{"id":20225,"date":"2023-07-25T09:17:56","date_gmt":"2023-07-25T07:17:56","guid":{"rendered":"https:\/\/www.digdash.com\/?post_type=glossaire&p=20225"},"modified":"2026-09-24T09:39:59","modified_gmt":"2026-09-24T07:39:59","slug":"data-cleaner","status":"publish","type":"glossaire","link":"https:\/\/www.digdash.com\/fr\/glossaire\/data-cleaner\/","title":{"rendered":"Data cleaner"},"content":{"rendered":"\n

Comment nettoyer les donn\u00e9es de votre entreprise gr\u00e2ce au data cleaning ?<\/h1>\n\n\n\n

Alors que les volumes de donn\u00e9es ne cessent d’augmenter, les entreprises sont confront\u00e9es \u00e0 un risque d’erreur toujours plus grand. D’o\u00f9 l’importance du data cleaning, un processus indispensable pour exploiter tout le potentiel des donn\u00e9es.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Qu’est-ce que le data cleaning ?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Le data cleaning<\/strong> (aussi appel\u00e9 data cleansing<\/strong>) est un processus de nettoyage des donn\u00e9es. Il consiste \u00e0 modifier, remplacer et supprimer les donn\u00e9es incorrectes, incompl\u00e8tes, non pertinentes ou dupliqu\u00e9es au sein d’un dataset.<\/p>\n\n\n\n

En effet, les donn\u00e9es agr\u00e9g\u00e9es \u00e0 partir de sources multiples peuvent \u00eatre dupliqu\u00e9es accidentellement ou mal \u00e9tiquet\u00e9es. Quant aux informations saisies manuellement, elles sont susceptibles de comporter des erreurs ou des impr\u00e9cisions. Il est donc important de nettoyer cette base de donn\u00e9es pour b\u00e9n\u00e9ficier de son plein potentiel.<\/p>\n\n\n\n

Les avantages du nettoyage de donn\u00e9es en entreprise<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Le data cleaning est une \u00e9tape indispensable pour pr\u00e9parer les donn\u00e9es avant de les analyser. Gr\u00e2ce \u00e0 cette data coh\u00e9rente et d\u00e9pourvue d’erreurs, l’entreprise peut prendre des d\u00e9cisions \u00e9clair\u00e9es et \u00e9tablir des strat\u00e9gies plus efficaces <\/strong>en mati\u00e8re de marketing, de strat\u00e9gie de vente, de gestion comptable ou RH par exemple.<\/p>\n\n\n\n

C’est aussi un gain de productivit\u00e9 pr\u00e9cieux<\/strong> : en effet, les erreurs caus\u00e9es par les donn\u00e9es erron\u00e9es demandent beaucoup de temps et de ressources pour \u00eatre r\u00e9par\u00e9es. Avec une data propre et coh\u00e9rente, les collaborateurs peuvent consacrer plus de temps \u00e0 des missions \u00e0 forte valeur ajout\u00e9e.<\/p>\n\n\n\n

Par cons\u00e9quent, l\u2019entreprise r\u00e9pond mieux aux besoins de ses clients, ce qui lui procure un avantage concurrentiel<\/strong> ind\u00e9niable. Le data cleaning permet, en outre, de suivre pr\u00e9cis\u00e9ment l’\u00e9volution des besoins et d’anticiper les grandes tendances : de quoi am\u00e9liorer durablement l’exp\u00e9rience client.<\/p>\n\n\n\n

En d\u00e9finitive, le data cleansing garantit que les donn\u00e9es utilis\u00e9es dans l’entreprise sont dignes de confiance<\/strong>. Une confiance indispensable pour prendre les meilleures d\u00e9cisions et g\u00e9rer efficacement de gros volumes de data<\/a>.<\/p>\n\n\n\n

Les caract\u00e9ristiques d\u2019une donn\u00e9e de qualit\u00e9<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Pour \u00eatre consid\u00e9r\u00e9e de haute qualit\u00e9, la data doit r\u00e9pondre \u00e0 plusieurs crit\u00e8res. Le plus important d’entre eux est la validit\u00e9 vis-\u00e0-vis des r\u00e8gles et contraintes fix\u00e9es par l\u2019entreprise<\/strong> : types de donn\u00e9es ou de valeurs, organisation des donn\u00e9es dans les databases, etc.<\/p>\n\n\n\n

Une donn\u00e9e de qualit\u00e9 se d\u00e9marque \u00e9galement par :<\/p>\n\n\n\n

    \n
  • Sa pr\u00e9cision<\/strong> : les donn\u00e9es correspondent aux valeurs v\u00e9ritables.<\/li>\n\n\n\n
  • Sa compl\u00e9tude<\/strong> : toutes les donn\u00e9es requises sont connues.<\/li>\n\n\n\n
  • Sa coh\u00e9rence<\/strong> : les donn\u00e9es sont coh\u00e9rentes entre elles au sein d’un dataset ou de plusieurs ensembles de donn\u00e9es.<\/li>\n\n\n\n
  • Son uniformit\u00e9<\/strong> : les donn\u00e9es sont d\u00e9crites avec les m\u00eames r\u00e8gles et unit\u00e9s de mesure.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n

    Toutes ces caract\u00e9ristiques, qui ont une influence certaine sur la data quality<\/strong>, peuvent \u00eatre am\u00e9lior\u00e9es et corrig\u00e9es gr\u00e2ce au nettoyage des donn\u00e9es.<\/p>\n\n\n\n

    Comment nettoyer les donn\u00e9es ?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

    Il existe diff\u00e9rentes m\u00e9thodes de data cleaning<\/strong> et ce processus de data management est susceptible de varier d’un ensemble de donn\u00e9es \u00e0 l’autre. Toutefois, on peut lister 7 grandes \u00e9tapes \u00e0 suivre pour nettoyer la base de donn\u00e9es efficacement.<\/p>\n\n\n\n

      \n
    1. Supprimer les doublons<\/strong><\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n

      L’apparition de doublons est un probl\u00e8me fr\u00e9quent lors de la collecte des donn\u00e9es, surtout si ces derni\u00e8res proviennent de sources \u00e9parses. Il est donc indispensable d’identifier les valeurs pr\u00e9sentes en double et de les ramener \u00e0 un seul exemplaire – on parle de d\u00e9duplication.<\/p>\n\n\n\n

        \n
      1. \u00c9liminer les donn\u00e9es non pertinentes<\/strong><\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n

        Une donn\u00e9e est dite \u00ab\u00a0non pertinente\u00a0\u00bb lorsqu’elle ne correspond pas \u00e0 la probl\u00e9matique sp\u00e9cifique que vous souhaitez r\u00e9soudre. Par exemple, si votre analyse porte sur la r\u00e9gion \u00cele-de-France mais que votre jeu de donn\u00e9es contient des informations sur d’autres r\u00e9gions, ces derni\u00e8res peuvent \u00eatre consid\u00e9r\u00e9es comme non pertinentes. En les supprimant, vous rendez votre dataset plus efficace et plus facile \u00e0 g\u00e9rer<\/strong>, ce qui permet d’effectuer des analyses plus pr\u00e9cises.<\/p>\n\n\n\n

          \n
        1. Corriger les erreurs structurelles<\/strong><\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n

          Les erreurs structurelles peuvent prendre diff\u00e9rentes formes : faute de frappe, casse non respect\u00e9e, etc. Dans tous les cas, ces incoh\u00e9rences peuvent nuire \u00e0 l’\u00e9tiquetage des donn\u00e9es et entra\u00eener des confusions entre certaines cat\u00e9gories<\/strong>, au risque de fausser les analyses.<\/p>\n\n\n\n

            \n
          1. Filtrer les valeurs aberrantes ind\u00e9sirables<\/strong><\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n

            Les valeurs aberrantes<\/strong> sont, comme leur nom l’indique, des valeurs qui ne semblent pas correspondre au jeu de donn\u00e9es \u00e0 analyser. Elles peuvent r\u00e9sulter d’une erreur, comme une saisie incorrecte : auquel cas, il est important de les supprimer pour am\u00e9liorer la qualit\u00e9 de la data.<\/p>\n\n\n\n

            N\u00e9anmoins, une valeur aberrante n’est pas n\u00e9cessairement fausse, aussi surprenante soit-elle. Avant de l’\u00e9liminer, il est essentiel de d\u00e9montrer qu’elle est invalide ou qu’elle n’est pas pertinente pour l’analyse<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

              \n
            1. G\u00e9rer les valeurs manquantes<\/strong><\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n

              Dans le cadre du data cleansing, les donn\u00e9es manquantes peuvent \u00eatre trait\u00e9es de diff\u00e9rentes fa\u00e7ons. La plus directe consiste \u00e0 supprimer toutes les observations qui comportent des valeurs manquantes<\/strong>, au risque de perdre des informations int\u00e9ressantes. Une seconde solution est de remplir les valeurs manquantes en se basant sur d’autres observations. Ici encore, il existe un risque de perte d’int\u00e9grit\u00e9 des donn\u00e9es, car ces \u00ab\u00a0valeurs de remplacement\u00a0\u00bb sont hypoth\u00e9tiques.<\/p>\n\n\n\n

                \n
              1. \u00c9valuer le data cleaning<\/strong><\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n

                \u00c0 la fin du processus de nettoyage des donn\u00e9es<\/strong>, il est n\u00e9cessaire de faire le point sur votre data et sur la m\u00e9thode employ\u00e9e :<\/p>\n\n\n\n

                  \n
                • Les donn\u00e9es sont-elles pertinentes ?<\/li>\n\n\n\n
                • Certains aspects du processus de data cleansing peuvent-ils \u00eatre am\u00e9lior\u00e9s ?<\/li>\n\n\n\n
                • Existe-t-il des probl\u00e8mes r\u00e9currents au niveau de la qualit\u00e9 des donn\u00e9es ?<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
                    \n
                  1. Standardiser le processus de nettoyage des donn\u00e9es<\/strong><\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n

                    Pour \u00eatre r\u00e9ellement efficace, le processus de data cleaning doit \u00eatre standardis\u00e9 afin d’\u00eatre facilement reproduit. Pour ce faire, il est important de r\u00e9pondre \u00e0 quelques questions :<\/p>\n\n\n\n

                      \n
                    • Quelles sont les donn\u00e9es qui sont utilis\u00e9es le plus fr\u00e9quemment ?<\/li>\n\n\n\n
                    • \u00c0 quel moment sont-elles n\u00e9cessaires ?<\/li>\n\n\n\n
                    • Qui est responsable du processus ?<\/li>\n\n\n\n
                    • \u00c0 quelle fr\u00e9quence le data cleansing a-t-il lieu : quotidien, hebdomadaire, mensuel ?<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n

                      Sources de donn\u00e9es, traitement de la data, saisies\u2026 autant de facteurs qui n\u00e9cessitent une exploration de donn\u00e9es avis\u00e9e. Au c\u0153ur de la business intelligence, la qualit\u00e9 de la base est cruciale. Aussi, la pr\u00e9paration des donn\u00e9es constitue un pr\u00e9ambule indispensable \u00e0 l\u2019analyse et \u00e0 la datavisualisation. Avec une bonne strat\u00e9gie de data cleaning, votre entreprise a l’assurance de prendre de meilleures d\u00e9cisions en s’appuyant sur des donn\u00e9es de haute qualit\u00e9.<\/em><\/strong><\/p>\n","protected":false},"featured_media":0,"template":"","category_gloss":[],"class_list":["post-20225","glossaire","type-glossaire","status-publish","hentry"],"acf":[],"yoast_head":"\nData cleaning : d\u00e9finition, avantages, m\u00e9thodes<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Qu\u2019est-ce que le data cleaning ? 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