Fusion de données : Qu’est-ce que c’est ?

Les données sont essentielles au bon fonctionnement de toutes entreprises, peu importe le secteur d’activité de cette dernière. Or, afin de parvenir à correctement les exploiter, il est indispensable d’optimiser leur traitement, leur gestion ainsi que leur stockage.

Dès lors, différents processus informatiques se révèlent particulièrement utiles, dont celui de la fusion de données.

→ En quoi consiste une fusion de données ?

→ Comment procéder à la fusion de données provenant de multiples sources ?

→ Qu’en est-il des avantages de ce processus ?

Cet article a précisément été pensé pour vous aider à mieux comprendre ce que représente une fusion de données, comment elle fonctionne ainsi que les nombreux avantages qu’elle apporte. Détails à suivre.

Fusion de données : de quoi s’agit-il ?

Le concept de « fusion de données » désigne un processus informatique visant à combiner de multiples données provenant de sources différentes, dans le but de créer un ensemble final de données parfaitement exploitable suivant des objectifs précis (besoins métiers spécifiques, aide à la prise de décisions, prédiction de comportements consommateurs …).

Contrairement à une simple solution de stockage de données, une fusion vise l’élaboration d’un véritable jeu de données analytiques en mesure de satisfaire des problématiques spécifiques. La plupart du temps, une fusion de données permet ainsi de mettre en avant des informations précises et pertinentes qui n’auraient pas forcément été identifiées sans un tel processus.

Quels sont les avantages de la fusion de données ?

Le processus informatique de fusion de données comporte plusieurs avantages pour les entreprises, sa principale portée étant de fournir une vue plus complète et cohérente des informations. Voici les principaux avantages à retenir.

Un gain de temps et d’efforts

Le premier avantage d’une fusion de données est directement lié aux économies de temps et d’efforts qu’elle rend possibles, principalement en évitant la nécessité de collecter manuellement des données provenant de plusieurs sources puis de les intégrer indépendamment. Le temps nécessaire pour collecter et intégrer les données est considérablement réduit, ainsi que les coûts associés à ces tâches.

La réduction des coûts

Dans la continuité de ce que nous venons d’aborder, le second avantage d’une fusion de données réside dans sa capacité à réduire les nombreux coûts associés à la collecte, au stockage ainsi qu’à la maintenance des données redondantes ou incohérentes. En éliminant les doublons tout en normalisant les données, les entreprises peuvent donc réduire les coûts de stockage et de maintenance des données, sans oublier les coûts liés à la collecte et à l’intégration de données.

L’optimisation de la qualité des données

La fusion de données peut aider à nettoyer et normaliser les données en éliminant les doublons, les erreurs et les incohérences. En conséquence, les données fusionnées sont ainsi bien plus fiables et plus précises. Or, plus les données à disposition de l’entreprise sont qualitatives, et plus cette dernière parviendra à les exploiter pour atteindre ses différents objectifs.

Une meilleure expérience client

La qualité de l’expérience client reste l’une des priorités d’une entreprise. Or, la fusion de données permet justement de fournir une expérience client davantage personnalisée en utilisant des données provenant de multiples sources afin de comprendre les préférences et les comportements des clients. En d’autres termes, la fusion de données est en mesure d’aider les entreprises à offrir des produits et des services plus pertinents, ce qui conduit in fine à l’amélioration de la satisfaction et de la fidélité des clients.

Une meilleure prise de décisions stratégiques

Enfin, dernier avantage mais non des moindres : l’aide à la prise de décisions stratégiques. En fusionnant des données provenant de différentes sources, une entreprise bénéficie alors d’une vue plus complète sur ses informations essentielles. Les données fusionnées peuvent notamment aider à identifier des tendances, des corrélations ou encore des modèles prédictifs. Dès lors, il devient possible de prendre des décisions plus éclairées ainsi que plus précises.

Comment fusionner des données provenant de différentes sources ?

La fusion de données présente certes un grand nombre d’avantages, cependant, avant de pouvoir bénéficier de ces derniers, il est indispensable de mener à bien le processus de fusion. Pour y parvenir de manière efficace, voici les étapes clés à suivre :

• Effectuer le profilage des sources de données – il s’agit d’identifier les différentes sources de données devant être combinées (bases de données, fichiers CSV, fichiers JSON …),
• Analyser les attributs de chaque source de données – une fois les sources de données identifiées, l’étape suivante consiste à établir la liste des attributs pouvant être fusionnés ainsi que ceux devant être ajoutés indépendamment pour chaque source,
• Identifier les clés de fusion – il est également important d’identifier les clés de fusion, qui sont des attributs communs entre les sources de données, soit une manière de relier les données entre les différentes sources ; par exemple, si l’on souhaite fusionner des données produits provenant de deux sources différentes, la clé de fusion peut être la catégorie du produit,
• Assurer le nettoyage des données, ou Data Cleaning – avant de fusionner des données, il est indispensable d’assurer leur nettoyage, également appelé Data Cleaning ; grâce à cela, leur cohérence, leur exactitude ou encore leur qualité seront garanties, tout en permettant la suppression des doublons et des informations obsolètes,
• Procéder à leur normalisation – ensuite, l’enjeu est de normaliser les données, c’est-à-dire de les trier, organiser et homogénéiser suivant certains standards préalablement définis,
• Mettre en place l’agrégation des données – ici, l’objectif est de lancer le processus de fusion en important les données provenant de l’ensemble des sources concernées en un unique espace de stockage, puis à procéder à leur analyse approfondie,
• Vérifier la qualité des données fusionnées – enfin, il est vivement recommandé de systématiquement vérifier l’efficacité de la fusion de données ainsi que la qualité et l’intelligibilité des données ainsi fusionnées.

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