Les entreprises intègrent des logiciels ou des applications pour s’assurer que les jeux de données sont préparés de manière appropriée et qu’ils peuvent être utilisés au mieux pour éliminer les données non exploitables. Pour être plus précis, vous pouvez déterminer quelles sources présentent ou créent des problèmes de qualité des données , ce qui finit par avoir une incidence sur la réussite opérationnelle et financière globale de votre entreprise. Ce processus permet également d’effectuer l’évaluation nécessaire de la qualité des données.

La première étape du profilage des données consiste à rassembler les sources de données et les métadonnées associées à des fins d’analyse, ce qui peut souvent conduire à la découverte de relations de clé étrangère. Les étapes qui suivent visent à nettoyer les données pour assurer une structure unifiée et éliminer les doublons, entre autres. Une fois les données nettoyées, le logiciel de profilage des données renvoie des statistiques décrivant le jeu de données pouvant inclure des éléments tels que la moyenne, la valeur minimale/maximale et la fréquence. Nous allons vous présenter des techniques de profilage des données efficaces.

Bien qu’il ait des points communs avec le data mining, le profilage des données a un autre objectif. Quelle est la différence ?

• Le profilage des données permet de comprendre les données et leurs caractéristiques, tandis que le data mining consiste à découvrir des schémas ou des tendances via l’analyse des données.

• Le profilage des données se concentre sur la collecte de métadonnées puis s’appuie sur des méthodes définies pour les analyser et faciliter la gestion des données.

• Le profilage des données, contrairement au data mining, produit un résumé des caractéristiques des données et il permet de les utiliser.

En d’autres termes, le profilage des données est le premier outil à utiliser pour vous assurer que les données ne comportent pas d’inexactitudes.

Le profilage des données devrait faire partie intégrante des outils utilisés par les organisations pour traiter les données et les entreprises devraient le considérer comme une composante clé du nettoyage des données. Il peut non seulement vous aider à comprendre vos données, mais aussi à vérifier que vos données sont conformes aux mesures statistiques standard. Les équipes d’analystes peuvent aborder le profilage des données de différentes manières, qui se divisent généralement en trois grandes catégories, qui ont le même objectif : améliorer la qualité de vos données et mieux les comprendre.

Voici les approches que les analystes peuvent utiliser pour profiler vos données :

• Découverte de la structure : Cette approche se concentre sur le format des données et vise à garantir leur cohérence dans l’ensemble de la base de données. Dans cette catégorie, les analystes peuvent avoir recours à différents processus pour examiner la base de données. L’un d’entre eux est la mise en correspondance des schémas, qui peut vous aider à comprendre les informations propres aux formats. Exemple : vous regroupez des numéros de téléphone et l’un d’entre eux a une valeur manquante. C’est un problème que la découverte de la structure aurait pu détecter.
• Découverte de contenu : Il s’agit d’analyser les lignes de données à la recherche d’erreurs ou de problèmes systémiques. Ce processus consiste à examiner de plus près les éléments individuels de la base de données et peut vous aider à trouver des valeurs incorrectes.
• Découverte de relations : Il s’agit de découvrir quelles données sont utilisées et d’essayer de trouver le lien entre chaque jeu. Pour ce faire, les analystes commencent par analyser les métadonnées afin d’identifier les relations entre les données, puis ils les définissent plus précisément dans des champs spécifiques.
  

D’une manière générale, le profilage des données ne présente pas d’inconvénients ou très peu. Disposer d’une grande quantité de données est une chose, mais la qualité importe aussi, et c’est là que le profilage des données entre en jeu. Lorsque vous disposez de données standardisées et formatées avec précision, la probabilité que les clients soient mécontents ou qu’il y ait un malentendu est nulle ou quasi.

Les défis sont principalement de nature systémique, car si vos données n’étaient pas regroupées au même endroit par exemple, il serait très difficile de les localiser. Mais avec la mise en place de certains outils et applications de données, cela ne sera pas un problème et ne pourra que profiter aux entreprises pour la prise de décision. Examinons de plus près les autres défis et principaux avantages du profilage.

Avantages

Le profilage des données offre une vue globale des données, contrairement aux autres outils. Voici plus précisément ce à quoi vous pouvez vous attendre :

• Analyses plus précises : Un profilage complet des données garantira une meilleure qualité et des données plus crédibles. Un profilage approprié de vos données peut vous aider à mieux comprendre la relation entre différents jeux de données et diverses sources, et soutient vos procédures de gouvernance des données .

• Informations centralisées : En examinant et en analysant vos données par le biais du profilage, vous pouvez vous attendre à une qualité améliorée et à une meilleure organisation de vos données. L’examen des données sources éliminera les erreurs et mettra en évidence les domaines posant le plus de problèmes. Il produira ensuite des informations et une organisation qui centralisera vos données de manière optimisée.

Défis

Les défis du profilage des données proviennent généralement de la complexité du travail qu’il implique. Voici plus précisément ce à quoi vous pouvez vous attendre :

• Coûteux et chronophage : Le profilage des données peut devenir très complexe lors de la mise en œuvre d’un programme, en partie à cause du simple volume de données collectées par une organisation type. Recruter des experts qualifiés pour analyser les résultats et prendre des décisions sans les bons outils peut s’avérer très coûteux et chronophage.

• Ressources inadaptées : Pour démarrer le processus de profilage des données, toutes les données de l’entreprise doivent être rassemblées au même endroit, ce qui n’est souvent pas le cas. Si les données sont réparties dans différents services et qu’il n’y a pas de professionnel des données formé sur place, il peut s’avérer très difficile d’établir le profil des données de l’entreprise dans son ensemble.

Quelle que soit l’approche adoptée, les outils et les bonnes pratiques de profilage des données ci-après optimisent la précision et l’efficacité de ce processus :

Profilage de colonne : Cette méthode analyse les tables et compte le nombre d’occurrences de chaque valeur dans chaque colonne. Le profilage de colonne peut être utile pour trouver la distribution des fréquences et les schémas au sein d’une colonne.

Profilage inter-colonnes : cette technique comprend deux processus : l’analyse des clés et l’analyse des dépendances. Le processus d’analyse des clés examine le tableau des valeurs d’attribut en recherchant une clé primaire potentielle. Tandis que le processus d’analyse des dépendances identifie les relations ou les schémas intégrés dans l’ensemble des données.

Profilage de tableaux croisés : Cette technique s’appuie sur l’analyse des clés pour identifier les données orphelines. L’analyse des clés étrangères permet d’identifier les enregistrements orphelins ou les différences générales et d’examiner la relation entre les ensembles de colonnes de différentes tables.

Validation des règles de données : Cette méthode compare les jeux de données aux règles et normes établies afin de vérifier qu’ils respectent bien ces règles prédéfinies.

Intégrité des clés : Veille à ce que les clés soient toujours présentes dans les données et identifie les clés orphelines, qui peuvent poser problème.

Cardinalité : Cette technique vérifie les relations de type un-à-un et un-à-plusieurs entre les jeux de données.

Schémas et distribution des fréquences : Cette technique garantit que les champs de données sont correctement formatés.

Même si le profilage peut améliorer la précision, la qualité et la facilité d’utilisation des données dans de nombreux secteurs, ses cas d'utilisation les plus courants sont les suivants :

Transformation des données : Avant que les données puissent être traitées, elles doivent être transformées en un jeu exploitable et organisé. Il s’agit d’une étape importante devant précéder la création d’un modèle de prédiction et l’examen des données : le profilage des données doit être effectué avant chacun de ces processus. C’est possible grâce à IBM Db2, la base de données cloud native conçue pour alimenter la transformation des données. 

En outre, l’ELT (extraction, chargement, transformation) et l’ETL (extraction, transformation, chargement) sont des processus d’intégration des données qui déplacent les données brutes d’un système source vers une base de données cible. IBM propose des services et des solutions d’intégration des données qui permettent de créer un pipeline de données prêt à l’emploi et donnent à votre entreprise les outils dont elle a besoin pour évoluer efficacement.

Intégration des données : Pour intégrer correctement plusieurs jeux de données, vous devez d’abord comprendre les relations entre chacun d’entre eux. Il s’agit d’une étape essentielle pour comprendre les indicateurs des données et déterminer comment les relier. 

Optimisation des requêtes : Si vous souhaitez obtenir les informations les plus précises et optimisées possibles sur votre entreprise, le profilage des données est un outil essentiel. Ce processus prend en compte les informations sur les caractéristiques des bases de données et crée des statistiques sur chacune d’elles. C’est précisément dans cet objectif que le logiciel IBM i 7.2 optimise les performances des bases de données et le traitement des requêtes. L’objectif de la rotation des bases de données est de minimiser le temps de réponse de vos requêtes en tirant le meilleur parti des ressources de votre système.