Les capacités informatiques ont fortement évolué ces 20 dernières années, ce qui a ouvert de nouvelles perspectives d'analyse de données pour toutes les entreprises. Dès lors, la préparation des données devient indispensable pour renforcer la pertinence des analyses des données qui permettent de prendre des décisions avisées et précises. Il est quasiment impossible pour les entreprises d’avoir un jeu de données complet, parfait et riche à leur disposition, ce qui peut conduire à des biais dans les analyses et donc dans les décisions prises. Si vous aussi vous êtes confronté au quotidien au nettoyage de données volumineuses, nous vous proposons plusieurs manières d'aborder le sujet.
Le nettoyage des données est la première étape du processus de préparation des données visant à identifier et corriger les données inexactes ou altérées. Lorsque les données proviennent de plusieurs sources, comme la base de données produits de différentes marques, le besoin de nettoyage des données est primordial car les sources peuvent contenir des formats de données incompatibles.
Les causes les plus fréquentes dans les données sont les attributs manquants ou qui n’apparaissent pas dans l’emplacement adéquat et les fautes de frappe.
Selon une enquête d’IDC France montrant la répartition du temps hebdomadaire des activités liées à la donnée, l’analyse des données représente moins de 18% du temps alors que 34% du temps est consacré à la préparation de la donnée.
Même si des solutions comme Tableau ou PowerBi se démocratisent de plus en plus et permettent la manipulation de données directement depuis l'outil de data visualisation, une majorité des professionnels utilisent encore des tableurs comme Excel ou Google Sheet pour manipuler la majorité de leurs données. Si vous n'avez que quelques centaines de lignes à nettoyer/enrichir, alors le plus simple reste encore de le faire soi-même, manuellement, pas besoin d'aller chercher la complication. Ces logiciels proposent des fonctionnalités pour nettoyer un peu vos fichiers. Vous pouvez enregistrer des macros pour mémoriser des actions ou opérations, et cela va les transcrire en code informatique exécutable quand vous le souhaitez. Mais cette tâche doit impérativement rester secondaire dans votre métier, car votre mission n'est pas de nettoyer des données, mais de les utiliser, et vous n'avez pas envie de vous retrouver à passer du temps chaque semaine à nettoyer vos données. D'une part, cette tâche rébarbative peut introduire des erreurs, et vous perdez du temps que vous pourriez utiliser à analyser vos données.
Vous pouvez confier à des algorithmes de machine learning de gros volumes de données à dédoublonner, catégoriser, enrichir, corriger. Les récentes avancées dans le domaine de l'Intelligence Artificielles se sont concentrées sur l'application d'algorithmes permettant de nettoyer, catégoriser, dédoublonner et enrichir efficacement de grands volumes de données.
Dans le cas des retailers, utiliser une plateforme d'automatisation utilisant l’intelligence artificielle, comme Unifai, permettra ainsi d’accéder à :
L'usage de la donnée est omniprésente aujourd'hui, quel que soit le secteur d'activité et la fonction occupée dans l'entreprise (fichier client, produits, fournisseurs, etc). Dédoublonnage, catégorisation, rapprochement de fichiers, enrichissement et nettoyage, autant de tâches dont le traitement et la mise en place peut vite devenir laborieux et chronophage. Si vous avez besoin d’automatiser le nettoyage de vos données, notre équipe peut vous aider.
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