Qu’est-ce que la transformation des données ?
La transformation des données est un élément essentiel du processus d’intégration des données, au cours duquel les données brutes sont converties dans un format ou une structure unifié. Cette transformation garantit la compatibilité avec les systèmes cibles et améliore la qualité des données et leur facilité d’utilisation. C’est un aspect essentiel des pratiques de gestion des données, telles que la préparation, l’analyse et l’entreposage des données.
Si des spécialistes peuvent effectuer manuellement la transformation des données, les grandes quantités de données nécessaires pour alimenter les applications d'entreprise modernes requièrent souvent un certain niveau d'automatisation. Les outils et technologies utilisés dans ce processus de conversion peuvent être simples ou complexes.
Par exemple, une transformation de données peut être aussi basique que la conversion d'un champ de date (par ex. : MM/JJ/AA) dans un autre format ou la division d'une colonne Excel en deux. Cependant, les transformations de données plus complexes, qui nettoient et normalisent des données provenant de sources disparates et impliquent plusieurs workflows, peuvent nécessiter des compétences avancées en science des données.
Ces fonctions avancées d'ingénierie des données comprennent la normalisation des données, qui établit les relations entre les points de données, et l'enrichissement des données, qui complète les informations existantes avec des jeux de données tiers.
Dans l’économie mondiale d’aujourd’hui, axée sur le numérique, les transformations de données permettent aux entreprises de tirer parti de grands volumes de données provenant de diverses sources pour améliorer leurs services, entraîner des modèles de machine learning et déployer l’analytique du big data.
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En normalisant les jeux de données et en les préparant pour un traitement ultérieur, la transformation des données permet d'établir plusieurs pratiques essentielles en matière de gestion des données d'entreprise. Voici quelques raisons courantes pour lesquelles les entreprises procèdent à des transformations de données :
Les entreprises transforment leurs données afin de les utiliser dans des applications de business intelligence, telles que des tableaux de bord en temps réel et des rapports prévisionnels, ce qui permet de prendre des décisions en s’appuyant sur de vastes quantités d’informations.
La transformation des données prépare celles-ci à être stockées et gérées dans un entrepôt de données ou un data lake, facilitant ainsi l’interrogation et l’analyse.
Les modèles de machine learning nécessitent des données propres et organisées. En veillant à ce que les données soient fiables et au bon format, les entreprises peuvent les utiliser pour entraîner et optimiser leurs outils d’intelligence artificielle (IA).
Avant que le big data puisse être exploité pour la business intelligence, les études de marché ou d’autres applications, il doit être collecté et formaté de manière appropriée.
Le déplacement des données depuis d’anciens systèmes sur site vers des plateformes modernes, telles qu’un entrepôt de données dans le cloud ou un data lakehouse, implique souvent des transformations de données complexes.
Les transformations de données suivent généralement un processus structuré pour rendre des données brutes utilisables et pertinentes. En règle générale, les étapes de transformation des données sont les suivantes :
1. Découverte de données
Lors de la phase de découverte, les données sources sont collectées. Ce processus peut inclure l’extraction de données brutes à partir d’API, d’une base de données SQL ou de fichiers internes dans des formats variés. En identifiant et en extrayant ces informations, les spécialistes veillent à ce que les données collectées soient complètes et pertinentes pour leur utilisation future. Les ingénieurs commencent également à analyser les caractéristiques et la structure des données dans un processus appelé profilage des données.
2. Nettoyage des données
La préparation et le nettoyage des données consistent à identifier et corriger les erreurs, incohérences et inexactitudes dans les données brutes. Cette étape permet d’assurer qualité et fiabilité en éliminant les doublons, en gérant les valeurs manquantes ou en supprimant les données aberrantes.
3. Mappage des données
Le mappage des données implique la création d’un schéma ou d’un processus de correspondance pour guider le processus de transformation. Au cours de ce processus, les ingénieurs définissent la façon dont les éléments des systèmes sources correspondent à ceux du format cible.
4. Génération de code
Que ce soit en utilisant un outil tiers ou en générant du code en interne, cette étape consiste à créer le code qui effectuera la transformation des données.
5. Exécution et validation du code
C’est ici que la transformation des données se produit réellement, lorsque le code est appliqué aux données brutes. Les données transformées sont ensuite chargées dans le système cible pour une analyse ou un traitement ultérieur. Le modèle de données ainsi que les données transformées sont validés afin de garantir leur exactitude et leur cohérence.
6. Révision
Durant la phase de révision, les analystes, ingénieurs ou utilisateurs finaux examinent les données transformées pour s’assurer qu’elles respectent bien les exigences définies.
L’ETL (extraction, transformation, chargement) et l’ELT (extraction, chargement, transformation) sont deux processus couramment utilisés pour la transformation des données, chacun reposant sur des techniques de pipeline de données légèrement différentes. Ces deux approches ont des avantages et des inconvénients selon la taille et la complexité de la transformation à réaliser.
Extraire, transformer, charger : transformation des données dans une zone de transit
Dans le cadre du processus ETL, un sous-ensemble prédéterminé de données structurées est extrait de sa source, transformé dans une zone de préparation ou un serveur de traitement secondaire, avant d’être chargé dans le système cible. L’ETL est souvent mieux adapté aux environnements de stockage sur site et aux jeux de données de plus petite taille. Toutefois, l’ETL peut s’avérer préférable dans les cas où des exigences spécifiques de qualité et de cohérence des données doivent être respectées, car il permet d’ajouter des étapes plus rigoureuses de nettoyage et de validation. De plus, l’ETL peut être nécessaire pour protéger des données sensibles, telles que celles régies par la loi HIPAA, lors de leur migration.
Extraire, charger, transformer<br />: la transformation des données dans le cloud
Dans le processus ELT, les informations sont extraites des sources de données et chargées dans le système cible basé sur le cloud, où elles sont ensuite transformées. Cette approche, qui exploite la puissance du cloud computing, permet généralement un traitement plus rapide et une gestion plus flexible des données. Elle est également adaptée aux données non structurées, comme les images. Grâce à la capacité de calcul et de stockage du cloud, le processus ELT bénéficie d'une meilleure évolutivité.
Les data scientists et les ingénieurs des données utilisent différentes techniques tout au long du processus de transformation des données. Les méthodes déployées dépendent du projet et de l'utilisation prévue des données, bien que plusieurs techniques puissent être combinées dans des processus complexes.
- Nettoyage des données : le nettoyage des données améliore leur qualité en corrigeant les erreurs et les incohérences, comme l’élimination des doublons.
- Agrégation des données : l'agrégation résume les données en combinant plusieurs enregistrements en une seule valeur ou un jeu de données.
- Normalisation des données : la normalisation standardise les données en ramenant toutes les valeurs à une échelle ou à un format commun, par exemple de 1 à 10.
- Encodage des données : l'encodage convertit les données catégorielles en format numérique, facilitant ainsi leur analyse. Par exemple, un numéro unique peut être attribué à chaque catégorie.
- Enrichissement des données : l'enrichissement consiste à ajouter des informations pertinentes provenant de sources externes, comme des données démographiques ou des métadonnées.
- Imputation des données : l'imputation remplace les données manquantes par des valeurs plausibles, comme la valeur médiane ou moyenne.
- Séparation des données : cette méthode divise les données en sous-ensembles à des fins spécifiques. Par exemple, les ingénieurs peuvent diviser un jeu de données pour l’utiliser à la fois pour l’entraînement et pour les tests dans un cadre de machine learning.
- Discrétisation des données : la discrétisation consiste à convertir des données continues en intervalles ou catégories discrètes, un processus parfois appelé « binning ». À titre d’exemple, la discrétisation peut être utilisée dans un contexte de soins de santé pour traduire des données telles que l’âge du patient en categories telles que « nourrisson » ou « adulte ».
- Généralisation des données : la généralisation abstrait les grands jeux de données pour en extraire des résumés, réduisant ainsi les détails tout en facilitant la compréhension globale.
- Visualisation des données : la visualisation représente les données sous forme de graphiques, révélant des tendances ou des informations qui pourraient ne pas être immédiatement visibles.
Bien qu'il soit possible d'effectuer une transformation de données en mobilisant uniquement des ingénieurs internes, de nombreux services tiers facilitent le processus de conversion et de migration. Parmi les plus courants, on trouve :
- Outils ETL et ELT : des solutions comme Apache NiFi et Informatica offrent un processus ETL ou ELT prêt à l’emploi.
- Plateformes d'intégration des données : de nombreux outils tels qu'IBM Cloud Pak for Data permettent l'intégration des données et leur traitement en temps réel.
- Outils de préparation des données : ces outils sont spécifiquement conçus pour le nettoyage et la transformation des données avant leur transformation ou migration.
- Langages de programmation : les langages comme Python et R, accompagnés de bibliothèques open source comme pandas, offrent des capacités robustes pour la transformation des données.
La transformation des données est une étape essentielle du traitement des données. Elle permet d'améliorer la capacité d'une organisation en matière d'analyse, de reporting, de prise de décision et de stockage. On compte parmi ces principaux avantages :
La transformation des données implique des processus comme le nettoyage des données, ce qui en améliore la qualité globale. Avec des données plus précises et des architectures bien définies, les entreprises optimisent leur efficacité opérationnelle, notamment dans des domaines comme la gestion des stocks ou le traitement des commandes. De plus, une meilleure qualité des données améliore l’expérience client en offrant une vue complète à 360 degrés des clients actuels et potentiels.
La transformation des données standardise les formats et les structures, facilitant ainsi l'intégration des informations dans un jeu de données cohérent. En brisant les silos de données et en unifiant les informations issues de différents départements ou systèmes, les organisations éliminent les incohérences et obtiennent une vue unifiée de leurs activités.
Les données transformées sont généralement mieux organisées et structurées, ce qui rend plus facile la création de visualisations qui présentent efficacement les informations. Ces représentations graphiques permettent aux décideurs de repérer des tendances ou des opportunités et de présenter des informations cruciales, telles que les pipelines de ventes ou d'approvisionnement, en temps quasi réel.
La transformation des données convertit des informations complexes ou non structurées en formats plus faciles à comprendre, à consulter et à analyser. Les entreprises peuvent ainsi les utiliser pour générer des prévisions de marché avancées ou pour identifier les domaines nécessitant des améliorations.
La transformation des données peut inclure des processus comme l'anonymisation et le chiffrement, qui permettent de protéger les informations sensibles tout en respectant les réglementations en matière de confidentialité. Cette sécurité est primordiale pour les secteurs hautement réglementés tels que la santé et la finance, ainsi que pour les organisations opérant dans plusieurs juridictions aux lois de confidentialité variées.
Les données transformées sont souvent plus flexibles et plus faciles à rationaliser, ce qui permet une adaptation plus aisée à de nouveaux cas d’utilisation ou à un accroissement du traitement des données à mesure que leur volume augmente. Cette évolutivité permet aux entreprises de se développer sans avoir besoin de procéder à de coûteuses réorganisations ou à des mises en œuvre informatiques répétées.
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