Data cleaning ou nettoyage des données : démarche et outils

Le nettoyage de données : la clé pour garantir l’intégrité et la fiabilité de vos informations. Éliminez les incohérences, les doublons et les erreurs pour transformer vos données en un atout stratégique. Libérez la valeur cachée de vos données !

Ce contenu sur les données anonymisées fait partie de notre dossier sur le Data Catalog.

Un patrimoine de données complexe à maitriser !

Seulement 9% des entreprises françaises disent exploiter entre 71% et 80% de leur patrimoine de données. Les organisations doivent pouvoir stocker et préserver les données afin qu’elles soient facilement accessibles, disponibles et protégées contre les risques de vol, de perte ou de dommage. 

Le nettoyage des données est une étape cruciale dans ce processus, car des données inexactes ou obsolètes peuvent fausser les analyses et entraîner des décisions stratégiques erronées. En éliminant les doublons, en corrigeant les erreurs et en standardisant les formats, les entreprises s’assurent que leurs données sont non seulement fiables, mais également exploitables. Cela permet une meilleure prise de décision, un ciblage plus précis dans les campagnes marketing et une optimisation des ressources. En investissant dans des outils de nettoyage des données, les entreprises améliorent non seulement la qualité de leurs informations, mais aussi leur capacité à innover et à s’adapter aux exigences du marché.

En parallèle, la mise en place de bonnes pratiques de gestion des données est essentielle pour garantir leur intégrité à long terme. Cela inclut des politiques de gouvernance des données, une formation des équipes et l’utilisation de technologies adaptées. Une culture d’entreprise axée sur la qualité des données peut transformer le potentiel informationnel d’une organisation, lui permettant de se démarquer dans un environnement de plus en plus concurrentiel. En fin de compte, le nettoyage des données n’est pas seulement une opération technique, mais un levier stratégique pour la réussite des entreprises.

Les bénéfices du Data Cleaning

Le nettoyage des données est une étape essentielle pour toute organisation désireuse d’optimiser ses actifs informationnels. Cela garantit que les données sont prêtes à être utilisées pour des analyses précises et des opérations efficaces.

Investir dans le nettoyage des données est un choix stratégique qui offre des retombées significatives, tant sur le plan opérationnel qu’économique. C’est un investissement qui non seulement soutient la croissance et l’innovation, mais établit également une base solide pour une valorisation des données responsable et efficace.

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Une réduction du risque lié à la fuite de données

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Un niveau de conformité augmenté

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La mise en place d’une politique numérique responsable

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Une réduction des coûts par l’économie de temps et l’optimisation des ressources

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Des prises de décision plus informées

Comment mettre en place et outiller le nettoyage de ses données ?

Le data cleaning, ou nettoyage des données, est le processus visant à identifier, corriger et éliminer les erreurs, les incohérences et les doublons au sein d’un ensemble de données. Ce processus permet d’assurer la qualité, la précision et la fiabilité des informations, facilitant ainsi leur exploitation pour des analyses et des décisions éclairées. Le data cleaning inclut diverses techniques, telles que la normalisation, l’enrichissement et la validation des données, et est essentiel pour toute organisation cherchant à maximiser la valeur de ses actifs informationnels. En garantissant que les données sont propres et fiables, le data cleaning contribue à améliorer l’efficacité opérationnelle et à renforcer la confiance dans les résultats d’analyse.

1er conseil

Les étapes à anticiper pour nettoyer ses données

Un nettoyage efficace ne se résume pas à un simple processus aléatoire, il nécessite une approche structurée et méthodique :

  1. Préparer l’audit : paramétrer le processus de nettoyage en activant les concepts à rechercher
  2. Automatiser : lancer et automatiser les audits sur les volumes de données à analyser
  3. Valider les actions : solliciter les référents métiers afin de statuer sur les actions à mener sur les sources de données remontées
  4. Nettoyer / Archiver : mener les actions d’archivage, de suppression des sources de données
2ème conseil

Outiller le data cleaning : les points d’attention !

Lorsqu’il s’agit d’outiller le data cleaning, plusieurs points d’attention sont essentiels pour garantir l’efficacité du processus. Tout d’abord, il est crucial de choisir des outils adaptés aux besoins spécifiques de l’organisation, qu’il s’agisse de logiciels dédiés ou de solutions intégrées au sein d’autres systèmes.

Ensuite, il est important de prendre en compte la facilité d’utilisation de ces outils, car une interface conviviale facilite l’adoption par les équipes. De plus, il convient de veiller à ce que les outils offrent tout le périmètre fonctionnel nécessaire pour la mise en qualité, telles que la détection des doublons, la validation des données et la normalisation, afin d’assurer une couverture complète des besoins en nettoyage.

Enfin, la capacité d’intégration avec d’autres systèmes de gestion des données – comme le MDM – est primordiale pour garantir un flux de travail fluide. En tenant compte de ces éléments, les organisations peuvent mettre en place un processus de data cleaning efficace et durable.

Data Quality: garantir la cohérence et la fiabilité des données pour optimiser les performances
guide pratique data quality

Choisissez MyDataCatalogue pour garantir des données de qualité

MyDataCatalogue est le module de plateforme Phoenix dédié au nettoyage et à la cartographie de votre patrimoine de données.

Le module MyDataCatalogue intègre nativement des fonctionnalités de nettoyage de données afin d’optimiser le stockage et la conservation des données, d’améliorer l’efficacité opérationnelle et de diminuer les risques liés à leur gestion. MyDataCatalogue permet également de faciliter la découverte des données, leur compréhension et leur utilisation tout en garantissant leur conformité et leur sécurité. Avec MyDataCatalogue, identifiez, comprenez et visualisez vos données au sein d’un catalogue de donnée, de manière efficace et collaborative !

Nos atouts pour nettoyer et valoriser votre patrimoine de données

Politique d'accès aux données

Avec les fonctionnalités de Data Catalog et Data Cleaning, MyDataCatalogue permet de définir des politiques d'accès aux données pour garantir que seules les personnes autorisées peuvent consulter ou modifier des informations sensibles.

Conformité et protection de de données

Grâce à des audits réguliers et automatisés, assurez votre conformité aux réglementations en matière de protection des données, comme le RGPD, en identifiant et en documentant facilement les sources de données.

Traçabilité et transparence

Les modifications et les accès aux données sont tracés, facilitant les audits internes et externes et assurant une transparence complète des opérations faites sur les données.

Data Discovery

Les fonctionnalités de Data Discovery automatisent l'extraction et l'analyse des métadonnées, enrichissent les données grâce à l'IA, et offrent une interface de recherche intuitive pour une vision 360° du patrimoine informationnel.

Collaboration et prise de décision

Vous créez une base de connaissances commune, enrichie et accessible à tous pour permettre une uniformité des données utilisées dans l'ensemble de l'organisation. Vous basez vos décisions stratégiques sur des informations maîtrisées, et réduisez les risques de mauvaises interprétations.

… et au-delà, mettez à profit la complémentarité ESB, BPM, MDM, APIM et Data Catalogue avec la plateforme Phoenix

Chez Blueway, nous sommes convaincus que s’affranchir des contraintes techniques est un prérequis pour mettre votre Système d’Information au service des processus métier et de la stratégie d’entreprise, maintenant et dans le futur.

C’est pourquoi notre Data Platform Phoenix unifie les pratiques de BPM, MDM, ESB, API Management et cartographie des données. Cette approche centrée sur vos enjeux métiers et humains participe à la flexibilité et l’évolutivité de votre architecture et de votre infrastructure IT.

Les fonctions de MyDataCatalogue se combinent ainsi avec les autres modules de la plateforme Phoenix afin d’apporter une solution sur tout le cycle de la donnée, de son identification à son urbanisation, sa gouvernance et sa mise en mouvement au travers des processus.

Vous souhaitez échanger sur vos enjeux de nettoyage de données ?

Nos prises de parole autour du Data Cleaning

Notre FAQ autour du nettoyage de données

Le nettoyage de données est le processus de détection et de correction (ou suppression) des erreurs et des incohérences dans les données pour les mettre en qualité. Cela inclut la suppression des doublons, la correction des erreurs typographiques, la gestion des valeurs manquantes, et l'uniformisation des formats de données.

Le nettoyage de données se concentre sur la correction des erreurs et des incohérences pour améliorer la qualité des données.

La préparation de données inclut le nettoyage, mais aussi d'autres étapes comme la transformation, l'intégration et l'enrichissement des données pour les rendre prêtes à l'analyse.

  • Qualité des données : Utilisation de métriques comme le taux d'erreur, la complétude et la cohérence.
  • Amélioration des analyses : Évaluation des résultats d'analyse avant et après le nettoyage.
  • Retour des utilisateurs : Feedback des utilisateurs finaux sur la qualité et l'utilisabilité des données.