Notre monde est devenu de plus en plus axé sur les données. Les organisations de toutes tailles ingèrent chaque jour des quantités croissantes de données, et il est essentiel d'en tirer pleinement parti pour ouvrir de nouvelles possibilités.
Cependant, le processus de transformation des données n'est pas simple en raison de la grande quantité de données brutes. Vous serez peut-être surpris d'apprendre que chaque jour, environ 2.5 quintillions octets de données sont générées dans le monde. Un autre problème est que la plupart des données brutes ne sont pas pertinentes pour votre entreprise.
Qu'est-ce que la transformation des données?
De manière générale, la transformation des données est un processus par lequel les données brutes sont transformées en un format optimisé pour vos objectifs commerciaux spécifiques, les rendant ainsi utilisables pour votre entreprise.
Les données brutes de votre entreprise peuvent vous donner beaucoup d'informations sur votre entreprise, vos clients et vos concurrents, ce qui est nécessaire pour que les entreprises prennent des décisions éclairées. Cependant, lorsque les données sont présentées sous leur forme brute, on ne peut pas leur faire confiance. Les données qui y sont contenues sont à la fois non pertinentes et pertinentes. De plus, il peut y avoir des erreurs ou des valeurs manquantes dans les données. Des données en double peuvent parfois être trouvées.
Au cours du processus de transformation des données, les données brutes sont extraites, nettoyées et transformées dans un format adapté à l'intégration, à l'analyse, au stockage et à de nombreux autres processus.
La transformation des données peut être effectuée manuellement ou automatiquement à l'aide d'un outil de transformation des données et peut modifier le format, la structure, le contenu ou le contexte des données pour les rendre plus utiles.
"Au cours du processus de transformation des données, les données brutes sont extraites, nettoyées et transformées dans un format adapté à l'intégration, à l'analyse, au stockage et à de nombreux autres processus."
-Neeraj Agarwal
Pourquoi la transformation des données est-elle nécessaire pour mon entreprise ?
Les entreprises doivent transformer les données pour deux raisons : premièrement, pour les transformer en informations utiles, et deuxièmement, pour les transformer en informations exploitables.
Les données brutes ne fournissent pas beaucoup de valeur. Les données brutes à elles seules rendent difficile la prise de décisions ou l'action. Un humain ou une machine peut utiliser des données lorsqu'elles sont transformées dans un format qu'il peut comprendre. Au cours de ce processus, des algorithmes et des règles sont appliqués aux données pour en tirer des informations et des modèles pouvant être utilisés.
Selon les recherches de Gartner, les entreprises ont subi des pertes totalisant près de 15 milliards de dollars chaque année en raison de mauvaise qualité des données. Les problèmes de qualité des données sont voués à s'aggraver pour les entreprises qui ont un grand nombre de divisions commerciales et des opérations dans une vaste région géographique, ainsi que de nombreux employés, clients, fournisseurs et produits qui doivent être gérés.
Analyses de rentabilisation nécessitant une transformation des données
Pour que toute entreprise réussisse, la transformation des données doit être effectuée quels que soient la taille et le secteur dans lequel elle opère. Cependant, nous avons présenté quelques exemples d'applications de transformation de données qui peuvent apporter le plus grand bénéfice à une entreprise :
E-Commerce
Les activités de commerce électronique produisent chaque jour de nombreuses données, et le succès de l'entreprise dépend en grande partie de la manière dont l'entreprise en tire des informations précieuses. Par conséquent, l'importance de la transformation des données est inévitable pour les entreprises de commerce électronique.
Bancaire
Le secteur bancaire dépend aussi beaucoup des données. De l'information client à la création d'une offre personnalisée aux clients, les banques consommaient une grande quantité de données. La transformation des données peut aider les instituts bancaires à générer des informations précieuses à partir des données brutes.
Système de santé
Parmi toutes les industries qui connaissent la transformation numérique, la santé est au premier plan. Des milliers d'hôpitaux intelligents et d'établissements médicaux intègrent l'intelligence artificielle dans la façon dont ils identifient les maladies possibles et fonctionnent.
Services
Les institutions financières reçoivent des informations sur leurs clients de diverses sources. Ces informations client ne peuvent pas être utilisées directement pour apporter des affaires. Par conséquent, la transformation des données est indispensable pour convertir les données du format brut en informations significatives.
Comment la transformation des données profitera-t-elle à mon entreprise ?
Une solution d'analyse de données n'est pas complète sans une transformation des données. La mauvaise qualité des données peut non seulement être coûteuse, mais elle peut aussi être inutile. Une entreprise doit être capable d'extraire et de transformer des données en informations utiles afin de rester agile et adaptable.
Ci-dessous, nous avons décrit certains des avantages des services de transformation de données pour votre entreprise.
Qualité de Données Améliorée
Plusieurs problèmes peuvent survenir à la suite de mauvaises données. Lorsque vous transformez vos données, vous pouvez donner à votre organisation la possibilité d'éliminer les problèmes de qualité et de réduire les risques d'interprétations erronées pour assurer le bon fonctionnement de votre entreprise.
Réduire les risques
Lorsque vous utilisez des données incohérentes et divergentes, vous mettez en péril vos intérêts financiers et votre réputation. La normalisation et la qualité des données sont essentielles pour réduire ces risques.
Avoir plus de Business Intelligence et de données analytiques disponibles
La majorité des entreprises n'analysent pas leurs données pour obtenir une intelligence économique pour leur entreprise. Les outils de transformation de données sont très efficaces pour améliorer l'accessibilité des données de votre entreprise, les standardiser et les utiliser dans le contexte de l'intelligence.
Gestion efficace des données
Lorsque des données sont intégrées à partir d'une variété de sources, il y a un défi croissant en termes de cohérence des métadonnées. La transformation des données vous aidera à améliorer vos métadonnées ainsi qu'à comprendre l'ensemble de données avec plus de précision.
Visualisation de données
Parmi les différentes étapes impliquées dans le processus de transformation des données, visualisation de données est l'un des plus importants. L'analyse précise et perspicace des données devient plus facile lorsque le bruit est réduit et que la structure des données est améliorée.
Quelles sont les étapes impliquées dans le processus de transformation des données ?
Le processus de transformation des données comporte plusieurs étapes, comme indiqué ci-dessous :
Découverte de données
Pour transformer des données, nous devons d'abord identifier et comprendre les informations contenues dans les fichiers sources. L'analyse des données sources nécessite de tenir compte de la qualité des données, des attributs de qualité et de la structure des données sources. En utilisant cette méthode, une meilleure analyse des données peut être effectuée et une intelligence économique précieuse peut être générée.
Cartographie des données
Dans le cadre de ce processus, les analystes définissent les critères nécessaires pour modifier, faire correspondre, filtrer, joindre et agréger des champs individuels au sein de l'ensemble de sources de données. La cartographie implique l'extraction de la valeur commerciale de plusieurs sources externes et internes, l'unification, puis la transformation des données dans un format analytique et opérationnel.
Extraction De Données
Une étape du processus de migration implique le déplacement des données d'un système source vers un système cible. Les données peuvent être extraites de sources structurées (par exemple, des bases de données) ou de sources non structurées (par exemple, des flux d'événements, des fichiers journaux) de données.
Transformer les données
Il s'agit de la dernière étape du processus de transformation des données. Il existe de multiples sources de données structurées ou non structurées qui sont collectées et converties dans un format pouvant être utilisé par les entreprises pour gérer efficacement leurs données.
Examen des données
Une fois les données transformées, vous devrez les vérifier à nouveau pour vous assurer que la transformation a été exacte. Le processus d'examen peut être assimilé au processus d'assurance qualité.
Quelles sont les différentes méthodes de transformation de données ?
Il existe plusieurs méthodes de transformation de données disponibles pour obtenir des informations précieuses à partir des données :
Transformation manuelle des données
L'étape suivante consiste à écrire manuellement un petit morceau de code pour implémenter la transformation des données. R, Python et SQL sont quelques-uns des langages de programmation les plus populaires qui peuvent être utilisés pour effectuer une transformation manuelle des données.
Les méthodes de transformation manuelle des données demandent du temps et des efforts pour transformer manuellement les données. De plus, le processus nécessite beaucoup de temps pour coder manuellement les transformations, tester les transformations et maintenir les codes de transformation.
Transformation des données avec des outils ETL sur site
ETL fait référence à l'extraction, la transformation et le chargement. Il s'agit principalement d'extraire des données d'une ou plusieurs sources, de les transformer dans un format cohérent, puis de les charger vers la destination souhaitée.
La transformation des données peut être très coûteuse lors de l'utilisation d'outils ETL sur site, et par conséquent, les entreprises se tournent désormais vers des méthodes ETL basées sur le cloud pour effectuer leurs transformations de données.
Transformation des données avec des outils ETL basés sur le cloud
Les outils ETL basés sur le cloud sont une autre méthode de transformation de données très efficace. Avec l'aide de ces instruments, les organisations peuvent traiter de grands volumes de données provenant d'une variété de sources différentes de manière efficace et rapide.
Le nom implique que ces outils fonctionnent via les serveurs cloud, ce qui signifie qu'ils sont plus rentables que les méthodes ETL sur site.
Les meilleurs outils de transformation de données pour faciliter votre parcours
Il existe deux types d'outils de transformation de données disponibles sur le marché pour aider votre entreprise à approfondir les données et à en extraire des informations précieuses.
Outils de script
Ce sont les types courants d'outils de transformation de données qui fonctionnent à l'aide de langages de programmation tels que SQL ou Python. Ce type de transformation est généralement effectué au sein d'un référentiel et exécuté par un système qui orchestre toutes les transformations afin de les réaliser.
Ces outils nécessitent une expertise technique en SQL et Python pour tirer le meilleur parti des données de l'entreprise.
Outils à faible/sans code
Ce sont les types d'outils de transformation de données les plus simples. Avec cet outil, les entreprises peuvent charger des données dans l'entrepôt de données à partir de plusieurs sources à l'aide d'une interface simple et intuitive qui facilite la gestion des données.
Ces outils présentent un grand avantage, car ils ne nécessitent aucune expertise technique pour démontrer leur capacité à générer des informations précieuses à partir des données.
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