoyage des données puisse être complexe, Nuage Trifacta Designer vous facilite la tâche. Il utilise une nouvelle approche de préparation des données pour le nettoyage des données afin que les organisations puissent en tirer le meilleur parti.
Son interface conviviale permet aux utilisateurs non techniques de nettoyer et de nettoyer les données pour une analyse sophistiquée. Désormais, les entreprises peuvent faire plus avec leurs données en tirant parti des suggestions intelligentes alimentées par ML de Trifacta Designer Cloud.
De plus, ils devront investir moins de temps dans ce processus tout en devant faire face à moins d'erreurs. Cela vous oblige à utiliser des ressources réduites pour tirer le meilleur parti de l'analyse.
Cloudingo
Es-tu un Intégrateurs utilisateur inquiet de la qualité des données collectées ? Utilisation Cloudingo pour nettoyer les données clients et ne disposer que des données nécessaires. Cette application facilite la gestion des données client grâce à des fonctionnalités telles que la déduplication, l'importation et la migration.
Ici, vous pouvez contrôler la fusion des enregistrements avec des filtres et des règles personnalisables et normaliser les données. Supprimez les données inutiles et inactives, mettez à jour les points de données manquants et assurez l'exactitude des adresses postales américaines.
De plus, les entreprises peuvent programmer Cloudingo pour dédupliquer automatiquement les données afin que vous puissiez toujours avoir accès à des données propres. Synchroniser les données avec Intégrateurs est une autre caractéristique cruciale de cet outil. Avec lui, vous pouvez même comparer les données Salesforce avec les informations stockées dans une feuille de calcul.
ZoomInfo
ZoomInfo est un fournisseur de solutions de nettoyage de données qui contribue à la productivité et à l'efficacité de votre équipe. Les entreprises peuvent bénéficier d'une plus grande rentabilité car ce logiciel fournit des données sans duplication aux CRM et MAT de l'entreprise.
Il simplifie la gestion de la qualité des données en supprimant toutes les données coûteuses en double. Les utilisateurs peuvent également sécuriser leur périmètre CRM et MAT à l'aide de ZoomInfo. Il peut nettoyer les données en quelques minutes grâce à la déduplication, la correspondance et la normalisation automatisées.
Les utilisateurs de cette application peuvent profiter de la flexibilité et du contrôle des critères de correspondance et des résultats fusionnés. Il vous aide à créer un système de stockage de données rentable en normalisant tout type de données.
Mot de la fin
Vous devriez vous préoccuper de la qualité des données d'entrée dans vos projets de science des données. C'est le flux de base pour les grands projets comme machine learning (ML), réseaux de neurones pour l'automatisation basée sur l'IA, etc. Si le flux est défectueux, réfléchissez au résultat de tels projets.
Par conséquent, votre organisation doit adopter une stratégie éprouvée de nettoyage des données et la mettre en œuvre en tant que procédure opérationnelle standard (SOP). Par conséquent, la qualité des données d'entrée s'améliorera également.
Si vous êtes suffisamment occupé par les projets, le marketing et les ventes, il est préférable de laisser la partie nettoyage des données aux experts. L'expert pourrait être l'un des outils de nettoyage de données ci-dessus.
Vous pourriez également être intéressé par un schéma de service pour mettre en œuvre des stratégies de nettoyage des données sans effort.
