Qu'est-ce que le Data Wrangling et comment le faire efficacement

De nos jours, les données sont ce qui régit notre vie quotidienne ainsi que la fortune des entreprises. Ils peuvent provenir de sources diverses, à des moments différents, et sont disponibles sous différents formats. Dans ces données se trouvent des informations inestimables qui attendent d'être glanées par les scientifiques des données, mais avant cela, ils auraient besoin des données dans le bon ordre et dans un format cohérent pour pouvoir effectuer une analyse.

Afin de donner un sens à quelque chose que vous trouvez dans un format / une mise en page entièrement brouillé, vous devez d'abord commencer par l'organiser d'une manière qui aurait un sens à distance et le rendrait possible pour une analyse plus approfondie.

C'est exactement là que les conflits de données entrent en jeu.

Grâce au nettoyage, à la structuration et à l'unification de données encombrées et complexes en ensembles, la gestion des données garantit que les données deviennent faciles d'accès et d'analyse. Il s'assure qu'il n'y a pas de pile de données désorganisées pendant l'analyse. Cela est nécessaire car s'il y a ne serait-ce qu'un élément qui n'est pas à sa place au cours de cette étape, l'analyse suivra un mauvais cours, conduisant ainsi à des résultats incorrects, rendant ainsi l'ensemble du processus contre-productif et futile.

Il existe certaines étapes distinctes dans le prétraitement des données :

1. Nettoyage des données
2. Intégration de données
3. Transformation des données
4. Réduction de donnée

Le prétraitement des données est un pré-requis nécessaire au traitement des données. Le data wrangling est utilisé pour convertir les données brutes dans un format pratique pour la consommation.

Également connue sous le nom de data munging, cette méthode suit certaines étapes telles que :

1 – Extraire des données de plusieurs sources,

2 – Trier les données à l'aide d'algorithmes,

3 – Réduire les données en morceaux discernables et

4 – Les stocker dans une base de données prête pour une analyse plus approfondie.

Différence entre ETL/Data Wrangling :

ETL, qui est l'abréviation de Extract, Transform and Load, est un outil utilisé pour extraire des données de bases de données et les placer dans une autre base de données plus pertinente. En raison de leur similitude, dans le sens où ils facilitent tous deux le tri des données, ETL et Data Wrangling sont souvent confondus.

Voici quelques différences qui délimitent la similitude entre les deux et vous aident ainsi à mieux comprendre Data wrangling.

1. La base d'utilisateurs est différente :

La lutte contre les données répond à la conviction que les personnes qui connaissent et comprennent les données devraient être celles qui explorent et préparent les données. Cela signifie qu'il est conçu pour les analystes commerciaux, les utilisateurs du secteur d'activité, les gestionnaires et bien d'autres comme ceux-ci. Au contraire, ETL se concentre sur les utilisateurs finaux basés sur l'informatique qui reçoivent des exigences de leurs homologues commerciaux. Ils sont tenus de mettre en œuvre des pipelines à l'aide d'outils ETL pour fournir les données souhaitées aux systèmes dans un format spécifié.

2. Les données organisées sont différentes

L'apparition de solutions de lutte contre les données est née de la nécessité, car les données sont générées à un rythme effréné ces jours-ci. La plupart des données que les analystes commerciaux doivent traiter se présentent sous différents formats et sont soit trop volumineuses, soit trop complexes pour être utilisées avec des outils traditionnels comme Excel. La gestion des données fournit la bonne solution à ce problème car elle est spécifiquement conçue pour gérer une gamme variée de données de toutes les longueurs de complexité.

L'ETL, quant à lui, est conçu pour gérer des données généralement bien structurées. Il n'est pas fait pour traiter des données volumineuses ou complexes ou nécessitant une extraction et une dérivation.

3. Les cas d'utilisation sont différents

Les cas d'utilisation en matière de lutte contre les données sont de nature plus exploratoire et sont menés par des entreprises ou des départements plus petits avant de se lancer dans quelque chose de majeur comme une organisation. Les utilisateurs de data wrangling essaient généralement de travailler avec de nouvelles sources de données ou une nouvelle combinaison de sources de données. ETL extrait, transforme et charge les données dans un entrepôt de données centralisé qui peut être utilisé pour le reporting et l'analyse, au fur et à mesure des besoins.

Rôle de la gestion des données dans le processus d'analyse

La mesure dans laquelle les données sont utiles dépend en grande partie de la capacité de chacun à les démêler. Et bien qu'il y ait des progrès considérables dans la technologie, les analystes ont du mal à travailler avec des ensembles de données brutes volumineux et complexes. Il a été noté que l'organisation des données en morceaux discernables consomme au moins 50 à 80 % du temps d'un analyste. C'est pourquoi la lutte contre les données est une telle aubaine.

Comme vous devez le savoir maintenant, la gestion des données est la capacité de transformer des données brutes et désordonnées en quelque chose qu'il est possible d'analyser. C'est en raison de cette nature essentielle de la lutte contre les données qu'elle est maintenant devenue l'extrémité avant des processus analytiques partout dans le monde.

Les données modernes comprennent des ensembles de données contenant des variables de différentes longueurs et classes. De nombreux calculs mathématiques et statistiques opèrent sur différents types de données. La gestion des données aligne tout cela en une chaîne de données compréhensible qui peut être facilement traitée et analysée par des outils.

Comment améliorer l'efficacité du Data Wrangling ?

Compte tenu de l'importance du Data Wrangling pour l'aspect analytique des choses, l'amélioration de son efficacité est primordiale. Plus les résultats générés sont précis, plus les stratégies sont efficaces à la lumière des données qui en émanent.

1. Cartographie des données

La cartographie des données est trop souvent considérée comme la tâche la plus ardue et l'une des principales causes de retards et d'erreurs. L'un des moyens de résoudre ce problème consiste à jouer avec les données. Cela peut ne pas sembler aussi avantageux sur le plan économique, mais c'est l'un des meilleurs moyens de réduire les heures passées à cartographier les données. Les laboratoires de données peuvent être utiles lorsque les analystes de données ont la possibilité d'utiliser des sources de données potentielles et des variables pour savoir lesquelles sont réellement prédictives ou utiles pour l'analyse ou la modélisation.

2. Recruter des spécialistes des données non informatiques

L'incorporation d'experts en données non informatiques est une décision que les entreprises modernes ont cessé de faire et qui a conduit à toute l'énigme en premier lieu. S'il est vrai que les données ont besoin d'analystes et de spécialistes, elles ont aussi besoin des services d'experts de la modélisation des données, de la qualité des données et aussi de ceux des métadonnées.

3. Offrir de la valeur pour justifier l'investissement

Il est nécessaire d'étudier les exigences en matière de données afin de pouvoir esquisser des décisions qui peuvent aider à obtenir un potentiel et une valeur commerciaux plus élevés. Cela doit cependant être de nature très précise et rien ne peut être laissé au pur hasard. Fournir de la valeur est un terme que les dirigeants utilisent de nos jours au lieu du terme "cas d'utilisation".

Quelles autres étapes suivez-vous pour permettre une gestion efficace des données ? Écrivez-nous et faites-nous savoir