Qu'est-ce que le Data Wrangling ?

Le data wrangling est le processus consistant à rassembler des données provenant de diverses sources et à les nettoyer pour en faciliter l'accès et l'analyse. La quantité de données collectées aujourd'hui augmente rapidement, ce qui oblige les organisations à mettre en place des processus pour les manipuler et les organiser, dans le but ultime de simplifier les flux de préparation des données.

Diagramme de Data Wrangling

Une analyse de données réussie dépend de données organisées, précises et exploitables. Or, des études montrent que 50 à 80 % du temps d'analyse est consacré à la manipulation de données comportant des erreurs, des incohérences et une mauvaise organisation pour l'analyse. Les meilleures solutions de data wrangling actuelles permettent une manipulation de données automatisée et en ligne qui vous permet de connecter, de mélanger, de nettoyer et d'extraire des données de n'importe quelle source, y compris des sources de big data.

La première étape de l'analyse consiste à recueillir des données. Ensuite, lorsque vous commencez à analyser et à creuser pour trouver des réponses, il devient souvent nécessaire de se connecter à des informations provenant de diverses sources de données et d'en faire un mashup. Les données peuvent être désordonnées, désorganisées et contenir des erreurs. Dès que vous commencerez à travailler avec elles, vous verrez qu'il est nécessaire de les enrichir ou de les développer, en ajoutant des regroupements et des calculs. Il est parfois difficile de comprendre quelles modifications ont déjà été apportées.

Passer d'un outil de traitement des données à un autre ralentit le processus d'analyse et peut entraîner des erreurs. Il est important de trouver une fonction de traitement des données qui vous permette d'apporter facilement des ajustements aux données sans quitter votre analyse.

E-book gratuit : Quel type d'analyse vous convient le mieux ? Reporting, analyse prédictive, et tout ce qui se trouve entre les deux.
E-book gratuit : Quel type d'analyse vous convient le mieux ? Reporting, analyse prédictive, et tout ce qui se trouve entre les deux.
Quel type d'analyse vous convient le mieux ? Identifiez la meilleure solution pour votre entreprise.

Les avantages du data wrangling

Accéder à n'importe quelle source de données et les relier

Les meilleures solutions actuelles de data wrangling vous permettent de connecter toutes vos données provenant de sources diverses. En mélangeant et en faisant correspondre vos données, qu'elles soient structurées ou non structurées, vous pouvez obtenir une vue plus claire et plus complète des données et générer des informations.

Passer plus de temps à analyser les données

Au lieu de passer des heures innombrables à essayer d'organiser vos données avant même de pouvoir commencer à comprendre ce qu'elles signifient pour votre entreprise, utilisez une solution de data wrangling pour gagner du temps et de l'argent. Vous pourrez alors vous concentrer sur des analyses plus approfondies, consacrer plus de temps à la data exploration, et faire jaillir des idées qui pourront être utilisées pour améliorer votre activité.

Garantir la fiabilité des données

Le data wrangling ajoute de la crédibilité à vos données. En nettoyant et en organisant toutes vos données, vous pouvez être sûr que l'analyse qui suit produit des résultats précis sur lesquels vous pouvez agir sans vous poser de questions.

Accès et collaboration faciles

En simplifiant vos données, le data wrangling permet un accès plus facile à un public plus large au sein de votre organisation. En rendant vos données plus faciles à comprendre, vous ouvrez la discussion aux non-experts, ce qui permet des décisions plus rapides et une collaboration plus riche entre les équipes.

Capacités essentielles du data wrangling

Data wrangling rapide et facile en ligne

Les meilleures solutions actuelles de data wrangling vous permettent d'effectuer la préparation et l'analyse des données sur la même plateforme, et dans la source de données elle-même. Le data wrangling en ligne permet aux utilisateurs professionnels de faire des ajustements : mashup de colonnes et de lignes à partir de diverses sources de données ; dépivoter en un clic ; changer le type de données, la catégorie et le nom de la colonne ; grouper dynamiquement les colonnes à partir de visualisations ; modifier l'ordre de tri ; diviser les colonnes intelligentes et nettoyer les données en remplaçant les valeurs erronées ou manquantes. La prise en charge complète de l'API vous permet d'insérer des fonctions, comme l'ajout ou la modification de types de jointures, pour obtenir des informations plus approfondies.

Enregistrement automatique de chacun de vos pas

Les meilleures solutions de data wrangling construisent automatiquement un pipeline de données sur le canevas de données de la vue source qui documente toutes les étapes du data wrangling et de l'analyse. De cette façon, la traçabilité et l'auditabilité du modèle de données peuvent être assurées et facilement partagées, avec des informations sur les sources de données, les connexions, les opérations et les transformations automatiquement enregistrées.

L'impact du data wrangling

Le data wrangling est une étape essentielle pour s'assurer que vous obtenez des informations précieuses et précises à partir de vos données pendant l'analyse. Le data wrangling permet de transformer vos données désordonnées, complexes ou incomplètes en informations exploitables et faciles à utiliser. Compte tenu des immenses quantités de données auxquelles les entreprises sont confrontées aujourd'hui, le data wrangling est nécessaire pour séparer les données pertinentes des autres. Le data wrangling protège les entreprises contre les données non fiables, en aidant à donner un sens à des ensembles de données complexes et à déterminer les incohérences ou les erreurs qui doivent être modifiées.

Un data wrangling efficace peut aider les analystes à passer plus de temps à analyser réellement les données. Au lieu de passer la majorité du temps à essayer d'organiser et de nettoyer les données avant de commencer l'analyse ou de tirer des conclusions, les analystes peuvent se concentrer sur la prise de meilleures décisions basées sur des données précises.

Le data wrangling peut également favoriser la collaboration avec davantage d'employés, même ceux qui ne sont pas des experts en données. En simplifiant des ensembles de données complexes, le data wrangling peut faciliter la compréhension du sens qui se cache derrière les données. Avec plus de collaboration sur les données, les organisations peuvent fournir des informations précieuses à un public plus large et prendre des mesures plus rapidement.

Tirer de la valeur du data wrangling

Les meilleures solutions actuelles de data wrangling vous permettent de réparer vos données de manière interactive pendant que vous les analysez, éliminant ainsi les allers-retours entre la préparation et l'analyse des données. Cette approche intégrée de la préparation et de l'analyse des données est plus facile à utiliser, permet un nettoyage rapide des données, ce qui est rentable.

La préparation des données est toujours nécessaire avant l'analyse, mais vous ne savez presque jamais ce qu'il faut faire avant d'examiner les données. Au fur et à mesure que vous apportez des modifications, il est important de les valider. Le data wrangling peut offrir un aperçu visuel des sources de données, des connexions, des opérations et des transformations dans un schéma. Que vous nettoyiez et combiniez des données provenant de plusieurs sources, ou que vous les enrichissiez et les transformiez, vous pouvez visualiser des informations détaillées sur les opérations de données effectuées et avoir un aperçu des résultats. Cela vous permet d'établir et de gérer les meilleures pratiques pour le data wrangling et de rester agile tout en maintenant la gouvernance.

Essayez TIBCO Spotfire - Essai gratuit
Essayez TIBCO Spotfire - Essai gratuit
Avec TIBCO Spotfire, la solution d'analyse la plus complète du marché, découvrez facilement de nouvelles informations à partir de vos données.

Quels sont les principaux cas d'utilisation ?

  • Analyse du marketing : le marketing moderne s'appuie sur les données pour cibler avec précision les clients potentiels, personnaliser les expériences des clients et les fidéliser. Mais à mesure que les appareils IoT gagnent en popularité et que les organisations commencent à suivre des quantités plus importantes et plus complexes de données sur leurs clients, les marketeurs ont besoin d'outils de data wrangling pour gérer toutes ces données. Une fois le data wrangling effectué, les services marketing peuvent analyser les données et prendre des décisions plus intelligentes, basées sur les données.
  • Applications de machine learning : alors que la popularité du machine learning et de l'intelligence artificielle (IA) ne cesse de croître, les entreprises ont encore du mal à garantir une excellente qualité des données pour des modèles précis. Pour lutter contre ce problème, les entreprises doivent utiliser des solutions de data wrangling pour rassembler des données provenant de sources multiples et disparates, et permettre l'évolutivité des big data.
  • Systèmes de santé : le secteur des soins de santé est de plus en plus axé sur les données, mettant en œuvre l'analytique pour favoriser l'efficacité et garantir la meilleure qualité de soins aux patients. Mais pour obtenir ces résultats, les prestataires de soins de santé doivent manipuler de grandes quantités de données provenant de dossiers médicaux, de données sur les patients, d'informations démographiques et de résultats de recherche.
  • Services financiers et bancaires : les services financiers et bancaires s'appuient aujourd'hui sur les données pour stimuler les relations avec les clients, améliorer les opérations et fournir un excellent service à la clientèle. Pour ce faire, les institutions financières doivent manipuler les données transactionnelles et les données clients pour conserver un avantage concurrentiel. Ces données sont également importantes pour détecter les fraudes ou les risques et répondre aux exigences de conformité.
  • Voyages et hôtellerie : le big data dans le secteur du voyage et de l'hôtellerie ouvre de nouvelles perspectives aux entreprises qui savent en tirer parti. Les entreprises qui utilisent le data wrangling pour collecter et analyser les données des clients seront en mesure de créer des expériences client engageantes et d'améliorer l'efficacité opérationnelle.
  • Statistiques sur les électeurs et les élections : les élections d'aujourd'hui s'appuient sur les données pour s'engager auprès des électeurs, comprendre les questions clés et élaborer une stratégie de campagne. Cependant, pour créer une stratégie de campagne politique basée sur les données, il faut beaucoup de data wrangling pour garantir des prédictions exactes.

Principales sources de data wrangling

  • Données non structurées
  • Données structurées
  • Données quantitatives
  • Données qualitatives
  • des projets Big Data.
  • Données machine
  • Données en temps réel
  • Données ouvertes
  • Données opérationnelles