Qu’est-ce que la normalisation des données ? Et pourquoi en avez-vous besoin ?

Qu’est-ce que la normalisation des données ?
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Les données sont aujourd’hui le nouvel or noir du 21ème siècle. Les organisations et institutions du monde entier sont nombreuses à investir dans la collecte de la donnée issue de sources variées afin de répondre aux objectifs business. Certes, la multiplication des outils a rendu la collecte de donnée aujourd’hui simple et rapide. Cependant, le plus difficile est en aval quand on veut préparer et normaliser la donnée pour la rendre prête-à-l’usage.

En effet, dans ce cas, les équipes sont principalement confrontées à des problèmes d’interopérabilité des données. Elles doivent passer un certain temps à les homogénéiser. C’est-à-dire d’une part à partager et appliquer les mêmes conventions de nommage pour toutes les bases de données clients, produits et fournisseurs qui sont par nature hétérogènes. Et d’autre part à rassembler les mêmes informations écrites dans des formats différents suivant les sources.

C’est un processus qui s’effectue souvent manuellement et qui s’avère donc très laborieux et coûteux en temps pour les équipes. C’est ce qu’on appelle la normalisation des données.

L’enjeu pour les entreprises est de rendre leurs données précises, fiables, bien structurées et exploitables pour réaliser des rapports, des analyses, des prédictions via des algorithmes de machine learning et bien plus encore.

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Quel est le process de normalisation des données ?

1. Collecte et prénettoyage
Pour disposer d’une source de données unifiée et adaptée à votre besoin, vous devez commencer par collecter les bonnes données. Il peut s’agir de vos données internes : clients, partenaires, produits etc, ou toute autre source de données créée au sein de votre organisation.
Vous pouvez également collecter facilement des données externes par le biais d’API, comme les données de Facebook ou de Google Analytics par exemple.
Il peut arriver qu’au préalable, une étape de prénettoyage de ces données soit nécessaire afin de faciliter leur manipulation, par exemple en supprimant des lignes ou des colonnes non pertinentes pour votre cas d’usage.

2. Standardisation
Une fois l’étape de collecte de données terminée, vous devez les normaliser pour les rendre homogènes. Cette étape est généralement réalisée manuellement, en réécrivant les noms, les entités ou les descriptions dans le bon format. En général, il est facile d’identifier des mots écrits de différentes manières et de les remplacer par le standard désiré. Souvent, les équipes utilisent des regex pour détecter ces variations et les corriger, mais ils passent un temps considérable à repérer toutes les variations associées à un même mot.
Exemple : réécrire dans le même standard les variations de la marque Strabucks : starbx, stbrx, starbuck, starbuc…

3. Labelliser et catégoriser
Une fois les données homogénéisées, il faut pouvoir les agréger et les labelliser afin de les exploiter. Il s’agit d’extraire des informations contenues dans les données pour les placer dans des catégories spécifiques que vous définissez en fonction de votre besoin. Il peut s’agir de marques, de fournisseurs, ou d’autres informations.
Exemple : le fait de donner à « Starbucks » le label « Marque ». Cette étape est comme précédemment souvent réalisée à la main, ligne par ligne, en copiant les données et en les collant dans les colonnes de chaque catégorie / label.

4. Enrichissement
Cette étape, facultative, est nécessaire si les données collectées s’avèrent insuffisantes ou incomplètes. Vous devez alors recueillir des informations supplémentaires auprès d’autres sources ou d’experts. Il s’agit d’un problème de qualité des données fréquemment rencontré. Plusieurs solutions existent pour y remédier, comme extraire des données sur des sites web ou acheter des bases déjà remplies. Mais survient alors un autre problème : l’intégration de ces données. Il faut alors refaire les trois étapes précédentes pour faire que ces nouvelles données soient dans le même format que les autres.

Une fois toutes ces étapes réalisées, vous pouvez maintenant effectuer toutes vos analyses de manière fiable et précise : calcul des indicateurs clés de performance, compilation d’études, génération d’un rapport sous forme de tableau de bord, etc.

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Qui a besoin de normaliser ses données aujourd’hui ?

La normalisation de données concerne tous les métiers impliqués dans des processus de traitement de données. La désignation « data forcer » recouvre en réalité plusieurs métiers : data analyst, category manager, account manager, data scientist, product manager ou encore acquisition manager… Il s’agit de toutes les personnes amenées à manipuler ou utiliser des données et donc a un besoin de les normaliser en amont. Et cette étape est souvent chronophage surtout pour les personnes qui n’ont pas des compétences techniques avancées.

Par exemple, les category managers ou les product managers qui travaillent pour des marketplaces ont des centaines voire des milliers de produits à mettre en ligne chaque jour.
Fournir un catalogue de produits qui répond à des standards de qualité des données est donc loin d’être facile. Mais l’enjeu est réel car avec une description et une présentation claires et structurées, un produit peut être mieux référencé et sera ainsi beaucoup plus susceptible d’être acheté. Cependant, les informations sur les produits sont recueillies la plupart du temps auprès d’une multitude des vendeurs. Elles sont donc souvent hétérogènes et ne correspondent pas toujours aux normes du distributeur. Par exemple, un iPhone peut être étiqueté « bleu », alors que la couleur exacte est « bleu cobalt ».
De même pour les account managers qui ont recours à de la normalisation de données sur les noms des entités, les adresses et les informations des clients afin d’en disposer une base de données structurée et unifiée.
Enfin, les data scientists eux-mêmes procèdent à de la normalisation des données avant d’exécuter leurs algorithmes qui nécessitent des données d’entraînement propres et bien structurées.

Normaliser ses données rapidement, d’une manière flexible et sans effort, c’est possible !

Pour surmonter ce problème d’hétérogénéité de sources de données, les entreprises ont tendance à s’engager dans de lourds projets IT très coûteux en temps et en ressources dont le but est de modifier directement les données à la source. Obtenir des sources de données normalisées et propres peut ainsi prendre de longs mois avec des budgets considérables.

Notre vision chez YZR est qu’aujourd’hui, le partage des données doit pouvoir s’effectuer de manière très simple et efficace au sein de n’importe quelle organisation. Nous avons pour cela développé une plateforme intuitive et flexible afin de permettre aux équipes métiers de disposer de moyens rapides pour normaliser leurs données, sans intervention de la part de l’IT.
Nous avons ainsi la volonté de vous permettre d’accélérer tous vos projets data de manière totalement autonome, en vous fournissant un outil d’intelligence artificielle pointu visant à standardiser, labelliser et partager vos données en un temps record et sans effort.

Donc si vous faites face à des difficultés en termes de normalisation, standardisation ou labelling/catégorisation des données et que leur hétérogénéité représente pour vous un véritable cauchemar, n’hésitez pas à nous contacter pour en discuter. Nous serons ravis de vous montrer une démo de notre outil.