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Examinez les informations collectées et repérez les erreurs, les incohérences et les opportunités grâce au profilage des données.
Ne vous fiez pas uniquement à vos yeux. Établissez des partenariats avec des entreprises spécialisées dans le profilage de données qui peuvent inspecter vos informations à grande échelle et vous fournir des informations exploitables.
Approfondissons la signification du profilage des données afin que vous puissiez déterminer s'il s'agit d'une approche que vous devriez ajouter à votre kit de ressources.
Qu'est-ce que le profilage des données ?
De nombreuses entreprises recueillent des informations. En fait, plus de 90 % des entreprises déclarent qu'elles dépensent chaque année davantage pour des solutions de big data. Mais seulement 72 % d'entre elles ont forgé une culture axée sur les données. Les erreurs et les occasions manquées sont à blâmer. Résolvez ces problèmes grâce au profilage des données.
Le profilage des données consiste à passer au peigne fin vos informations à l'aide d'outils numériques afin de.. :
- Vérifier. Veillez à ce que les données contenues dans vos tableaux correspondent aux descriptions.
- Révéler. Découvrez les relations entre différentes sources, ensembles de données et tableaux.
- C'est exact. Repérez les incohérences de saisie (par exemple, des chiffres parfois écrits en toutes lettres) qui vous empêchent d'établir des liens clairs.
- Analysez. Tirez parti de données nettoyées et donnez du piquant à vos rapports et présentations.
Le profilage des données commence par la découverte. Il en existe trois types.
- Sommaire : Repérez les valeurs nulles, incorrectes ou inhabituelles. Exploitez chaque enregistrement de données individuellement.
- Relations : Découvrez comment les informations se connectent et s'entrecroisent. Utilisez vos résultats pour permettre une réutilisation efficace des données.
- Structure : Veillez à ce que vos données soient correctement formatées et saisies de manière cohérente.
Le profilage des données est un peu comme le nettoyage de la maison. Chaque fichier est une source potentielle d'erreur. Votre travail contribue à maintenir l'ordre.
Comment fonctionne le profilage des données ?
Près d'un quart des entreprises ne peuvent pas rendre big data accessible à l'utilisateur final. Si vous recueillez des informations à partir de centaines (voire de milliers) de sources et que vous ne vérifiez jamais, ne nettoyez jamais et ne massez jamais l'informatique, vous pourriez faire partie de ce groupe.
Utilisez une (ou plusieurs) technique(s) éprouvée(s) de profilage des données, telle(s) que :
- Profilage des colonnes. Examinez vos tableaux pour repérer les modèles et les incohérences. Comparez plusieurs colonnes pour détecter les incohérences et les dépendances.
- Analyse des données. Repérez les relations entre les champs et éliminez ou affinez les connexions si les entrées se chevauchent ou ne sont pas alignées.
- Validation des règles de données. Créez des schémas fermes qui dictent la manière dont les données sont collectées et enregistrées.
- modèle correspondant. Trouvez des formats valables pour vos tableaux et vos ensembles de données.
- Profilage du tableau. Identifier les enregistrements manquants ou orphelins. Examinez comment les colonnes se recoupent et dupliquent les données.
Le nettoyage des données est essentiel. Syncari (une société qui propose un outil de profilage des données) affirme que les mauvaises données coûtent aux entreprises 15 % de leur chiffre d'affaires.
Mais si l'idée de vérifier vos données à la main vous intimide, vous n'êtes pas seul. L'examen visuel des données critiques est à la fois long et inefficace. Essayez plutôt un fournisseur de logiciels.
Votre entrepôt de données contient-il des données à caractère personnel ? Pour en savoir plus sur les règles et réglementations relatives à ce type d'information très particulier et spécifique, consultez notre blog.
Références
Les entreprises échouent dans leurs efforts pour s'appuyer sur les données. (février 2019). Harvard Business Review.
Les problèmes les plus courants auxquels les entreprises sont confrontées avec leur big data analytique. Intelligence économique.
Le coût catastrophique des données erronées et l'avenir des technologies de l'information. (novembre 2019), Syncari.
