Data Cleaning : définition et avantages
Le Data Cleaning, ou nettoyage des données, est une étape importante de toute stratégie de Data Quality (qualité des données). Il couvre plusieurs aspects du Data Quality Management :
- identifier et corriger les erreurs et les incohérences dans vos bases de données ;
- supprimer les erreurs de saisie commises par vos contacts ;
- maintenir la qualité des données sur la durée.
3 principaux avantages du Data Cleaning
Une action curative : améliorer la précision
Le Data Cleaning inclut une phase de réduction des erreurs et des incohérences, visant à assurer la fiabilité des résultats. ll peut par exemple s’agir de l’élimination des données incorrectes dans une base de données de clients.
Une action transformative : optimiser les performances
Posséder des données propres et bien organisées facilite largement leur processus d’analyse et de traitement. Ce processus de nettoyage permet par exemple des recherches d’information plus rapides.
Une action préventive : réduire les risques
À l’ère du big data, toute prise de décisions opérationnelles et stratégiques s’appuient sur les données. En vous assurant qu’elles sont saines, le Data Cleaning réduit donc votre risque d’erreurs. Par exemple, des données clients précises minimisent les erreurs de facturation.
Data Cleaning : les étapes du nettoyage de données
1 - Identifiez les données les plus importantes
Avant de vous lancer dans le nettoyage de vos données à proprement parler, commencez par déterminer celles qui vous sont utiles. Cela réduira la complexité de votre tâche.
Pour communiquer facilement avec les bases de données, les data scientists utilisent des requêtes SQL (« select », « update », « delete », etc.).
Servez-vous en pour sélectionner les attributs les plus pertinents pour votre activité au sein de vos données brutes :
- nom de l’entreprise cliente ;
- taille ;
- secteur, etc.
2 - Importez vos données
Une fois les données à nettoyer identifiées, transférez-les vers un environnement vierge prévu à cet effet. Si elles proviennent de différents fichiers ou plateformes, vous gagnerez à les centraliser dans un Référentiel Client Unique (RCU).
3 - Supprimez les doublons
Ce sont les données les plus faciles à nettoyer. Cette étape du Data Cleaning vous évite aussi de perdre du temps en évitant de traiter deux fois les mêmes données. Toutefois, assurez-vous de conserver la version à jour des informations !
4 - Vérifiez les types de données
Pour garantir une utilisation efficace et fiable de votre data, vous devez la catégoriser selon :
- le type de données – données clients, financières, marketing, RH… ;
- sa valeur – que vaut chaque catégorie de donnée et est-elle pertinente pour votre entreprise et votre stratégie ?
Cette vérification vous aidera à y voir plus clair.
5 - Identifiez et résolvez les problèmes potentiels
Si vous avez identifié des faux raccords dans vos données, il est important de mettre en place des actions correctives. Par ordre de priorité, procédez à :
- l’uniformisation de vos données ;
- la vérification du respect des normes RGPD – conditions de collecte, de stockage, etc. ;
- la suppression des informations obsolètes ou erronées ;
- l’intégrité des données, afin de préserver leur exactitude sur le long terme.
6 - Traitez les valeurs manquantes
Votre objectif est ensuite de vous assurer que votre base de données soit complète et précise, en croisant les différentes informations pour ajouter les données manquantes.
7 - Examinez les résultats
Le premier traitement de vos données est finalisé. Cette étape suivante du Data Cleaning consiste à évaluer la qualité des informations à jour de votre fichier. Sont-elles conformes aux normes que vous avez établies dans le cadre de votre politique de gouvernance des données ? Si non, vous devrez ajuster vos pratiques – tout en tenant compte de la réalité de votre entreprise et celle de vos clients.
8 - Standardisez le processus
Lorsque vos données sont à jour, conformes et vous apportent le résultat escompté, il ne vous reste plus qu’à standardiser le processus de Data Cleaning. Concrètement, il s’agit d’automatiser le workflow pour garantir la cohérence de la data lors de toute nouvelle opération de mise à jour, d’importation ou de nettoyage de données.
Bien qu’essentiel pour prendre des décisions éclairées, le Data Cleaning peut être chronophage et complexe – notamment quand les données à traiter sont volumineuses. Pour y voir plus clair, vous pouvez vous faire accompagner par des spécialistes de la data. Leur mission : vous aider à identifier et mettre en place la méthodologie de traitement des données la mieux adaptée à votre environnement de travail, et donc la plus efficace pour vous.
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