Data wrangling / Qu’est-ce que c’est ? Définition

Data wrangling : Qu’est ce que c’est ? définition et exemples d’usages

La data. Une quantité phénoménale d’informations sur nos vies privées, nos emplois, nos habitudes de consommation ou encore nos ambitions, dont l’importance n’a d’égal que leur désordre. Les données sont avant tout des éléments bruts qu’il est nécessaire de trier et d’ordonner, afin de pouvoir espérer les exploiter. Dans cette logique, différentes notions visent à restructurer et optimiser nos bases de données. Et le data wrangling en fait partie.

Mais qu’est-ce que le data wrangling ? 

Quelle est son utilité ?

Comment l’applique-t-on en pratique ? 

Si votre objectif est de concentrer et de trier vos données, le data wrangling sera votre meilleur allié. Focus sur sa définition, ses avantages, et bien sûr la manière de le mettre en place.

Qu’est-ce que le data wrangling ?

Le terme de « data wrangling » trouve son origine dans le mot anglais « wrangler », signifiant cowboy. Le data wrangling renvoie ainsi à l’idée de rassembler des données qui sont éparpillées et en désordre, comme le serait le bétail d’un cowboy.

Original, certes, mais une métaphore très parlante. En langage courant, le data wrangling est également souvent appelé Préparation de Données en Self-Service. D’un point de vue technique, il s’agit d’un processus de traitement de données brutes. Ces dernières sont collectées, structurées, triées, nettoyées, et enfin enrichies avant d’être publiées dans un format propre à l’analyse des données. Or, dans les métiers liés à la date, on estime que près de 80 % du temps de travail est consacré au traitement, à la transformation ainsi qu’à la préparation des données. Ce qui est particulièrement conséquent.

Pourquoi utiliser le data wrangling ?

Les raisons d’utiliser le data wrangling sont nombreuses, et surtout justifiées. Tout d’abord, rappelons que les professionnels de l’industrie tech ne peuvent pas se passer des données pour accomplir leurs missions. Or, 80 % du temps de travail de ces professionnels de la data est consacré à la préparation de ces mêmes données. Le data wrangling permet ainsi d’apporter une base solide pour la prise de décisions, une collaboration entre équipes fluidifiées, ou encore une gestion des données simplifiée.

Grâce à une telle gestion des données, les éléments d’informations sont structurés, ce qui les rend parfaitement exploitables pour diverses activités analytiques. Parmi les plus courantes, on peut notamment citer la création d’indicateurs clés de performance (KPI), de modèles prédictifs, de tableaux de base analytique (ABT), ainsi que l’analyse de ce que l’on appelle des séries chronologiques.

Savoir comprendre les données

Au même titre que l’ensemble des processus ciblant l’analyse de données, le data wrangling est un processus nécessitant plusieurs étapes. Et la première d’entre elles consiste à correctement comprendre les données concernées. Une évidence ? Certes, pourtant cette étape est parfois négligée, causant un ralentissement de la suite du processus.

Par « savoir comprendre les données », il s’agit d’identifier leur portée, la manière dont elles peuvent être abordées, et surtout la technique la plus productive à cet effet. Plus vous vous serez familiarisé avec la nature profonde des données, et plus vous serez en mesure de choisir le bon modèle analytique.

L’importance de la structuration des données

Ensuite, une fois que vous vous êtes efforcé de bien cerner les données, il est temps de passer à leur structuration. Au départ, vous êtes face à des données brutes, désorganisées, non exploitables en l’état. L’objectif est donc de parvenir à les restructurer, de telle sorte qu’elles deviendront facilement accessibles et compréhensibles.

Vous pouvez par exemple subdiviser les colonnes, les lignes, les catégories, et ainsi de suite.

Le nettoyage de données, une étape à ne pas négliger

Dès lors que vos données sont structurées, vous disposez immédiatement d’une meilleure visibilité les concernant. C’est justement cette visibilité qui va vous permettre de passer à l’étape du nettoyage de données.

Par nettoyage, il faut comprendre élimination de la moindre donnée dite aberrante, de la moindre erreur, du moindre doublon. Une normalisation de la mise en forme générale est également de rigueur. Elle améliore la cohérence des informations. Cette étape est laborieuse mais indispensable à ce qui va suivre : l’enrichissement des données.

Enrichir ses données

L’enrichissement des données est une étape incontournable du data wrangling. On vise ici à « augmenter » la valeur des données. En d’autres termes, il s’agit de les compléter. Dans quel but ? Faire correspondre le plus précisément possible aux besoins d’un métier spécifique.

Par exemple, une agence immobilière peut chercher à connaître l’âge moyen des locataires dans un quartier donné afin de mieux cibler une mise en location. Autre exemple avec un restaurant qui voudrait ajouter les données relatives aux habitudes de consommation de ses clients à sa base de données préexistante.

La validation

Avant-dernière étape : la validation. L’utilisation d’un outil de modélisation automatique est ici la technique la plus efficace. Elle permet de relever automatiquement toutes les incohérences présentes dans les données. Les corriger devient ainsi un jeu d’enfant. Or, une fois que l’exactitude ainsi que le niveau de sécurité de ces données ont été établis, il ne restera qu’à procéder à leur validation.

La publication des résultats, avec un accès simple et transparent

La dernière étape consiste tout simplement à publier les résultats. L’objectif ici est de fournir un format de publication intelligible et transparent, afin que tout corps de métier ou toute équipe puisse l’exploiter aux fins désirées. Les tableaux de données ou encore les formats spécifiquement destinés aux outils d’analyse complémentaire sont très plébiscités.