À l’ère du numérique, les entreprises obtiennent d’énormes volumes de données en ligne. Les données brutes doivent être traitées avec efficacité et prudence. C’est là qu’intervient le traitement des données, qui permet de transformer des données brutes en données utiles susceptibles de fournir des résultats instructifs.
Vous pouvez prendre de meilleures décisions commerciales à l’aide du traitement des données si vous le faites correctement. Vous pouvez en apprendre davantage sur le traitement des données, les étapes à suivre et les meilleures pratiques qui s’y rapportent. Alors, commençons !
Qu’est-ce que la manipulation de données ?
Le traitement des données est le processus qui consiste à transformer des données brutes en une forme plus élaborée en les réorganisant, en les nettoyant et en les enrichissant. Le traitement des données consiste à traiter les données dans différents formats et analyses et à les combiner avec un autre ensemble de données afin de produire des informations significatives. Les stratégies spécifiques varient en fonction des données utilisées et de l’objectif à atteindre.
Les exemples suivants illustrent la manipulation de données :
- Combiner les sources de données pour l’analyse.
- Remplir ou supprimer les lacunes dans les données.
- Suppression des données de projet inutiles ou non pertinentes.
- Identifier les données aberrantes et les expliquer ou les supprimer pour permettre l’analyse.
Le traitement des données peut être effectué manuellement ou automatiquement. Lorsque les ensembles de données sont énormes, il est essentiel de les nettoyer automatiquement. Dans les entreprises dotées d’une équipe de données complète, un scientifique des données ou un autre membre de l’équipe est souvent chargé du traitement des données. Les petites entreprises font souvent appel à des non-spécialistes des données pour nettoyer leurs données avant de les utiliser.
Quels sont les avantages de l’analyse des données ?
Le traitement des données est bénéfique. Lorsque vous considérez les avantages qu’il procure, il est clair que cela vaut la peine de faire l’effort de le comprendre. Voici quelques avantages que la gestion des données peut apporter à votre entreprise :
- Analyse simple : Les analystes commerciaux et les parties prenantes peuvent examiner les données les plus complexes de manière rapide, efficace et efficiente une fois que les données brutes ont été apprivoisées et converties.
- Traitement des données : La procédure transforme les données brutes et non structurées en lignes et en colonnes. Cette technique permet d’enrichir les données afin d’obtenir une compréhension plus approfondie.
- Amélioration du ciblage : La combinaison de données provenant de plusieurs sources vous permet de mieux comprendre votre public, ce qui améliore le ciblage de vos campagnes publicitaires et de votre stratégie de contenu.
- Utilisation du temps : La technique permet aux analystes de passer moins de temps à gérer des données désordonnées et plus de temps à acquérir des connaissances pour prendre des décisions précises basées sur des données simples à comprendre.
- Visualisation des données : Les données peuvent être exportées vers n’importe quelle plateforme d’analyse visuelle pour trier, analyser et résumer les données une fois qu’elles ont été traitées.
Étapes nécessaires à l’analyse des données
Chaque projet de données nécessite une stratégie différente pour garantir que le jeu de données final est fiable et disponible. On parle souvent d’étapes ou d’activités nécessaires à la recherche de données.
Étape 1 : Découverte
Le processus de découverte est l’étape initiale du processus de traitement des données. Il s’agit d’une étape vers une meilleure compréhension des données. Pour faciliter l’utilisation et l’analyse de vos données, vous devez les examiner et réfléchir à la manière dont vous souhaitez les organiser.
Les données peuvent révéler des tendances ou des schémas au cours du processus de découverte. Il s’agit d’une étape cruciale, car elle influencera toutes les actions ultérieures. Il identifie également les problèmes évidents, tels que les valeurs manquantes ou incomplètes.
Étape 2 : Structuration
La plupart du temps, les données brutes incomplètes ou mal formatées ne conviennent pas à l’objectif visé. Le processus consistant à prendre des données non traitées et à les convertir de manière à ce qu’elles puissent être utilisées plus facilement est connu sous le nom de structuration des données.
Il s’agit de la méthode permettant d’extraire des informations pertinentes à partir de nouvelles données. Les données peuvent être structurées dans une feuille de calcul en ajoutant des colonnes, des classes, des titres, etc. Cela améliorera la convivialité et permettra à l’analyste de l’utiliser facilement dans son analyse.
Étape 3 : Nettoyage
Le nettoyage des données implique l’éradication de toutes les imperfections enracinées qui pourraient fausser votre analyse ou en réduire l’utilité. Le nettoyage des données ou la remédiation vise à garantir que les données finales destinées à l’analyse ne sont pas affectées.
Les données brutes contiennent généralement des erreurs qui doivent être nettoyées avant de pouvoir être utilisées. Le nettoyage des données comprend la correction des valeurs aberrantes, la suppression des mauvaises données, etc. Lors du nettoyage des données, vous obtenez les résultats suivants :
- Il supprime les valeurs aberrantes qui peuvent fausser les résultats de l’analyse des données.
- Il modifie le type de données et les simplifie afin d’en améliorer la qualité et la cohérence.
- Il recherche les valeurs en double, élimine les problèmes structurels et vérifie les données pour les rendre plus faciles à utiliser.
Étape 4 : Enrichissement
L’ajout d’un contexte aux données est ce que l’on entend par enrichissement. Ce processus transforme des données préalablement nettoyées et formatées en de nouveaux types. À ce stade, vous devez planifier stratégiquement les informations dont vous disposez déjà afin d’en tirer le meilleur parti.
Le sous-échantillonnage, le suréchantillonnage et l’enrichissement des données sont les meilleurs moyens d’obtenir les données sous leur forme la plus raffinée. Si vous estimez qu’un enrichissement est nécessaire, vous devrez répéter les méthodes pour toutes les données supplémentaires que vous obtiendrez. L’étape de l’enrichissement des données est facultative. Si les données dont vous disposez déjà ne répondent pas à vos besoins, vous pouvez passer par cette étape.
Étape 5 : Validation
Des étapes de programmation répétées sont nécessaires pour garantir que les données sont correctes, cohérentes, sûres et authentiques. Le processus consistant à s’assurer que vos données sont exactes et cohérentes est connu sous le nom de validation des données. Cette étape peut révéler des problèmes à résoudre ou conclure que les données sont prêtes à être analysées.
Étape 6 : Publication
La publication est la dernière étape de la manipulation des données, elle montre en quoi consiste l’ensemble du processus. Il s’agit de placer les nouvelles données dans un endroit où vous et les autres parties prenantes pouvez facilement les trouver et les utiliser. Les informations peuvent être ajoutées à une nouvelle base de données. Si vous suivez les étapes précédentes, vous disposerez de données de haute qualité pour les analyses, les rapports d’activité, etc. La veille stratégique pratique repose sur la synergie entre l’analyse et le reporting, où l’analyse permet de découvrir des informations précieuses et le reporting de communiquer ces résultats aux parties prenantes.
Meilleures pratiques en matière de traitement des données
Il est possible d’exécuter le traitement des données de différentes manières. Les méthodes peuvent varier en fonction du public auquel les données sont destinées. Voici une liste de pratiques recommandées qui s’appliquent en toutes circonstances :
Mieux comprendre votre public
Les besoins uniques en matière de traitement des données sont propres à chaque entreprise. Il est essentiel d’identifier les personnes qui accéderont aux données et les analyseront, ainsi que les objectifs qu’elles entendent atteindre. De cette façon, vous pouvez obtenir des informations utiles sur votre public afin d’en savoir plus sur lui.
Par exemple, vous pouvez obtenir toutes les informations démographiques sur vos clients actuels afin que l’équipe marketing sache qui cibler avec sa publicité.
Sélectionner les données appropriées
Il ne s’agit pas d’avoir beaucoup de données, mais d’avoir des données correctes. C’est pourquoi la sélection des données est si importante. Voici quelques conseils pour sélectionner les données appropriées :
- Évitez d’utiliser des données contenant un grand nombre de zéros ou de nombres identiques ou répétés.
- Restez à l’écart des valeurs calculées et choisissez des données plus proches de la source.
- Recueillir des informations à partir de différents types de plateformes.
- Appliquez certains filtres aux données, puis choisissez un sujet qui répond aux exigences et aux lignes directrices.
Comprendre les données
Vous devez comprendre comment les données sont conformes aux principes et lignes directrices de votre organisation en matière de gouvernance. Observez les faits significatifs suivants :
- Comprendre les données, la base de données et les types de fichiers.
- Explorez l’état actuel des données en utilisant les fonctionnalités fournies par les outils de visualisation.
- Créer des mesures de qualité des données en utilisant la caractérisation.
- Attention aux limites des données.
Adopter des outils et des techniques nouvellement développés
Chaque jour, de nouvelles technologies sont combinées aux technologies existantes et le public ne cesse de s’élargir. Les experts en données doivent s’adapter aux nouveaux outils et aux nouvelles technologies d’analyse pour fournir des services efficaces de traitement des données.
Conclusion
Le traitement des données est devenu de plus en plus important ces dernières années en raison des quantités massives de données qui sont traitées quotidiennement pour améliorer l’expérience des utilisateurs. L’entreprise souffrirait de l’absence d’un système de stockage de données solide et d’investissements dans des techniques de gestion des données. Grâce à cet article, vous devriez avoir une meilleure compréhension de l’extraction de données et des processus impliqués.
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