Profilage des données 101

Maintenant, les exigences pour qualité des données Les performances sont de plus en plus élevées. Comment analyser rapidement la qualité des données d'un rapport contenant des centaines de millions de données ? Dans cet article, nous vous présenterons la méthode de profilage des données utilisée lors de nos tests. Avant de commencer, découvrons ensemble qu'est-ce que le profilage des données d'abord.

Qu'est-ce que le profilage des données ?

Définition du profilage des données selon WikipédiaLe profilage des données consiste à examiner les données disponibles dans une source existante et à collecter des statistiques et des informations les concernant. Ce processus permet d'obtenir une vue d'ensemble précise des données existantes afin d'identifier les divergences, les risques potentiels ou les tendances. Les entreprises peuvent exploiter les informations clés obtenues lors du profilage des données à leur avantage.

Qu'est-ce que le profilage des données ?

Pourquoi avez-vous besoin d’un profilage des données ?

Elle vous aide à découvrir, comprendre et organiser vos données. Elle devrait être un élément important de la gestion des données par votre organisation, et ce, pour plusieurs raisons.

Tout d'abord, le profilage des données permet de couvrir les bases de données et de vérifier que les informations du tableau correspondent à la description. Ensuite, il peut vous aider à mieux comprendre vos données en révélant les relations entre différentes bases de données, applications sources ou tableaux. Outre la découverte d'informations cachées dans vos propres données, le profilage des données peut également vous aider à garantir leur conformité aux mesures statistiques standard et aux règles métier de votre entreprise.

Quels sont les différents types de profilage de données ?

La plupart des techniques ou processus de profilage de données utilisés aujourd'hui peuvent être classés en trois grandes catégories : la découverte de structure, la découverte de contenu et la découverte de relations. Cependant, l'objectif reste le même : améliorer la qualité des données et mieux les comprendre.

• Découverte de structure : Également appelée analyse structurelle, elle vérifie la cohérence et la cohérence des données dont vous disposez. La découverte structurelle examine également des statistiques de base simples. Vous pouvez obtenir un aperçu de la validité des données en utilisant des statistiques telles que le minimum et le maximum, la moyenne, la médiane, le mode et l'écart type.
• Découverte de contenu : Il s'agit d'examiner de plus près les différents éléments de la base de données afin de vérifier la qualité des données, ce qui peut vous aider à identifier les zones contenant des valeurs nulles, incorrectes ou ambiguës. gestion des données Les tâches commencent par la comptabilisation de toutes les entrées incohérentes et ambiguës d'un ensemble de données. Le processus standardisé de découverte de contenu joue un rôle important dans la résolution de ces petits problèmes.
• Découverte de relations:Il s'agit de découvrir les données utilisées et de tenter de mieux comprendre les liens entre les ensembles de données. Le processus commence par une analyse des métadonnées afin d'identifier les relations clés entre les données et de préciser les liens entre des champs spécifiques, notamment en cas de chevauchement des données. Ce processus peut contribuer à réduire certains problèmes qui surviennent dans entrepôts de données ou d'autres ensembles de données lorsque les données sont mal alignées.

Quels sont les avantages du profilage des données ?

Cela peut apporter une gamme d’avantages aux entreprises ou aux organisations.

1. Améliorer la prise de décision avec des données de haute qualité

Le profilage des données est un processus permettant de garantir la qualité optimale des données utilisées par les utilisateurs. Lorsqu'une entreprise utilise des données fiables et de haute qualité, elle peut les exploiter pour recueillir des informations susceptibles d'avoir un impact positif sur l'activité. Ces informations peuvent provenir de différentes catégories et être utilisées par tous les membres de l'entreprise pour diverses applications. Elles peuvent aider à identifier les défis potentiels et à prédire les trajectoires commerciales.

2. Gestion active des crises

Le profilage des données permet d’identifier les zones problématiques et de les résoudre avant qu’elles ne s’aggravent.

3. Prise de décision prédictive

Grâce au profilage des données, la moindre erreur peut empêcher qu'elle ne se transforme en problème plus grave. Les entreprises peuvent comprendre les différentes conséquences de différents scénarios. Ces capacités permettent de comprendre précisément l'état de l'entreprise et de prendre des décisions d'amélioration à long terme.

4. Assurer un tri organisé

Les ensembles de données proviennent souvent de sources diverses et variées. Ces sources peuvent être les réseaux sociaux, les enquêtes clients et les plateformes de Big Data. Le profilage permet aux utilisateurs de remonter à la source des données, ouvrant ainsi la voie à un chiffrement optimal. Les professionnels peuvent ensuite analyser divers ensembles de données et références afin de s'assurer que les données sont conformes aux paramètres statistiques et aux règles métier standard.

Quelles sont les étapes du profilage des données ?

Grâce au profilage des données, les entreprises analysent de grandes quantités de données selon un processus systématique et répétitif. Ce processus est cohérent et repose sur des indicateurs fixes. Dans le contexte économique actuel, les données étant dynamiques, il est nécessaire de pouvoir évaluer en permanence leur qualité. Cependant, le principal défi pour les entreprises réside dans la mise en place d'outils de profilage de données en interne et dans les coûts élevés qu'ils impliquent. Pour se lancer dans le profilage des données, une entreprise doit suivre quatre étapes principales pour établir une base solide, stable et cohérente.

1. Établissez la base avec Discovery

Toute entreprise qui envisage de se lancer dans le profilage de données doit commencer par une découverte : la structure, le contenu et les relations.

2. Étapes du profilage

Lors du profilage, les organisations commencent par répertorier les détails de chaque jeu de données utilisé. Il s'agit d'un jeu de données offrant une vue claire de tous les jeux de données des utilisateurs. Alors que les grandes entreprises s'appuient sur des systèmes de planification des ressources d'entreprise (ERP) ou disposent de plateformes de gestion de données propriétaires, les plus petites ont tendance à utiliser des options telles que les tableurs. Une fois le profilage terminé, les données peuvent être séparées en fonction de leur utilité et de leur facilité d'accès par rapport aux données moins prioritaires. Ces dernières peuvent être stockées sur des supports de stockage peu coûteux.

3. Normalisation des données

Une fois la séparation des données et la facilité d’accès obtenues, l’étape suivante est la normalisation complète des données.

4. Nettoyage pour une meilleure standardisation

Le nettoyage des données constitue la dernière étape après la normalisation. Il s'agit d'un niveau de normalisation supplémentaire garantissant la correction de toute erreur de formatage causée par l'application des nouvelles règles de normalisation. À ce stade, toutes les données corrompues ou non pertinentes sont supprimées. Une stratégie d'analyse rigoureuse et des sauvegardes fiables peuvent prévenir tout problème ultérieur.

Conclusion

Merci d'avoir lu notre article. Nous espérons qu'il vous aidera à mieux comprendre ce qu'est le profilage des données. Pour en savoir plus sur le profilage des données, nous vous conseillons de consulter notre site. Gudu SQLFlow pour plus d'informations.

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