L’accès rapide à l’information est plus que jamais, primordiale pour prendre les bonnes décisions et piloter son entreprise. Mais, plus que la quantité de données, c’est bel et bien sa qualité qui permet d’obtenir une information fiable et simple à analyser afin d’obtenir des résultats au plus proche de la réalité. C’est pourquoi le nettoyage des données, ou Data Cleansing, est une étape importante pour toute entreprise souhaitant digitaliser ces processus.
Qu’est-ce que le nettoyage des données (Data Cleansing)?
Avant d’intégrer les informations dans les outils de Business Intelligence, il est nécessaire de s’assurer que celles-ci sont correctes pour éviter les erreurs d’analyse qui peuvent avoir des conséquences désastreuses sur la prise de décision.
Les données proviennent de sources multiples, aussi bien externes qu’internes, et sont le plus souvent stockées à l’état brut dans un Data Lake ou dans des bases de données. L’opération de nettoyage et d’homogénéisation de l’information doit donc intervenir entre son stockage et son intégration, pour garantir une bonne qualité des données d’entrée.
Quelles sont les erreurs de données les plus fréquentes ?
On distingue 3 grands types d’erreurs : syntaxe, sémantique et de couverture.
Les erreurs de syntaxe
Celles-ci peuvent aller de la faute de frappe à l’utilisation d’un mauvais format ou d’un mauvais système d’unités.
Exemples :
- Une commande de 120 unités qui devient 210 unités
- Un délai de livraison qui passe du 8 mars (8/3) au 3 aout (3/8) : fréquent lorsque l’on travaille avec des pays anglo-saxons
- Une cote de 640 mm interprétée comme 640 cm
Les erreurs sémantiques
Elles sont fréquentes lorsque les données proviennent de formulaires remplis par des personnes tierces. On y retrouve les erreurs de :
- contradiction (âge qui ne correspond pas avec la date de naissance)
- duplication (la même information est répétée)
- formatage (inversion du nom et du prénom)
- invalidité (un compte bancaire au lieu du numéro de TVA)
Les erreurs de couverture
Sous cette appellation se cachent toutes les erreurs liées à des données manquantes. Cela peut être :
• une valeur, lorsque l’une des informations nécessaires n’a pas été indiquée
• un champ entier, lorsqu’une colonne entière d’informations n’a pas été enregistrée.
Toutes ces erreurs, même si elles sont individuellement rares, s’additionnent et se répandent dans les bases de données si l’on ne prend pas garde à bien nettoyer les données.
Comment nettoyer les données ?
Comme toujours, avant de se lancer dans une opération de nettoyage des données, il est nécessaire de prendre du recul pour avoir une vue d’ensemble et se fixer des objectifs. Il est ensuite possible d’implémenter un processus d’homogénéisation des données par étapes :
- La surveillance des erreurs
- La standardisation des processus
- La correction et validation des données
- Le nettoyage des doublons
- L’analyse des données obtenues
Chacune de ces étapes demande l’intervention de différents services de l’entreprise, et il est donc nécessaire d’assurer une excellente communication entre tous les membres du projet.
Les outils de nettoyage des données (data cleansing)
Il est irréaliste de penser homogénéiser une base de données de manière manuelle :
- La quantité d’information à traiter est bien trop grande
- Le risque d’erreur est trop élevé
Il existe aujourd’hui de nombreux outils informatiques développés spécifiquement pour le Data Cleansing. Ceux-ci fonctionnent grâce à des algorithmes avancés et permettent de paramétrer les réglages pour s’adapter aux besoins concrets de chaque entreprise.
Parmi les logiciels de nettoyage de données les plus connus, on distingue notamment :
- Winpure, l’un des logiciels les plus populaires, utilisés par nombre de grandes entreprises multinationales. Il présente l’avantage d’être multilingue, et de pouvoir nettoyer les données directement à l’intérieur de la base de données grâce à sa compatibilité avec de nombreux formats.
- IBM Infosphere Quality Stage, souvent considéré comme l’un des meilleurs logiciels de nettoyage des données, se démarque par sa simplicité d’utilisation et la vue d’ensemble qu’il propose.
- Quadient Data Cleaner, bien moins connu, est un logiciel dit de « data profiling » qui permet de supprimer les doublons et analyser les tendances. Il est hautement paramétrable au niveau des règles de nettoyage.
- Data Ladder, qui se présente sous deux formes : Data Match, une version abordable, mais limitée, et Data Match Entreprise qui bénéficie de toutes les avancées en IA et Machine Learning pour nettoyer jusqu’à 100 millions de données. C’est l’un des plus rapides et précis de l’industrie.
- Tibco Clarity, un outil fonctionnant en tant que Saas, présente l’avantage d’être accessible par internet.
- Open Refine, connu précédemment en tant que Google Refine, est un outil de nettoyage des données gratuit et en open source. Il est efficace et simple d’utilisation.
L’implémentation du nettoyage des données dans l’entreprise
Il s’agit d’un projet à part entière, qui doit être mené à bien d’une manière organisée pour porter ses fruits.
De la définition des besoins au choix du logiciel de Data Cleansing, le travail en amont est essentiel au bon déroulement du projet et à son succès.
Lors de l’implémentation en elle-même, divers paramétrages et ajustements sont nécessaires pour s’adapter à la réalité de l’entreprise et des données utilisées, ce qui requiert des compétences techniques.
Enfin, la formation des utilisateurs est une mission à ne surtout pas négliger pour bénéficier de tous les avantages de ce processus de nettoyage et homogénéisation de la donnée.
Il est recommandé de se faire accompagner par des spécialistes, qui sauront répondre à vos questions et vous proposer les solutions les plus adaptées.
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