Vous souhaitez organiser, fusionner, normaliser et formater de grands ensembles de données pour en extraire l'informatique décisionnelle ? Lisez ce guide ultime sur la transformation des données dans le processus ETL.
Les entreprises obtiennent rarement des données dans le format que votre intelligence économique (BI) outils peuvent utiliser. Habituellement, les connecteurs de données et les référentiels vous bombardent de données brutes et non organisées. Vous ne pouvez extraire aucun motif de ces données brutes.
Vous avez besoin d'un processus spécialisé, tel que la transformation des données, pour structurer les données en fonction des besoins de votre entreprise. Il dévoile également les opportunités commerciales que des ensembles de données inexacts vous cachent.
Dans cet article, nous discuterons de la transformation des données à partir de zéro. Après la lecture, vous développerez des connaissances professionnelles sur ce sujet et pourrez planifier et exécuter avec succès des projets de transformation de données.
What Is Data Transformation?
Essentiellement, la transformation des données est une étape technique du traitement des données où vous conservez l'essence et le contenu des données intactes et modifiez leur apparence. La plupart, scientifiques de données effectuer des modifications dans les paramètres suivants :
- Structure de données
- Format de données
- Standardisation
- Entreprise
- Fusion
- Nettoyage
Le résultat est des données propres dans un format organisé. Désormais, le format et la structure finaux dépendront de l'outil de BI utilisé par votre entreprise. En outre, la mise en forme peut varier d'un service à l'autre, car différentes sections commerciales, telles que les comptes, les finances, l'inventaire, les ventes, etc., ont des structures différentes pour les données d'entrée.
Lors de cette modification des données, les data scientists appliquent également des règles métier aux données. Ces règles aident les analystes commerciaux à extraire des modèles à partir des données traitées et l'équipe de direction à prendre des décisions éclairées.
De plus, la transformation des données est la phase où vous pouvez fusionner différents modèles de données dans une base de données centralisée. Il vous aide à établir des comparaisons entre les produits, les services, les processus de vente, les méthodes de marketing, les stocks, les dépenses de l'entreprise, etc.
Types of Data Transformation
#1. Nettoyage des données
Grâce à ce processus, les gens identifient des ensembles de données incorrects, inexacts, non pertinents ou incomplets ou leurs composants. Par la suite, les données peuvent être modifiées, remplacées ou supprimées pour augmenter la précision. Il repose sur une analyse minutieuse afin que les données résultantes puissent être utilisées pour générer des informations significatives.
#2. Déduplication des données
Toute saisie de données en double peut entraîner de la confusion et des erreurs de calcul dans le processus d'exploration de données. Avec la déduplication des données, toutes les entrées redondantes d'un ensemble de données sont extraites, de sorte que les ensembles de données sont libres pour les duplications.
Ce processus permet d'économiser de l'argent dont une entreprise aurait pu avoir besoin pour stocker et traiter des données en double. Il empêche également ces données d'affecter les performances et de ralentir le traitement des requêtes.
#3. Agrégation de données
L'agrégation fait référence à la collecte, à la recherche et à la présentation de données dans un format concis. Les entreprises peuvent effectuer ce type de transformation de données pour collecter à partir de plusieurs sources de données et les joindre en une seule pour l'analyse des données.
Ce processus est très utile lors de la prise de décisions stratégiques sur les produits, les opérations, le marketing et les prix.
#4. Intégration de données
Comme son nom l'indique, ce type de transformation de données intègre des données provenant de différentes sources.
Puisqu'il combine les données relatives aux différents départements et offre une vue unifiée, toute personne de l'entreprise peut accéder et utiliser les données pour ML analyse de la technologie et de l'intelligence d'affaires.
De plus, il est considéré comme un élément majeur du processus de gestion des données.
#5. Filtrage des données
De nos jours, les entreprises doivent gérer un immense volume de données. Cependant, toutes les données ne sont pas nécessaires dans tous les processus. Pour cette raison, les entreprises doivent filtrer les ensembles de données pour obtenir des données affinées.
Le filtrage éloigne toutes les données non pertinentes, en double ou sensibles et sépare ce dont vous avez besoin. Ce processus permet aux entreprises de minimiser les erreurs de données et de générer des rapports et des résultats de requête précis.
#6. Résumé des données
Cela signifie présenter un résumé complet des données générées. Pour tout processus, les données brutes ne conviennent pas du tout. Il peut contenir des erreurs et peut être disponible dans un format que certaines applications ne peuvent pas comprendre.
Pour ces raisons, les entreprises effectuent une synthèse des données pour générer un résumé des données brutes. Ainsi, il devient plus facile d'accéder aux tendances et aux modèles des données à partir de sa version résumée.
#sept. Fractionnement des données
Dans ce processus, les entrées d'un ensemble de données sont divisées en différents segments. L'objectif principal de la division des données est de développer, former et tester les ensembles de données pour la validation croisée.
En outre, ce processus peut protéger les données critiques et délicates contre tout accès non autorisé. En les séparant, les entreprises peuvent chiffrer les données sensibles et les stocker sur un autre serveur.
#8. La validation des données
La validation des données dont vous disposez déjà est également une sorte de transformation des données. Ce processus implique une vérification croisée des données pour leur exactitude, leur qualité et leur intégrité. Avant de vouloir utiliser un ensemble de données pour un traitement ultérieur, sa validation est essentielle pour éviter les problèmes lors des dernières étapes.
How to Perform Data Transformation?
Choisir une méthode
Vous pouvez utiliser l'une des méthodes de transformation de données suivantes en fonction des besoins de votre entreprise :
#1. Outils ETL sur site
Si vous devez gérer régulièrement d'énormes ensembles de données et avez également besoin d'un processus de transformation sur mesure, vous pouvez compter sur Outils ETL. Ils fonctionnent sur des postes de travail robustes et peuvent traiter rapidement des ensembles de données plus volumineux. Cependant, le coût de possession est trop élevé.
#2. Applications Web ETL basées sur le cloud
Les petites, moyennes et startups s'appuient principalement sur des applications de transformation de données basées sur le cloud, car elles sont abordables. Ces applications conviennent si vous préparez des données une fois par semaine ou par mois.
#3. Scripts de transformation
Si vous travaillez sur un petit projet avec des ensembles de données relativement plus petits, il est bon d'utiliser des systèmes hérités comme Python, Excel, SQL, VBA et macros pour la transformation de données.
Choisir des techniques pour transformer un jeu de données
Maintenant que vous savez quelle méthode choisir, vous devez réfléchir aux techniques que vous souhaitez appliquer. Vous pouvez en choisir quelques-unes ou toutes parmi les suivantes en fonction des données brutes et du modèle final que vous recherchez :
#1. Intégration des données
Ici, vous intégrez des données pour un élément provenant de différentes sources et formez un tableau récapitulatif. Par exemple, accumuler des données clients à partir de comptes, factures, ventes, marketing, médias sociaux, concurrents, sites Web, plateformes de partage de vidéos, etc., et former une base de données tabulaire.
#2. Tri et filtrage des données
L'envoi de données brutes et non filtrées à une application BI ne fera que perdre du temps et de l'argent. Au lieu de cela, vous devez filtrer les déchets et les données non pertinentes de l'ensemble de données et envoyer uniquement un bloc de données contenant du contenu analysable.
#3. Nettoyage des données
Les scientifiques des données nettoient également les données brutes pour éliminer le bruit, les données corrompues, le contenu non pertinent, les données erronées, les fautes de frappe, etc.
#4. Discrétisation des jeux de données
En particulier pour les données continues, vous devez utiliser la technique de discrétisation pour ajouter des intervalles entre de gros morceaux de données sans modifier son flux continu. Une fois que vous donnez une structure catégorisée et finie aux ensembles de données continus, il devient plus facile de tracer des tendances ou de calculer des moyennes à long terme.
#5. Généralisation des données
Il s'agit de la technique de conversion d'ensembles de données personnalisables en données impersonnelles et générales pour se conformer aux réglementations sur la confidentialité des données. De plus, ce processus transforme également de grands ensembles de données en formats analysables sans effort.
#6. Suppression des doublons
Les doublons peuvent vous obliger à payer davantage en tant que frais d'entreposage de données et également fausser le modèle ou l'aperçu final. Par conséquent, votre équipe doit analyser méticuleusement l'ensemble de données à la recherche de doublons, de copies, etc., et les exclure de la base de données transformée.
#sept. Création de nouveaux attributs
À ce stade, vous pouvez introduire de nouveaux champs, en-têtes de colonne ou attributs pour mieux organiser vos données.
#8. Normalisation et normalisation
Maintenant, vous devez normaliser et standardiser vos ensembles de données en fonction de votre structure de base de données préférée, de l'utilisation et des modèles de visualisation des données. La standardisation garantit que le même ensemble de données sera utilisable pour chaque département de l'organisation.
#9. Lissage des données
Le lissage consiste à supprimer les données dénuées de sens et déformées d'un grand ensemble de données. Il analyse également les données à la recherche de modifications hors proportion qui pourraient faire dévier l'équipe d'analyse du modèle qu'elle attend.
Étapes vers un jeu de données transformé
#1. Découverte de données
Au cours de cette étape, vous comprenez le jeu de données et son modèle et décidez des modifications nécessaires. Vous pouvez utiliser un outil de profilage des données pour avoir un aperçu de la base de données, des fichiers, des feuilles de calcul, etc.
#2. Cartographie de la transformation des données
Dans cette phase, vous décidez de nombreuses choses sur le processus de transformation, et ce sont :
- Quels éléments doivent être révisés, modifiés, formatés, nettoyés et modifiés
- Quelles sont les raisons derrière de telles transformations
- Comment réaliser ces changements
#3. Génération et exécution de codes
Vos data scientists écriront des codes de transformation de données pour exécuter le processus automatiquement. Ils peuvent utiliser Python, SQL, VBA, PowerShell, etc. Si vous utilisez un outil sans code, vous devez télécharger des données brutes sur cet outil et indiquer les modifications souhaitées.
#4. Réviser et charger
Maintenant, vous devez examiner le fichier de sortie et confirmer si les modifications appropriées sont présentes ou non. Ensuite, vous pouvez charger le jeu de données dans votre application BI.
Benefits of Data Transformation
#1. Meilleure organisation des données
La transformation des données signifie modifier et catégoriser les données pour un stockage séparé et une découverte facile. Ainsi, les humains et les applications peuvent utiliser facilement les données transformées car elles sont mieux organisées.
#2. Amélioration de la qualité des données
Ce processus peut également éliminer les problèmes de qualité des données et réduire les risques liés aux mauvaises données. Désormais, il y a moins de possibilités d'interprétation erronée, d'incohérences et de données manquantes. Comme les entreprises ont besoin d'informations précises pour obtenir de bons résultats, la transformation est cruciale pour prendre une décision majeure.
#3. Gestion simplifiée des données
La transformation des données simplifie également le processus de gestion des données pour les équipes. Les organisations qui traitent une quantité croissante de données provenant de nombreuses sources ont besoin de ce processus.
#4. Utilisation plus large
L'un des principaux avantages de la transformation des données est qu'elle permet aux entreprises de tirer le meilleur parti de leurs données. Le processus normalise ces données pour les rendre plus utilisables. Par conséquent, les entreprises peuvent utiliser le même ensemble de données à d'autres fins.
De plus, davantage d'applications peuvent utiliser les données transformées car celles-ci ont des exigences uniques pour le formatage des données.
#5. Moins de défis informatiques
Des données non organisées peuvent entraîner une indexation incorrecte, des valeurs nulles, des entrées en double, etc. En transformant, les entreprises peuvent normaliser les données et réduire le risque d'erreurs de calcul que les applications peuvent commettre lors du traitement des données.
#6. Requêtes plus rapides
La transformation des données consiste à trier les données et à les stocker de manière organisée dans un entrepôt. Il en résulte une vitesse de requête élevée et une utilisation optimisée des outils de BI.
#sept. Risques réduits
Si vous utilisez des données inexactes, incomplètes et incohérentes, la prise de décision et l'analyse deviennent entravées. Une fois que les données ont subi la transformation, elles deviennent standardisées. Ainsi, des données de haute qualité réduisent le risque de subir des pertes financières et de réputation dues à une planification inexacte.
#8. Métadonnées raffinées
Comme les entreprises doivent traiter de plus en plus de données, la gestion des données devient un défi pour elles. Grâce à la transformation des données, ils peuvent éviter le chaos des métadonnées. Désormais, vous obtenez des métadonnées raffinées qui vous aideront à gérer, trier, rechercher et utiliser vos données.
Tools
DBT
DBT est un workflow de transformation de données. Il peut également vous aider à centraliser et à modulariser votre code d'analyse de données. Sans oublier que vous disposez d'autres outils de gestion des données, tels que la gestion des versions des ensembles de données, la collaboration sur les données transformées, le test des modèles de données et la documentation des requêtes.
Qlik
Qlik minimise la complexité, le coût et le temps de transfert de données volumineuses depuis des sources vers des destinations telles que des applications BI, des projets ML et des entrepôts de données. Il utilise l'automatisation et Méthodologies Agiles pour transformer les données sans codage manuel fastidieux des codes ETL.
Domo
Domo offre une interface glisser-déposer pour les transformations de base de données SQL et rend la fusion des données sans effort et automatique. De plus, l'outil rend les données facilement disponibles pour différentes équipes afin d'analyser les mêmes ensembles de données sans conflit.
EasyMorph
EasyMorph vous soulage du processus fastidieux de transformation des données à l'aide de systèmes hérités comme Excel, VBA, SQL et Python. Il offre un visuel outil pour transformer les données et automatiser lorsque cela est possible pour les scientifiques des données, les analystes de données et les analystes financiers.
Mot de la fin
La transformation des données est un processus crucial qui peut révéler la valeur exceptionnelle des mêmes ensembles de données pour différentes sections commerciales. Il s'agit également d'une phase standard dans les méthodes de traitement de données telles que l'ETL pour les applications de BI sur site et l'ELT pour les entrepôts de données et les lacs de données basés sur le cloud.
Les données de haute qualité et standardisées que vous obtenez après la transformation des données jouent un rôle essentiel dans la mise en place de plans commerciaux tels que le marketing, les ventes, le développement de produits, les ajustements de prix, les nouvelles unités, etc.
Ensuite, vous pouvez consulter le des jeux de données ouverts pour vos projets Data Science/ML.
