{"id":14917,"date":"2022-11-15T16:53:43","date_gmt":"2022-11-15T15:53:43","guid":{"rendered":"https:\/\/www.huwise.com\/?post_type=glossary&#038;p=14917"},"modified":"2023-09-11T18:15:10","modified_gmt":"2023-09-11T16:15:10","slug":"nettoyage-des-donnees","status":"publish","type":"glossary","link":"https:\/\/www.huwise.com\/fr\/glossaire\/nettoyage-des-donnees\/","title":{"rendered":"Nettoyage des donn\u00e9es (Data cleaning)"},"content":{"rendered":"<h2>Qu&rsquo;est-ce que le nettoyage des donn\u00e9es ?<\/h2>\n<p>Le nettoyage des donn\u00e9es consiste \u00e0 d\u00e9tecter et \u00e0 corriger les donn\u00e9es incorrectes, incompl\u00e8tes, en double, inutiles ou erron\u00e9es dans un jeu de donn\u00e9es. Cette \u00e9tape intervient lors de la <a href=\"https:\/\/www.huwise.com\/fr\/preparez-vos-donnees\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">pr\u00e9paration des donn\u00e9es<\/a> et se distingue de l\u2019enrichissement des donn\u00e9es, qui vise \u00e0 donner plus de contexte, par exemple en ajoutant des informations g\u00e9ographiques.<\/p>\n<p>Le nettoyage des donn\u00e9es peut \u00eatre effectu\u00e9 manuellement, en mettant \u00e0 jour et en corrigeant les champs, ou en utilisant des outils de nettoyage des donn\u00e9es qui automatisent le processus<\/p>\n<p>Dans certains cas, le nettoyage des donn\u00e9es se r\u00e9f\u00e8re uniquement \u00e0 la suppression (plut\u00f4t qu&rsquo;\u00e0 la d\u00e9tection) de donn\u00e9es en double, mauvaises, inutiles ou anciennes dans les ensembles de donn\u00e9es.<\/p>\n<h2>Pourquoi le nettoyage des donn\u00e9es est-il important ?<\/h2>\n<p>Le \u201cData cleaning\u201d est fondamental pour garantir une haute qualit\u00e9 des donn\u00e9es, afin que les informations soient exactes, coh\u00e9rentes et puissent \u00eatre utilis\u00e9es en toute confiance dans toute l&rsquo;organisation et au-del\u00e0. Sans un nettoyage des donn\u00e9es efficace, les d\u00e9cisions commerciales peuvent reposer sur des valeurs inexactes.<\/p>\n<h2>Quels sont les avantages du data cleaning ?<\/h2>\n<p>Pour que les donn\u00e9es soient au c\u0153ur des op\u00e9rations commerciales et de la <a href=\"https:\/\/www.huwise.com\/fr\/ouvrir-la-data-et-renforcer-la-transparence\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">transparence dans les organisations<\/a>, il est essentiel de s&rsquo;assurer qu\u2019elles sont exactes et exploitables. Le nettoyage des donn\u00e9es apporte donc 5 b\u00e9n\u00e9fices sp\u00e9cifiques :<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Une meilleure prise de d\u00e9cision<\/strong>, plus rapide et mieux inform\u00e9e. Si les donn\u00e9es ne sont pas nettoy\u00e9es, il peut se produire des erreurs qui impactent l&rsquo;exactitude de la prise de d\u00e9cision. C&rsquo;est souvent le cas lorsque les donn\u00e9es sont utilis\u00e9es avec des algorithmes d&rsquo;IA, sans surveillance humaine.<\/li>\n<li><strong>Plus de confiance et d\u2019assurance<\/strong> gr\u00e2ce \u00e0 des donn\u00e9es de haute qualit\u00e9. Les employ\u00e9s et les citoyens doivent \u00eatre s\u00fbrs que les donn\u00e9es auxquelles ils acc\u00e8dent sont exactes, sinon ils ne les utiliseront tout simplement pas.<\/li>\n<li><strong>Un gain de temps<\/strong> qui permet d&rsquo;\u00e9conomiser du temps et des ressources car le temps d\u00e9di\u00e9 \u00e0 la correction d\u2019erreur est consid\u00e9rablement r\u00e9duit<\/li>\n<li><strong>Une plus grande productivit\u00e9<\/strong> car les employ\u00e9s peuvent se concentrer sur la prise de d\u00e9cision, plut\u00f4t que de rechercher des erreurs dans leurs ensembles de donn\u00e9es.<\/li>\n<li><strong>Des co\u00fbts de donn\u00e9es r\u00e9duits<\/strong> gr\u00e2ce \u00e0 la suppression des doublons et des enregistrements inexacts, ce qui r\u00e9duit les besoins en stockage et conduit \u00e0 des temps de traitement plus rapides pour les ensembles de donn\u00e9es.<\/li>\n<\/ul>\n<h2>Comment obtenir des donn\u00e9es de qualit\u00e9 ?<\/h2>\n<p>La qualit\u00e9 des donn\u00e9es peut \u00eatre mesur\u00e9e \u00e0 l&rsquo;aide des caract\u00e9ristiques suivantes :<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Pr\u00e9cision<\/strong> : les donn\u00e9es repr\u00e9sentent-elles correctement ce qu&rsquo;elles mesurent ?<\/li>\n<li><strong>Coh\u00e9rence<\/strong> : les donn\u00e9es sont-elles coh\u00e9rentes dans les diff\u00e9rents datasets pr\u00e9sents dans l\u2019organisation ?<\/li>\n<li><strong>Validit\u00e9<\/strong> : les donn\u00e9es respectent-elles les param\u00e8tres ou les r\u00e8gles d\u00e9finis ? (format, sources, etc).<\/li>\n<li><strong>Compl\u00e9tude<\/strong> : y a-t-il des lacunes dans les donn\u00e9es et cela peut-il \u00eatre corrig\u00e9 avec des donn\u00e9es provenant d&rsquo;autres sources ?<\/li>\n<li><strong>Uniformit\u00e9<\/strong> : les donn\u00e9es ont-elles \u00e9t\u00e9 collect\u00e9es et repr\u00e9sent\u00e9es en utilisant les m\u00eames unit\u00e9s et \u00e9chelles ? Par exemple, les mesures sont-elles en pouces et en pieds ou en m\u00e8tres et en centim\u00e8tres ?<\/li>\n<\/ul>\n<h2>Quels types d&rsquo;erreurs le nettoyage des donn\u00e9es corrige-t-il ?<\/h2>\n<p>Voici des exemples d&rsquo;erreurs courantes qui peuvent \u00eatre d\u00e9couvertes et corrig\u00e9es dans le cadre du processus de nettoyage des donn\u00e9es :<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Donn\u00e9es manquantes ou invalides<\/strong> &#8211; d\u00e9tecter les lacunes dans les champs ou les donn\u00e9es au mauvais format (comme une valeur num\u00e9rique dans un champ de texte).<\/li>\n<li><strong>Fautes de frappe<\/strong> &#8211; fautes d&rsquo;orthographe ou autres erreurs typographiques<\/li>\n<li><strong>Incoh\u00e9rences<\/strong> &#8211; des champs communs (tels que des adresses ou des noms) qui sont format\u00e9s ou d\u00e9crits diff\u00e9remment entre les diff\u00e9rents datasets.<\/li>\n<li><strong>Doublons<\/strong> &#8211; plusieurs enregistrements relatifs \u00e0 la m\u00eame chose (comme un client). Cela se produit souvent lorsque diff\u00e9rents jeux de donn\u00e9es sont fusionn\u00e9s.<\/li>\n<li><strong>Donn\u00e9es non pertinentes<\/strong> &#8211; les donn\u00e9es dont l&rsquo;organisation n&rsquo;a pas besoin. Par exemple, une municipalit\u00e9 peut importer un dataset \u00e0 l&rsquo;\u00e9chelle de l&rsquo;\u00c9tat, mais ne souhaite utiliser que les donn\u00e9es qui la concernent.<\/li>\n<\/ul>\n<h2>Comment fonctionne le processus de nettoyage des donn\u00e9es ?<\/h2>\n<p>Bien que le processus de nettoyage des donn\u00e9es varie en fonction de l&rsquo;organisation, des outils utilis\u00e9s et des donn\u00e9es elles-m\u00eames, il couvre normalement ces 5 \u00e9tapes :<\/p>\n<p>1.<strong> Audit des donn\u00e9es<\/strong> pour inspecter les donn\u00e9es et identifier les anomalies et les probl\u00e8mes, qui sont ensuite trait\u00e9s dans l&rsquo;ordre ci-dessous<\/p>\n<p>2. <strong>La suppression des donn\u00e9es\/enregistrements en double ou non pertinents<\/strong><\/p>\n<p>3. <strong>Correction des erreurs<\/strong> structurelles, telles que les incoh\u00e9rences entre les champs<\/p>\n<p>4. <strong>Traitement des \u00e9l\u00e9ments de donn\u00e9es manquants<\/strong>, par exemple en comparant avec d&rsquo;autres sources de donn\u00e9es<\/p>\n<p>5. <strong>V\u00e9rification<\/strong> pour s\u2019assurer que toutes les erreurs ont \u00e9t\u00e9 supprim\u00e9es et que les donn\u00e9es r\u00e9pondent aux normes internes de qualit\u00e9<\/p>\n<p>En fonction de la taille et de la complexit\u00e9 des ensembles de donn\u00e9es, le processus de nettoyage des donn\u00e9es utilisera une combinaison d&rsquo;outils automatis\u00e9s, de supervision et de saisie manuelles et humaines.<\/p>\n<div align=\"center\">\n<p><!--HubSpot Call-to-Action Code --><span id=\"hs-cta-wrapper-11e95ee1-3265-4109-8f65-5499002aaa34\" class=\"hs-cta-wrapper\"><span id=\"hs-cta-11e95ee1-3265-4109-8f65-5499002aaa34\" class=\"hs-cta-node hs-cta-11e95ee1-3265-4109-8f65-5499002aaa34\"><!-- [if lte IE 8]>\n\n\n<div id=\"hs-cta-ie-element\"><\/div>\n\n\n<![endif]--><a href=\"https:\/\/cta-redirect.hubspot.com\/cta\/redirect\/2041226\/11e95ee1-3265-4109-8f65-5499002aaa34\" target=\"_blank\" rel=\"noopener nofollow noreferrer\"><img decoding=\"async\" id=\"hs-cta-img-11e95ee1-3265-4109-8f65-5499002aaa34\" class=\"hs-cta-img\" style=\"border-width: 0px;\" src=\"https:\/\/no-cache.hubspot.com\/cta\/default\/2041226\/11e95ee1-3265-4109-8f65-5499002aaa34.png\" alt=\"Ebook : D\u00e9mocratiser l'acc\u00e8s et les usages de la donn\u00e9e\" \/><\/a><\/span><script charset=\"utf-8\" src=\"https:\/\/js.hscta.net\/cta\/current.js\"><\/script><script type=\"text\/javascript\"> hbspt.cta.load(2041226, '11e95ee1-3265-4109-8f65-5499002aaa34', {\"useNewLoader\":\"true\",\"region\":\"na1\"}); <\/script><\/span><!-- end HubSpot Call-to-Action Code --><\/p>\n<\/div>\n","protected":false},"featured_media":0,"parent":0,"template":"","meta":{"_acf_changed":false,"inline_featured_image":false},"tags":[242],"letter":[387],"class_list":["post-14917","glossary","type-glossary","status-publish","hentry","tag-data-sharing-fr","letter-n-fr"],"acf":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v27.1.1 - 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