Comment standardiser des données ?

La collecte, le traitement et l’exploitation de données sont devenus des éléments clés pour répondre aux besoins croissants des entreprises, notamment au regard de la diversité des sources de données disponibles. Toutefois, l’accès direct à des bases de données non normalisées ne permettra pas d’atteindre les niveaux d’interopérabilité et d’intelligibilité souhaités.

Dès lors, standardiser les données s’illustre comme une véritable priorité. Tri, catégorisation et homogénéisation des données font partie des différentes étapes d’une standardisation réussie.

→ Qu’est-ce qu’une standardisation de données ? ? 

→ Quel est son intérêt ? 

→ Quelles sont les principales étapes d’une standardisation de données efficace ?  

L’article suivant a justement été pensé pour vous expliquer l’importance de la normalisation ou standardisation des données, ainsi que les multiples étapes à suivre pour y parvenir.

Qu’est-ce que la standardisation ou normalisation de données ?

La standardisation des données, également appelée normalisation, fait référence au processus de transformation des données brutes en une forme standardisée. La plupart du temps, cela implique de procéder à la modification des données afin que ces dernières obtiennent une moyenne de zéro et un écart-type de un. En d’autres termes, la standardisation consiste à trier, organiser et homogénéiser des données suivant certains standards préalablement définis.

De cette manière, les erreurs de modélisation seront limitées et les ressources de l’entreprise seront optimisées, tandis que la comparaison de différentes variables sera grandement facilitée.

Toutefois, il faut garder à l’esprit qu’une standardisation de données parfaite et infaillible n’existe pas vraiment, la clé étant de procéder à l’analyse et à la gestion des données de manière régulière.

Quels sont les avantages de la standardisation de données ?

Comme tout procédé informatique, la standardisation de données comporte de nombreux avantages pour les structures qui l’appliquent, dont les principaux sont :

• une meilleure comparaison des données – leur standardisation favorise la comparaison de différents types de variables sur une même échelle de mesure, ce qui joue également un rôle déterminant dans leur compréhension et leur exploitation,
• une réduction des erreurs de modélisation – l’élimination des redondances, des mauvaises labellisations ou encore des informations obsolètes garantissant la qualité et la pertinence des modèles et rapports produits,
• une amélioration de la performance des algorithmes utilisés – in fine, la réduction des écarts de valeurs entre les différents types de données permet de significativement améliorer la convergence ainsi que le fonctionnement général de certains algorithmes, en particulier lorsqu’il s’agit d’algorithmes de Machine Learning,
• une optimisation des ressources technologiques de l’entreprise – grâce à la suppression de l’ensemble des données doublons, inutiles ou obsolètes, la standardisation des données conduit à un gain plus ou moins important d’espace de stockage sans oublier une augmentation de la vitesse de traitement des données en général.

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Existe-t-il des étapes préalables à la standardisation des données ?

Oui, certaines étapes préalables à la standardisation de données peuvent être observées afin d’optimiser les résultats de cette dernière. Il s’agit notamment de :

1. l’accessibilité et la lisibilité des référentiels de données : tous les utilisateurs doivent être en mesure d’accéder facilement aux données dont ils ont besoin ainsi que parvenir à les comprendre et à les exploiter sans difficultés et sans risques d’erreurs d’interprétation, conformément aux standards de l’entreprise,
2. la mise à jour régulière des référentiels : afin d’assurer leur exactitude et de préserver leur plus-value, les référentiels de données doivent être régulièrement actualisés et non rester figés,
3. l’implication de l’ensemble des acteurs de l’entreprise : chaque segment de l’entreprise doit être mobilisé afin que les bases de données standardisées répondent bel et bien à leurs besoins.

Quelles sont les étapes à suivre pour standardiser des données ?

Afin de pleinement réussir la standardisation de vos données, il est crucial de suivre un certain nombre d’étapes clés, la première d’entre elles étant reliée à l’identification précise des données devant faire l’objet de cette standardisation.

Étape n°1 : Identifier les données à standardiser

La première étape essentielle d’une standardisation des données efficace consiste à correctement identifier les données devant être traitées. En ce sens, nous vous recommandons de les stocker dans un emplacement dédié tel qu’une base de données particulière, un fichier CSV ou tout autre support ou format de fichier jugé adéquat.

Étape n°2 : Calculer la moyenne et l’écart-type

Seconde étape : la détermination de la moyenne et de l’écart-type nécessaires au processus de standardisation. Le plus simple consiste à utiliser un logiciel d’analyse de données spécialement conçu à cet effet.

Pour calculer cette moyenne, il faut additionner toutes les valeurs de données, puis diviser cette somme par le nombre total de valeurs dans l’ensemble de données. Exemple avec un ensemble de données x_1, x_2, …, x_n, la formule de calcul de la moyenne correspond ainsi à :

• moyenne = (x_1 + x_2 + … + x_n) / n

Pour sa part, l’écart-type permet de mesurer la dispersion des valeurs dans l’ensemble de données par rapport à la moyenne obtenue. Dès lors, il se calcule en :

• soustrayant la moyenne de chaque valeur de l’ensemble de données,
• élevant le résultat au carré,
• additionnant l’ensemble de ces carrés,
• divisant cette somme par le nombre total de valeurs dans l’ensemble de données,
• moins un,
• enfin, on prend la racine carrée de cette somme pour aboutir à l’écart-type.

Étape n°3 : Débuter le processus de standardisation

À partir de la moyenne et de l’écart-type pré-déterminés, la standardisation peut être lancée en soustrayant la moyenne de l’ensemble des valeurs puis en divisant le résultat par l’écart-type.

Le principal intérêt de cette opération est de pouvoir ramener toutes les données à une échelle commune ainsi que de les exprimer en unités d’écart-type. En effet, une fois que des données ont été standardisées, elles ont une moyenne de zéro et un écart-type de un, ce qui signifie que toutes les observations sont exprimées en unités d’écart-type par rapport à la moyenne de la population. Cette standardisation facilite donc l’analyse et la modélisation des données en permettant une comparaison plus facile des différentes variables.

Étape n°4 : Effectuer un test

Dès lors que l’ensemble des étapes précédentes ont été dûment accomplies, la dernière étape consiste à tester la réussite du processus de standardisation, c’est-à-dire d’en vérifier les résultats. Pour cela, vous pouvez notamment vérifier que la moyenne des données standardisées est bien égale à zéro, ou encore que leur écart-type est égal à un. Si tel n’est pas le cas, il est alors nécessaire de revoir les calculs effectués ou bien de directement vérifier l’exactitude des données d’origine.

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