{"id":20363,"date":"2023-08-25T11:25:14","date_gmt":"2023-08-25T09:25:14","guid":{"rendered":"https:\/\/www.digdash.com\/?p=20363"},"modified":"2023-11-10T10:39:03","modified_gmt":"2023-11-10T09:39:03","slug":"comment-reussir-sa-data-prep-en-4-etapes","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.digdash.com\/fr\/news-articles\/conseils-et-astuces\/comment-reussir-sa-data-prep-en-4-etapes\/","title":{"rendered":"Comment r\u00e9ussir sa data prep en 4 \u00e9tapes ?"},"content":{"rendered":"

L’essor du Big Data et la transformation digitale des entreprises ont fait \u00e9merger de nouveaux enjeux de data management. En effet, avant de repr\u00e9senter les donn\u00e9es dans un tableau de bord, encore faut-il garantir leur qualit\u00e9 et leur fiabilit\u00e9. C’est tout l’int\u00e9r\u00eat de la data prep, qui consiste \u00e0 nettoyer les donn\u00e9es brutes<\/a> pour les rendre parfaitement exploitables.<\/b><\/p>\n

Qu’est-ce que la data prep ?<\/b><\/h2>\n

Dans un projet de Business Intelligence, la <\/span>data preparation<\/b> (aussi appel\u00e9e <\/span>data prep<\/b>) est un processus qui pr\u00e9c\u00e8de l’analyse des donn\u00e9es. Il englobe diff\u00e9rentes t\u00e2ches comme la collecte, le nettoyage, l’enrichissement ou la transformation de la data.<\/span><\/p>\n

Quels sont les enjeux de la data preparation ?<\/b><\/h2>\n

Les entreprises doivent <\/span>g\u00e9rer des donn\u00e9es de plus en plus nombreuses<\/span><\/a>, \u00e9parses et h\u00e9t\u00e9rog\u00e8nes. Par cons\u00e9quent, <\/span>un important travail de pr\u00e9paration est n\u00e9cessaire avant de passer \u00e0 l’analyse<\/b>, dont la pertinence d\u00e9pend directement de la qualit\u00e9 des donn\u00e9es.<\/span><\/p>\n

Pour les organisations, l’utilisation de m\u00e9thodes et d’outils de data prep est donc un enjeu majeur. Dans un environnement en pleine transformation, <\/span>les donn\u00e9es doivent \u00eatre trait\u00e9es et mises \u00e0 jour en permanence pour en tirer des conclusions dignes de confiance<\/b>.<\/span><\/p>\n

De plus, <\/span>les entreprises exploitent de plus en plus la data pour effectuer leurs choix strat\u00e9giques<\/b>. Pour ce faire, elles s\u2019appuient sur des outils de Business Intelligence permettant de g\u00e9n\u00e9rer des tableaux de bord et des rapports. Des donn\u00e9es de qualit\u00e9, parfaitement pr\u00e9par\u00e9es en amont, sont donc cruciales pour prendre des d\u00e9cisions \u00e9clair\u00e9es, rester comp\u00e9titif et satisfaire des clients exigeants.<\/span><\/p>\n

Les grandes \u00e9tapes de la dataprep<\/b><\/h2>\n

Pour effectuer des analyses fiables, l’entreprise doit pr\u00e9alablement garantir l’acc\u00e8s aux donn\u00e9es, mais aussi les am\u00e9liorer pour les rendre parfaitement exploitables. Ainsi, la data preparation peut \u00eatre divis\u00e9e en quatre grandes \u00e9tapes.<\/span><\/p>\n

L’acquisition des donn\u00e9es<\/b><\/h3>\n

La premi\u00e8re \u00e9tape du <\/span>processus de pr\u00e9paration des donn\u00e9es<\/b> consiste \u00e0 rendre ces derni\u00e8res accessibles aux utilisateurs, afin qu’ils puissent les am\u00e9liorer, les organiser et, \u00e0 terme, les analyser.<\/span><\/p>\n

Pour ce faire, la data est plac\u00e9e dans un espace de stockage, qui est le plus souvent un <\/span>entrep\u00f4t de donn\u00e9es<\/b>. H\u00e9berg\u00e9 dans un data center ou dans le cloud, le data warehouse permet \u00e0 l’organisation de collecter des donn\u00e9es \u00e0 intervalles r\u00e9guliers \u00e0 partir de sources multiples. Pour ce faire, l’entreprise peut s’appuyer sur le processus <\/span>ETL (Extract Transform Load)<\/b>.<\/span><\/p>\n

N\u00e9anmoins, d’autres solutions de stockage peuvent \u00eatre utilis\u00e9es, comme les <\/span>data marts<\/b> ou les <\/span>data lakes<\/b>, qui se distinguent notamment par la nature des donn\u00e9es conserv\u00e9es. Par exemple, le data warehouse est adapt\u00e9 aux donn\u00e9es structur\u00e9es, tandis que le data lake permet de stocker des donn\u00e9es brutes. Dans tous les cas, l\u2019entreprise peut opter pour un d\u00e9ploiement sur site ou dans le cloud.<\/span><\/p>\n

En savoir plus <\/b>Data warehouse et data mart : d\u00e9finitions, diff\u00e9rences et principes de fonctionnement<\/span><\/p>\n

La mise en place d’un <\/span>data catalog<\/b> est \u00e9galement tr\u00e8s utile pour faciliter l’acc\u00e8s aux donn\u00e9es au sein d’une organisation. Cet emplacement centralis\u00e9 remplit deux fonctions principales :<\/span><\/p>\n