Qu’est-ce que le nettoyage des données ?

Le nettoyage des données permet de s’assurer que les données sont exactes, complètes, cohérentes et exploitables à des fins d’analyse ou pour informer la prise de décision. Ce processus permet de résoudre les problèmes courants liés à la qualité des données : doublons, valeurs manquantes, incohérences, erreurs de syntaxe, données non pertinentes et erreurs structurelles.

Le nettoyage des données est également essentiel pour assurer une bonne gestion des données, afin de garantir que les données sont exactes, sécurisées et accessibles à chaque étape de leur cycle de vie.

Disposer de données de qualité ou « propres » est indispensable pour adopter efficacement l’intelligence artificielle (IA) et les outils d’automatisation. Les entreprises peuvent également utiliser l’IA pour rationaliser le processus de nettoyage des données.

Les entreprises qui disposent de données propres et bien gérées sont en mesure de prendre des décisions fiables, axées sur les données, de s’adapter rapidement aux changements du marché et de rationaliser leurs workflows.

Composante essentielle de la science des données, le nettoyage des données est une première étape incontournable de leur transformation. En effet, nettoyer les données permet d’améliorer leur qualité, tandis que leur transformation consiste à convertir ces données brutes vers un format exploitable à des fins d’analyse.

La transformation des données permet aux entreprises de tirer le meilleur parti de leurs données pour bien gérer leurs projets de Business Intelligence (BI), d’entrepôts de données et d’analyse des big data. Si les données sources ne sont pas propres, les sorties de ces outils et technologies peuvent s’avérer peu fiables ou inexactes, et donner lieu à de mauvaises décisions et des inefficacités.

De la même manière, les données propres sont indispensables pour réussir les projets d’IA et de machine learning (ML) au sein de l’entreprise. Par exemple, le nettoyage des données permet de garantir que les algorithmes de machine learning sont entraînés sur des jeux de données précis, cohérents et exempts de tout biais. Sans cette base de données propres, les algorithmes sont susceptibles de produire des prédictions inexactes, incohérentes ou biaisées, affectant l’efficacité et la fiabilité de la prise de décision.

Voici les principaux avantages qu’apporte le nettoyage des données :

• Prise de décision éclairée
• Productivité améliorée
• Rentabilité
• Conformité et sécurité des données
• Performance améliorée des modèles
• Cohérence des données renforcée

Une prise de décision axée sur des données propres et de qualité est plus efficace et alignée sur les objectifs de l’entreprise. Si, au contraire, les données sont sales, à savoir si elles contiennent des doublons, des erreurs typographiques ou des incohérences, la prise de décision peut rimer avec gaspillage des ressources, opportunités manquées ou erreurs stratégiques.

Si les données sont propres, leur traitement est accéléré. En effet, les équipes passent moins de temps à corriger les erreurs et les incohérences, et peuvent se concentrer davantage sur l’analyse des données pour en tirer des informations.

Une mauvaise qualité des données peut entraîner des erreurs coûteuses comme un surstockage dû à la présence d’enregistrements en double, ou une mauvaise interprétation du comportement client pour cause de données incomplètes. Le nettoyage des données permet d’éviter ces erreurs, de faire des économies et de réduire les risques opérationnels.

Le nettoyage des données permet aux entreprises d’assurer exactitude et actualité afin de répondre aux exigences en matière de protection des données telles que le Règlement général sur la protection des données (RGPD) de l’Union européenne. Le nettoyage des données empêche également la conservation accidentelle d’informations redondantes ou sensibles, réduisant ainsi les risques pesant sur la sécurité.

Le nettoyage des données est essentiel pour entraîner efficacement les modèles de machine learning. Si les données sont propres, les sorties sont plus précises, et les modèles se généralisent bien face aux nouvelles données afin de produire des prévisions plus fiables.

Le nettoyage permet de garantir que les données combinées sont cohérentes et utilisables sur tous les systèmes, afin d’éviter tout problème lié aux conflits de formats ou de normes. Ceci est important lors de l’intégration des données. En effet, disposer de données propres et standardisées permet de s’assurer que les systèmes disparates transmettent et partagent efficacement les données.

Le nettoyage des données commence généralement par l’évaluation de ces dernières. Également appelée profilage des données, cette évaluation consiste à examiner le jeu de données pour identifier les problèmes de qualité à corriger. Ensuite, les entreprises peuvent utiliser diverses techniques de nettoyage des données, et notamment :

• Standardisation
• Traitement des données aberrantes
• Déduplication
• Traitement des valeurs manquantes
• Validation

La représentation des données dans différents formats ou structures au sein du même jeu de données engendre des incohérences. Un exemple courant est le format incohérent des dates : « MM-JJ-AAAA » et « JJ-MM-AAAA ». Standardiser les formats et les structures permet de garantir uniformité et compatibilité afin d’optimiser l’analyse.

Les données aberrantes sont des points de données qui s’écartent considérablement des autres au sein d’un jeu de données, en raison d’erreurs, d’événements rares ou d’anomalies vraies. Ces valeurs extrêmes peuvent fausser l’analyse et la précision du modèle en faussant les moyennes ou les tendances. Pour résoudre le problème des données aberrantes, les spécialistes en gestion des données déterminent s’il s’agit d’erreurs dans les données ou de valeurs significatives. Ensuite, ils peuvent décider de conserver, d’ajuster ou de supprimer ces données aberrantes en fonction de leur pertinence pour l’analyse.

La déduplication des données est un processus de rationalisation qui consiste à réduire le volume des données redondantes en éliminant les copies supplémentaires pour chaque information. On parle de doublons lorsqu’un même point de données est répété en raison d’un problème d’intégration, d’une erreur de saisie manuelle ou d’un dysfonctionnement du système. Les doublons peuvent gonfler les jeux de données ou fausser l’analyse, avec pour conséquence des conclusions inexactes.

On parle de valeurs manquantes lorsque des points de données sont absents en raison d’une collecte de données incomplète, d’erreurs d’entrée ou d’une défaillance du système. Ces lacunes peuvent fausser l’analyse, réduire la précision du modèle et limiter l’utilité du jeu de données. Pour y remédier, les spécialistes peuvent remplacer les valeurs manquantes par des données estimées, les signaler pour un examen plus approfondi, ou encore supprimer les entrées incomplètes.

Un dernier examen à la fin du processus de nettoyage est crucial pour s’assurer que les données sont propres, exactes et prêtes à être analysées ou visualisées. La validation des données consiste à les inspecter manuellement, ou à l’aide d’outils de nettoyage automatisés, pour détecter les erreurs, données incohérentes ou anomalies restantes.

Pour nettoyer les données, les data scientists, les analystes de données, les ingénieurs en données et autres professionnels de la gestion des données peuvent appliquer des techniques manuelles telles que l’inspection visuelle, les références croisées ou encore les tableaux croisés dynamiques proposés par les feuilles de calcul Microsoft Excel.

Ils peuvent également utiliser des langages de programmation comme Python, SQL et R pour exécuter les scripts et automatiser le processus de nettoyage des données. Bon nombre de ces approches sont prises en charge par les outils open source, qui constituent une solution flexible et rentable, quelle que soit la taille de l’entreprise.

On peut également utiliser l’IA pour automatiser et optimiser diverses étapes du processus de nettoyage des données, que voici :

• Analyse des données sources : les outils de nettoyage des données alimentés par l’IA identifient automatiquement les schémas, les anomalies et les incohérences dans les données sources. L’IA permet également de gagner du temps en analysant les tendances et les relations entre les données, afin de suggérer des règles métier pertinentes. Par exemple, l’IA peut identifier l’absence répétée des indicatifs dans une colonne de numéros de téléphone, et suggérer une règle de standardisation.

• Standardisation des données : les techniques de traitement automatique du langage naturel (TAL) permettent de standardiser les textes non structurés, comme le formatage des adresses ou des descriptions de produits. Les modèles de machine learning peuvent également identifier et recommander des formats cohérents pour des données telles que les dates ou les devises. Les générateurs d’expressions régulières alimentés par l’IA peuvent automatiser la détection et la standardisation des formats incohérents.

• Consolidation des doublons : les modèles d’IA basés sur des règles ou entraînés prennent en compte des critères tels que l’exactitude, le caractère récent ou encore la fiabilité, afin de décider du meilleur enregistrement pour « survivre » lors de la suppression des doublons. Les modèles peuvent prioriser certains champs en fonction du contexte : par exemple, conserver l’adresse e-mail la plus récente dans l’enregistrement consolidé.

• Application des règles : les modèles d’IA permettent d’automatiser la création et l’application des règles de nettoyage des données, en s’appuyant sur les corrections historiques et les retours des utilisateurs. Ils peuvent appliquer ces règles de manière dynamique, à plusieurs jeux de données, afin de garantir la cohérence des systèmes. Les systèmes d’IA peuvent également générer des règles adaptées aux besoins des différents secteurs ou domaines, comme les numéros de TVA (taxe sur la valeur ajoutée) intracommunautaire au sein de l’Union européenne.