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Catherine Le 31 octobre 2022

Data Cleaning : Pourquoi nettoyer ses données ?

Data cleaning

Définition et enjeux du data cleaning : nettoyer ses données

Parmi les nombreuses pratiques de l’univers data, le data cleaning est l’une des plus répandue. Se traduisant comme un processus de nettoyage des données, elle s’avère indispensable pour que les informations provenant de données brutes puissent être pleinement comprises et exploitables.

Que ce soit à des fins de machine learning ou bien en Data Science en général, le data cleaning constitue une étape clé. Zoom sur sa définition, les usages qui en sont faits, et surtout ses enjeux.

C’est quoi le data cleaning ?

Le data cleaning a un objectif principal assez transparent : nettoyer et trier les données, afin d’en améliorer la qualité.

Il est également appelé data cleansing ou encore data scrubbing. Son utilité ? Analyser les moindres détails d’une base de données afin de les corriger, de supprimer la moindre information erronée, incomplète, corrompue. Tout en assurant une certaine cohérence générale.

Sans un tel nettoyage approfondi des données, ces dernières risquent de conduire à des analyses faussées. En conséquence, le moindre logiciel ou modèle prédictif conçu à partir de ces mêmes données aura ainsi des mauvaises performances.

 

Le data cleaning est-il important ?

Oui, le nettoyage des données est une pratique particulièrement importante, en particulier à l’ère du digital et de la Big Data. On estime que les données de mauvaise qualité coûtent près de 3,1 milliards de dollars par an aux Etats-Unis.

Sans un nettoyage de données efficace, vous ne serez pas en mesure de bénéficier des avantages allant traditionnellement de pair avec des données correctement exploitables, comme par exemple une planification des tâches sans erreurs ou une campagne marketing bien ciblée.

Les bonnes raisons d’utiliser le data cleaning

Les raisons d’opérer un data cleaning, ou data cleansing, sont nombreuses. Entre prévention des risques technologiques et conformité aux règles de confidentialité fixées par le RGPD, voici les principales bonnes raisons de réaliser un data cleaning. Et de ne surtout pas le réaliser à la va-vite.

Assurer la prévention de tout problème de données

L’essence du nettoyage de données est avant tout de les trier, et de séparer les données dites propres, de celles qui sont corrompues ou incomplètes. La suppression de ces données comportant des erreurs permettra d’éviter le moindre problème de fonctionnement de tout logiciel, modèle ou outil d’analyse conçu à partir de ces données. On empêche ainsi que des données corrompues ou incorrectes ne viennent perturber le bon fonctionnement des outils en résultant.

Booster la productivité

On estime que des données incomplètes et erronées provoquent une baisse de productivité de près de 20 % par an en entreprise. On peut ajouter à cela qu’environ 21 % des entreprises perdent en réputation suite à des données de mauvaise qualité. Des chiffres qui poussent à réfléchir.

Par nettoyage des données, il faut également comprendre que le système ou la base de données s’en trouvera nettement allégé. Surtout allégé de la portion de données qui entravait la fluidité et la véracité de son fonctionnement. Or, si seules les données propres et complètes sont conservées, la productivité générale ne peut qu’en être optimisée.

Ainsi, les relations externes d’une entreprise avec ses clients et ses fournisseurs en sont positivement impactées, mais il en va de même pour son fonctionnement interne. Les opérations menées au sein de l’entreprise entre les différents services et les diverses catégories de métiers bénéficieront d’une meilleure qualité d’information. Une réduction des potentielles erreurs liées à des données incorrectes et un gain de temps grâce à des données complètes et prêtes à l’utilisation seront aussi notable. Autant dire que la productivité globale de l’entreprise en sera profondément bouleversée. Et cela dans le bon sens du terme.

Disposer d’un avantage concurrentiel

La principale utilité des données est de fournir autant d’informations que possible, notamment sur les besoins des clients, leurs profils, ou encore les tendances du moment. Or, plus les données seront correctement structurées et nettoyées, et plus les informations à disposition de l’entreprise seront exhaustives et fiables. La gestion des opérations tant internes qu’externes en sera plus efficace. Cela fonctionne par exemple pour la génération de leads de qualité ou encore la coordination entre services. Et par conséquent, l’entreprise disposera d’un avantage concurrentiel très appréciable.

Data cleaning : étapes à suivre !

Afin de réaliser un data cleaning optimal, il est indispensable de suivre certaines étapes, cela avec le plus grand soin possible.

Distinguer les données essentielles de celles qui ne le sont pas

Première étape, et non des moindres : identifier les données jugées comme essentielles. Ces dernières doivent être distinguées des données qui ne sont pas nécessaires, et des données qui sont erronées, incomplètes ou encore obsolètes.

Le but ici est de ne conserver que les données réellement utiles au fonctionnement de l’entreprise. L’espace de stockage mais également la facilité de navigation en seront améliorés.

Collecter et structurer les données

Comme nous l’évoque la méthode Marie Kondo, il faut passer par un rangement et une réorganisation avant de pouvoir travailler efficacement. Cela est applicable à notre vie privée au même titre qu’à notre vie professionnelle. Notamment dans le cadre de métiers traitant de la data tous les jours, en quantités impressionnantes. Plus les données sont nombreuses, et plus il est complexe de s’y retrouver et de les exploiter. Les trier et les structurer est donc une étape obligatoire.

Supprimer les incohérences et les doublons

Suite à la structuration des données, elles apparaissent soudainement bien plus visibles et compréhensibles. Cela est l’occasion parfaite pour repérer les incohérences ou encore les doublons, et les supprimer.

Compléter les informations manquantes

Les informations incorrectes ou obsolètes ne sont pas les seuls types de données concernées par un data cleaning. Certaines données peuvent être correctes, mais incomplètes. Et sur ce point, un data cleaning offre le contexte idéal pour mettre en avant les données ayant besoin d’être complétées. Cela permet d’éviter tout problème d’information manquante et de trouble de productivité par la suite.

Appliquer une standardisation

Qui dit organisation des données, dit forcément standardisation. Une standardisation des données s’inscrit dans l’optique de faciliter à la fois leur compréhension et leur exploitation.  Une standardisation du processus de nettoyage en général permet quant à elle de faciliter sa reproduction dans le temps. À cet effet, quelques facteurs doivent être déterminés, tels que la personne chargée de la maintenance du processus de nettoyage ou encore la fréquence de ce dernier (hebdomadaire, mensuelle …).

Pour aller encore plus loin : après avoir nettoyé vos données, on vous donne les clés pour en créer de la valeur ! Pour découvrir, c’est ici !

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