Data wrangling

Qu'est-ce que le data wrangling ?

Le data wrangling est le processus qui consiste à transformer et à structurer les données brutes en un format plus agréable afin d'améliorer leur qualité et de les rendre plus digestes et utiles pour l'analytique ou le machine learning. On parle aussi parfois de « data munging ».

Le processus de data wrangling comprend souvent la transformation, le nettoyage et l'enrichissement de données provenant de sources multiples. Grâce au data wrangling, les données analysées sont plus précises et plus significatives, ce qui permet d'améliorer les solutions, les décisions et les résultats.

En raison de l'augmentation de la collecte et de l'utilisation des données, en particulier des données diverses et non structurées provenant de diverses sources de données, les entreprises sont maintenant confrontées à de plus grandes quantités de données brutes et leur préparation en vue d'une analyse peut prendre du temps et être coûteuse.

Le libre-service et l'automatisation analytique peuvent accélérer et améliorer la précision des processus de data wrangling en éliminant les erreurs humaines survenant lors de la transformation des données avec Excel ou d'autres processus manuels.

Pourquoi le libre-service est-il important ?

La complexité des jeux de données a accru le temps nécessaire à leur extraction, à leur nettoyage et à leur organisation en amont d’une analyse plus vaste. Parallèlement, alors que les données guident pratiquement toutes les décisions, les métiers ont moins le temps d'attendre que des équipes techniques aient fini de les préparer. C'est là que le data wrangling devient précieux.

Cela nécessite un modèle de libre-service pour un modèle d'analyse de données plus démocratisé. Ce modèle de libre-service avec des outils de data wrangling permet aux analystes de traiter plus rapidement des données plus complexes, de produire des résultats plus précis et de prendre de meilleures décisions. De plus en plus d'entreprises ont commencé à utiliser des outils de data wrangling en amont de l'analyse, en raison des possibilités qu'ils offrent.

Les étapes du data wrangling

Le data wrangling comprend six étapes majeures : explorer, transformer, nettoyer, enrichir, valider et stocker.

Explorer : l'exploration ou la découverte de données est un moyen d'identifier des schémas, des tendances et des informations manquantes ou incomplètes dans un jeu de données. L'exploration se fait en grande partie avant la création de rapports, de visualisations de données ou l'entraînement de modèles, mais les surprises et les insights peuvent également émerger pendant l'analyse d’un jeu de données..

Nettoyer : les données contiennent souvent des erreurs dues à la saisie manuelle, à des informations incomplètes, à la collecte automatique depuis des capteurs ou même à un dysfonctionnement des équipements. Le nettoyage des données consiste à corriger les erreurs de saisie, à supprimer les doublons et les valeurs inhabituelles (si nécessaire), à éliminer les données incomplètes et à déduire les valeurs null en s'appuyant sur une modélisation statistique ou conditionnelle pour améliorer la qualité des données.

Transformer : il est important de transformer ou de structurer les données. Si ce n'est pas fait en amont, cela peut compromettre le reste du processus de wrangling. La transformation des données consiste à les mettre dans le bon format pour qu'elles soient utiles dans un rapport, une visualisation ou un processus analytique ou de modélisation. Il peut s'agir de créer de nouvelles variables (c'est-à-dire des caractéristiques) et d'appliquer des fonctions mathématiques aux données.

Enrichir : l'enrichissement ou la fusion rend un jeu de données plus utile en intégrant des sources supplémentaires telles que des recensements fournis par des organismes tiers faisant autorité et des données firmographiques ou démographiques. L'enrichissement peut également aider à découvrir d'autres informations exploitables dans les données d'une entreprise ou susciter de nouvelles idées pour collecter et stocker des informations supplémentaires sur les clients à l'avenir. Cette étape est l'opportunité de faire preuve de stratégie en déterminant quelles données supplémentaires seraient utiles pour un rapport, un modèle ou un processus métier.

Valider : les règles de validation sont des séquences de programmation répétitives qui vérifient la cohérence, la qualité et la sécurité des données. Parmi les exemples de validation, citons la garantie d'une distribution uniforme des attributs qui devraient être distribués normalement (par exemple les dates de naissance) ou la confirmation de l'exactitude des champs par une vérification effectuée dans toutes les données. C'est une étape cruciale du processus de data wrangling.

Stocker : la dernière partie du data wrangling concerne le stockage du produit final, ainsi que de toutes les étapes et transformations qui ont eu lieu, afin que le processus puisse être vérifié, compris et reproduit à l'avenir.

Les avantages du data wrangling

Le data wrangling facilite l'analyse et l'interprétation des informations, ce qui présente de nombreux avantages :

1. Clarté et compréhension accrues : si vous avez déjà rencontré des données mal organisées ou un grand jeu de données difficiles à interpréter, vous savez combien il peut être frustrant de ne pas pouvoir comprendre ce que les données représentent et à quoi elles peuvent servir. Avec un processus de data wrangling bien effectué, les jeux de données sont plus faciles à utiliser pour le reporting dans Tableau et d'autres outils de visualisation de données.

2. Cohérence des données : les entreprises utilisent souvent des données de sources multiples, y compris de tiers, ce qui peut donner lieu à de nombreuses erreurs. Une étape importante du processus de data wrangling consiste à créer des jeux de données uniformes qui facilitent l'élimination des erreurs dues aux interventions humaines et aux différences de mise en forme d'un tiers à l'autre, ce qui améliore la précision de l'analyse.

3. Amélioration de l'exactitude et de la précision des données : la façon dont les données sont maniées et organisées peut affecter l'exactitude et la précision de l'analyse, en particulier lorsqu'il s'agit d'identifier des schémas et des tendances pertinents. Un bon data wrangling consiste par exemple à organiser les données par valeurs numériques plutôt que par catégories ou à les placer dans des tables plutôt que dans des colonnes. Le regroupement des données similaires améliore la précision.

4. Amélioration de la communication et de la prise de décision : une plus grande clarté et une meilleure précision permettent à d'autres personnes de comprendre et d'interpréter plus vite les données, ce qui améliore la compréhension et la communication entre les équipes. Cet avantage peut conduire à une collaboration accrue, à la transparence et à de meilleures décisions.

5. Optimisation des coûts : la réduction des erreurs, l'organisation des données et le renforcement de la collaboration permettent une utilisation plus efficace du temps, ce qui se traduit par des économies pour les entreprises. Par exemple, des données soigneusement nettoyées et organisées réduisent les erreurs et permettent aux développeurs de créer plus vite des rapports ou des modèles de machine learning. Des jeux de données cohérents permettent aux data scientists de réutiliser plus facilement des algorithmes pour leurs modèles ou d'en appliquer de nouveaux via la Data Science et le machine learning.

L'avenir du data wrangling

Avant, le data wrangling incombait aux développeurs et aux experts IT qui maîtrisaient l’administration des bases de données et les langages SQL, R et Python. L'automatisation analytique a changé la donne : les feuilles de calcul laborieuses sont devenues inutiles et les data scientists, les analystes et les experts IT peuvent maintenant facilement appliquer le data wrangling à des données complexes et les analyser.

Bien démarrer avec les outils de data wrangling

Alteryx Designer et Designer Cloud (anciennement Trifacta Wrangler) utilisent une interface utilisateur no-code, ce qui permet aux utilisateurs professionnels non techniques de remanier facilement les données d'une manière vérifiable et reproductible.

Les outils de data wrangling sont intégrés à chaque étape d'Alteryx Platform avec :

• Les outils de transformation : Organiser, Agréger, Transposer, etc.
• Les outils de préparation et de nettoyage : Formule, Filtrer, Nettoyage, etc.
• Les outils d'enrichissement des données : insights géographiques, insights métier et Analyse comportementale

Modèles de data wrangling

Les modèles de data wrangling peuvent vous aider à accroître la rapidité, l'efficacité et la précision de vos données au cours du processus de data wrangling.

Bien que vous puissiez utiliser des feuilles de calcul pour le data wrangling, elles présentent des risques d'erreurs humaines. En outre, les processus ne sont pas facilement reproductibles, même lorsque vous utilisez des fonctions et des scripts. De plus, les feuilles de calcul ne peuvent traiter que certains types de données.

Même si les langages de programmation open source, tels que R, peuvent prendre en charge le traitement des données, ce peut être très chronophage, même avec des scripts. Ils ne sont pas non plus conçus pour la gestion des données et les grands jeux de données peuvent rapidement épuiser les ressources disponibles.

Pour faciliter le data wrangling, de nombreuses entreprises proposent des modèles et wranglers tels qu'Alteryx Designer Cloud.

Si vous souhaitez accélérer votre processus de data wrangling, découvrez ces Kits de démarrage, qui fonctionnent avec Alteryx Analytics Automation Platform. Ils couvrent de nombreux cas d'usage et secteurs d'activité, et incluent des intégrations avec les services de lac de données et d'entrepôt de données les plus répandus.