Le profilage permet d’identifier des informations vraiment exploitables dans la base de données. Les entreprises gèrent aujourd’hui un gros volume d’information pour lesquelles une grande partie n’est pas du tout utilisable. La qualité des données sous-tend la prise de décision et d’autres processus opérationnels, mais ce n’est pas une mince affaire.
Pourquoi est-ce important ? Comment le faire ? Dans cet article, on décrira leur pertinence, leurs outils et leur mise en œuvre pour mener à bien votre stratégie.
Qu’est-ce que le profilage de données ?
Est un processus qui consiste à analyser les données collectées afin de s’assurer de leur exactitude, intégralité, pertinence et cohérence. Il permet de garantir la qualité des informations utilisées dans les applications, les systèmes et les processus commerciaux.
Le profilage des données est une étape cruciale dans le processus de gestion des données. Il fournit des informations précieuses qui peuvent être utilisées pour :
- améliorer votre système d’information,
- augmenter l’efficacité opérationnelle,
- la planification de projets de migration de données et
- la préparation de données pour des analyses.
Pourquoi le faire ?
La qualité des données est primordiale pour assurer la réussite des activités commerciales. Aucune entreprise est excepté d’avoir des erreurs de données, des doublons, des inexactitudes et d’autres défauts dans leur base. Désormais des coûts élevés, des pertes de revenus, des retards de projet, un manque de performance et de confiance envers l’organisation.
Avoir des informations incohérentes peut également compromettre la prise de décision, la conformité réglementaire et la gestion des risques.
Alors qu’il permet de découvrir des anomalies et des incohérences, ainsi que de déterminer les relations des informations. Ceci facilite l’identification des données dupliquées, erronées ou en double.
Utilité en entreprise
Selon le Harvard Business Review, seulement 3% des données répondent aux normes de qualité.
Les entreprises recueillent une grande quantité d’informations, dont une grande partie n’est pas vraiment exploitable. De sorte qu’il est difficile de trouver des informations fiables et utilisables. À mesure que le profilage de données est essentiel, cette technique va vous permettre de :
- Comprendre la qualité des données
Il permet d’identifier les incohérences, les erreurs, les doublons et les valeurs manquantes. En comprenant ces problèmes, les entreprises peuvent déterminer les mesures à prendre pour améliorer leur stratégie. - Améliorer la prise de décision
Un profilage de données bien établi permet de mieux comprendre les clients, les marchés et les tendances. Les entreprises peuvent ainsi prendre des décisions plus précises. - Réduire les coûts
Des coûts liés au stockage et à la manipulation des données. - Conformité
Les entreprises doivent maintenir leurs données conformes aux lois et réglementations en vigueur. De surcroît que cette technique aide à détecter les vulnérabilités potentielles. Il s’assure que les données sont en conformité avec les normes en matière de confidentialité et de sécurité.
Le profilage de données permet aux entreprises d’obtenir une vision claire de leurs données. C’est qu’en effet elles améliorent leur efficacité, leur productivité et leur rentabilité.
Avantages :
Le profilage de données contribue à améliorer la qualité des données, en augmentant ainsi l’efficacité de l’organisation et sa compétitivité. Parmi les avantages du profilage de données, on peut citer :
- Une augmentation de la productivité et de l’efficacité : réduire le temps et des ressources nécessaires pour corriger les erreurs de donnée. Ainsi qu’éviter les problèmes de données récurrents et améliorer la conformité réglementaire.
- Une réduction du risque : offrir une vision claire des problèmes de qualité de données, et réduire les risques liés aux erreurs de données.
- Une amélioration des relations avec les clients : étant donné que la qualité des données est un indicateur de la qualité des services offerts par une entreprise. Dans l’ensemble, un profilage régulier des données peut favoriser la fidélité des clients et renforcer leur confiance envers l’entreprise.
Quels sont les niveaux de cette technique ?
Il existe différents types de profilage de données qui répondent à un besoin spécifique :
- Identifier le format ou la structure de la donnée
Le premier niveau implique des techniques simples pour identifier les éléments clés des données. Par exemple, les formats, les valeurs minimales et maximales, la taille, les modèles de données, les fréquences d’apparition, entre autres. - Identifier les relations et les tendances
Le deuxième utilise des techniques plus avancées pour extraire des informations plus riches. Telles que les corrélations entre les attributs, les relations entre les enregistrements, les structures hiérarchiques. Il vise à explorer les données en profondeur et à dégager des tendances, des schémas ou des anomalies. - Vérifier la qualité de la donnée
Le troisième vise à intégrer les données dans leur contexte d’utilisation et à les évaluer en termes de pertinence, d’exactitude et de qualité. Il implique des aspects tels que la sémantique des données, les règles de validation et de gouvernance, les référentiels de données. - Profilage de données avancé et automatisé
Le quatrième inclut des techniques avancées d’analyse de données, basées sur l’intelligence artificielle (IA) et l’apprentissage automatique (machine learning). Il catégorise les données plus précises, automatise la prise de décision et préconise des actions en temps réel en fonction de l’analyse réalisé.
Méthodologie :
Le profilage de données peut être effectué manuellement ou à l’aide d’outils de profilage de données automatisés. Dans les deux cas, il est important de suivre les étapes suivantes pour garantir la qualité des résultats :
- Identifier les sources de données à profiler
Les bases de données à utiliser et leur origine, site web, applications, réseaux sociaux. - Examiner les données pour comprendre leur contenu et leur structure : Identifier le format de la donnée et sa nature.
- Définir les règles et les critères de validation des données pour évaluer leur qualité
Les normes auxquelles doivent répondre les données pour savoir qu’elles sont exploitables en fonction de leur cycle de vie. - Effectuer une analyse pour déterminer la qualité des données et les problèmes potentiels, notamment les doublons, les valeurs manquantes et les incohérences
Avec l’aide des outils on peut identifier de manière précise quelles sont les données qui ne répondent pas aux normes de qualité. - Présenter les résultats de l’analyse pour aider les utilisateurs à comprendre les problèmes potentiels et à les résoudre
En utilisant des reportings ou des tableaux de bord pour suivre la qualité des données.
Le profilage de données peut également aider à identifier les relations entre les données et à détecter des relations non évidentes. Par exemple, il peut identifier des clients qui ont des profils similaires ou des produits qui ont des caractéristiques communes.
Ce qu’il faut retenir
Il est important de souligner que le profilage de données ne constitue pas une solution complète pour garantir la qualité des données. Il doit être utilisé en conjonction avec d’autres techniques. Tellement que la validation des données, l’enrichissement des données et la normalisation des données pour garantir la qualité des données.
Le profilage de données est une technique essentielle pour garantir la qualité des données. Il permet d’identifier les erreurs, les doublons, les valeurs manquantes et les incohérences dans les données. De la même façon que de comprendre leur structure et leur contenu.
Il peut aider à résoudre les problèmes potentiels et à améliorer la qualité globale des données. BeSure vous accompagne tout au long de l’implémentation de cette technique. Plus précisément de vous guider dans la validation de la qualité de vos données.
