Le nettoyage des données est une étape primordiale dans tous les projets de data science et d’intelligence artificielle.
Les données représentent le point de départ de presque tous les processus technologiques qui visent à résoudre un problème spécifique. Elles proviennent de différentes sources et peuvent être d’une quantité massive. Aussi, la première phase lors de traitement des données consiste à les nettoyer pour ne garder que ceux qui ont de la valeur.
Les données sales
Dans le domaine de l’informatique, l’expression « garbage in, garbage out » est bien connue. Pour faire simple, elle sous-entend que les données d’entrées sales produisent des résultats tout aussi mauvais. Autrement dit, résoudre un problème, qu’il relève de la data science ou de l’intelligence artificielle, nécessite avant toute chose des données de qualité. Mais quels sont les types de données qui ne répondent pas à ce critère et qui nécessitent un nettoyage ?
Les doublons occupent beaucoup d’espace pour rien et peuvent même affecter l’analyse des données. Mais un surplus de données n’est pas le seul problème. Les données incomplètes impactent également les processus de data science.
Par ailleurs, les informations incohérentes ou désynchronisées entraînent une complication dans la segmentation des données. De même, les données obsolètes empêchent la résolution des problèmes dans les meilleurs délais.
Les outils de nettoyage des données
Le nettoyage des données est donc la phase qui doit précéder tout processus de traitement d’informations. Il ne s’agit pas seulement de se débarrasser des données sales, mais également de garantir leur qualité.
Par exemple, Clean & Match de Winpure permet de filtrer, de regrouper et de dupliquer les données. Il peut s’appliquer à différentes bases de données comme les serveurs SQL et les tableurs. Pour sa part, Open Refine nettoie, inspecte et modifie les données tout en sauvegardant l’historique. Cet outil fonctionne sur tous les types d’opérations de data science. D’autre part, pour les données de type Excel, TXT, etc., Data Ladder propose d’identifier et de corriger les erreurs afin de créer un ensemble de données homogène.
Pour ceux qui préfèrent le libre-service, TIBCO Clarty est un outil de nettoyage de données accessible via le cloud. De ce fait, il permet de nettoyer les données depuis diverses applications de bureau. Enfin, Parabola est une solution no code pour le traitement de données provenant de sources externes vers un flux de données existant. Il fonctionne en quelque sorte comme un outil de collage pour les données.
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