Qu'est-ce que le profilage des données et quels sont ses avantages ?

Estimation du temps de lecture : 4 procès-verbal

Le profilage des données consiste à créer des statistiques sur un ensemble de données qui permettront aux lecteurs des mesures de comprendre la qualité de ces données.

C'est généralement l'une des nombreuses fonctions d'un analyste de données.

De nombreuses organisations sont confrontées à des problèmes de qualité des données, et la capacité de les identifier et de les corriger permet de résoudre de manière proactive de nombreux problèmes liés aux clients et aux opérations.

Par conséquent, il peut aider à identifier les erreurs dans les données qui peuvent :

  • Alimenter les rapports.
  • Réduire l'efficacité des résultats de l'apprentissage automatique.
  • Avoir un impact réglementaire sur les rapports soumis et la façon dont leur efficacité est mesurée.
  • Les clients mécontents s'irriteront de recevoir des communications comportant des données incorrectes.
  • Les processus par lots échouent, ce qui réduit l'efficacité des tâches automatisées.

Pour comprendre comment mettre en œuvre un processus efficace de profilage des données, il est essentiel d'identifier les données où les problèmes peuvent se poser :

  • Saisie des données par un humain.
  • Les données importées ne sont pas nettoyées.
  • Les systèmes tiers vous fournissent des données qui contiennent des erreurs.
  • Rachat d'entreprises, intégration de données comportant des erreurs.

La quantité de données qui est maintenant collectée et stockée dans les systèmes de big data, nécessite un processus pour gérer et capturer les erreurs.

Quelles sont donc les différentes façons de profiler les données ?

Pour garantir un niveau élevé de qualité des données, vous pouvez envisager certaines des techniques suivantes :

  • Exhaustivité - Les données disponibles représentent-elles une image complète des données qui devraient être présentes ?
  • Conformité - Les données sont-elles conformes à la structure correcte à laquelle on s'attendrait en les observant ?
  • Cohérence - Si vous avez les mêmes données dans deux systèmes différents, s'agit-il des mêmes valeurs ?
  • Exactitude - Il sera nécessaire de s'assurer que les données présentes sont exactes. En effet, toute décision prise sur la base de ces données pourrait s'avérer incorrecte, ce qui pourrait avoir des répercussions connues.
  • Unicité - Si certaines propriétés des données sont uniques, l'ensemble de données le montre-t-il ?

Quand le profilage des données doit-il avoir lieu ?

Cela dépendra de l'organisation et du processus qui s'y rattache.

Nous allons présenter quelques scénarios différents qui peuvent influencer la façon d'aborder cette question.

Traitement direct - Si vous cherchez à automatiser, il faudra veiller à ce qu'aucun processus automatisé n'échoue.

Par conséquent, il sera nécessaire de vérifier les données avant qu'elles n'alimentent un nouveau système. Voici quelques mesures qui pourraient être mises en œuvre :

  • Analysez la source de données pour détecter les problèmes de données connus.
  • Appliquez la logique pour résoudre tout problème de données trouvé.
  • Envoyez les données à leur destination une fois que toutes les corrections ont été effectuées.

Les problèmes qui peuvent survenir avec ceci :

  • Les nouvelles erreurs : comment les gérer, les laisser se produire et les corriger, et la logique à suivre à l'avenir ?
  • Il en résulte que des corrections sont nécessaires dans le système de destination, ce qui conduit à la correction des données en aval.
  • Vous ne pouvez pas contrôler les données avec des erreurs qui arrivent ; vous devez signaler et valider les mises à jour qui sont nécessaires.

2. Traitement par lots - Dans ce scénario, il y a un retard dans l'alimentation des données, car les données doivent être disponibles pour alimenter le système de destination.

Comme pour le processus automatisé, il y a un certain niveau d'automatisation, mais il y a plus de contrôle sur le moment où les données sont fournies, et il peut être mis en pause ou réexécuté. Voici quelques-unes des étapes qui peuvent être mises en œuvre :

  • Analyser les données et fournir un rapport sur leur qualité. Corrigez les données si vous trouvez des erreurs, puis téléchargez-les.
  • Laissez les données se charger, puis, à l'aide d'un rapport, corrigez-les dans un système en aval.
  • Travailler avec les fournisseurs de données pour améliorer la qualité des données reçues.
Qu'est-ce que le profilage des données ?

Scénarios dans lesquels le profilage des données peut être appliqué

MesureExemple de scénarioImpact
Exhaustivité - Les données disponibles représentent-elles une image complète des données qui devraient être présentes.DOB populéNe peut pas être utilisé dans le cadre de contrôles de sécurité lors de discussions avec le client ou calculer de manière erronée des valeurs qui dépendent de la date de naissance.
Conformité - Les données sont-elles conformes à la structure correcte à laquelle on s'attendrait en les observant ?  Adresse électronique incorrecteLes courriels envoyés aux clients sont renvoyés ; il faut faire un suivi pour corriger la situation, le client ne reçoit pas une communication adéquate.
Cohérence - Si vous avez les mêmes données dans deux systèmes différents, s'agit-il des mêmes valeurs ?  Les données stockées sur différents systèmes doivent être exactement les mêmes.Le client pourrait se voir communiquer différentes versions des mêmes données.
Exactitude - Il sera nécessaire de s'assurer que les données présentes sont exactes. En effet, toute décision prise sur la base de ces données pourrait s'avérer fondamentalement erronée, ce qui pourrait avoir un effet d'entraînement .Des données inexactes sont synonymes de décisions erronéesL'envoi de communications aux mauvais clients qui n'attendent pas ou n'ont pas besoin de ces informations.
Unicité - Si certaines propriétés des données sont uniques, l'ensemble de données le montre-t-il ?Les mêmes données sont renseignées pour différents ensembles de clients indépendants.Aucune visibilité sur le client et ses données réelles et correctes. Des informations incorrectes sont traitées pour eux. Le risque financier et de réputation pourrait également être un problème.

Méthodes gratuites d'extraction de données à partir de fichiers

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Que fait un analyste de données ?

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Livestream #2 - Que fait un analyste de données ?

Vous êtes probablement en train d'entendre parler de big data et de bases de données, d'analyse de données et d'apprentissage automatique et vous vous demandez quelle est la place d'un analyste de données?

Nous allons ici chercher à le décomposer étape par étape.

Parfois, un analyste de données peut être confondu avec un analyste commercial ; il existe des différences subtiles :

  • Analyste d'affaires: Leur rôle est de documenter les besoins de l'utilisateur dans un document qui décrit ce que l'utilisateur veut.
    • Dans ce cas, un document sur lequel toutes les parties peuvent se mettre d'accord est créé, et il peut être utilisé dans le cadre de l'approbation du projet.
  • Analyste de données: D'autre part, un analyste de données prendra les exigences de l'entreprise et les traduira en données à fournir.
    • Ils utilisent le document pour s'assurer que le projet dispose des bonnes données pour atteindre les objectifs du projet au bon endroit et au bon moment.

Cartographie des données

Dans différents projets de données , il sera nécessaire de réconcilier les données entre les systèmes, une analyse des données sera utile à cet égard.

Dans un exercice de cartographie des données, l'analyste de données devra examiner une ou plusieurs sources et les mettre en correspondance avec un système de destination.

  • Cela permet d'assurer une correspondance entre les deux ensembles de données.
  • Ce qui permet de concilier les deux systèmes.
  • Permet d'utiliser les données dans plusieurs systèmes, en sachant que la cohérence est en place.
  • Cohérence des types de données entre les systèmes.
  • Elle garantit que les erreurs de validation des données sont réduites au minimum.

Souvent, un analyste de données établit une matrice de traçabilité, qui suit l'élément de données depuis sa création jusqu'à sa consommation.

Qualité des données

Dans la plupart des entreprises, il y aura des équipes (selon leur taille) qui se consacreront à cette tâche, et leur contribution sera essentielle pour l'utilisation des données existantes et futures.

La qualité des données est une tâche importante qui peut avoir un impact sur les rapports internes et externes et sur la capacité d'une entreprise à prendre des décisions avec précision.

Parmi les domaines qui pourraient être examinés, citons

(A) Examiner les données en double - Il peut y avoir plusieurs raisons pour lesquelles cela doit être vérifié :

  • Les données ont été saisies manuellement à plusieurs reprises.
  • Un processus automatisé s'est déroulé à plusieurs reprises.
  • Une modification d'un système informatique a entraîné une duplication des données sans qu'on le sache.

(B) Recherche d'erreurs - Cette tâche peut être accomplie en même temps que la communication des données décrite ci-dessous.

  • Normalement, les entreprises disposent de règles claires qui permettent de détecter les erreurs de données qui ne sont pas attendues.
  • Un analyste de données analysera les raisons de ces erreurs.

(C) Vérification des données manquantes.

  • Les flux de données ont échoué. Une demande de rechargement des données sera nécessaire.
  • Les données qui n'ont pas été demandées dans le cadre des exigences commerciales confirment que c'est le cas.

(D) Enrichissement des données par des informations supplémentaires - Est-il possible d'ajouter des informations supplémentaires susceptibles d'enrichir l'ensemble de données ?

(E) Vérifier que les données sont dans le bon format - Il existe des scénarios où cela peut mal se passer, par exemple lorsqu'un champ de date est rempli de texte.

Communication des données

Dans certains des domaines ci-dessus, nous avons évoqué l'importance de la qualité des données.

En fin de compte, il peut être nécessaire de suivre :

  • Qualité des données - Construire des rapports pour saisir la qualité des données sur la base de mesures commerciales prédéfinies.
  • Rapports en temps réel - Pas de nouveaux clients ou de clients qui ont quitté une organisation.
  • Suivi des objectifs - L'objectif fixé par l'entreprise est-il atteint quotidiennement, hebdomadairement ou mensuellement ?
  • Rapports de gestion - Construire des rapports qui fournissent des informations aux dossiers de gestion qui donnent un aperçu des performances de l'entreprise.

Test des données

Les organisations passent par des projets de changement dans le cadre desquels de nouvelles données sont introduites ou améliorées.

Par conséquent, l'analyste de données aura un certain nombre de tâches à accomplir :

  • Rédiger des scripts de test - Rédiger tous les scripts pour le comptage des enregistrements, les transformations et les comparaisons de tableau à tableau.
  • Validation du type de données - garantit que toutes les nouvelles données seront identiques aux autres données où elles sont stockées.
  • Aucune perte de données - Vérifiez que toutes les données sont importées correctement et qu'aucune donnée n'est tronquée.
  • Compte d'enregistrements - Écrivez un script SQL qui effectuerait un rapprochement source-destination.
  • Transformation des données - Veiller à ce que les transformations soient appliquées correctement.

Soutenir les projets relatifs aux données

Les projets ad hoc sont courants, et deviennent parfois une priorité pour les entreprises, car ils traitent des exigences qui résultent d'un besoin commercial immédiat.

Les analystes de données seront appelés à soutenir des projets lorsqu'il est nécessaire de s'assurer que les données requises sont d'un niveau qui correspond aux livrables du projet :

Voici quelques exemples de domaines où cela peut se produire :

  • Extraire les données lorsqu'il s'avère qu'elles ont été corrompues.
  • Enquêter sur les changements de données, afin d'analyser où une violation des données a pu se produire.
  • Un organisme de régulation externe a demandé des informations pour étayer certains rapports soumis.
  • Un client a demandé toutes les informations de l'entreprise à son sujet ; c'est généralement le cas pour une demande de GDPR .