{"id":17590,"date":"2023-03-21T17:06:01","date_gmt":"2023-03-21T16:06:01","guid":{"rendered":"https:\/\/www.huwise.com\/?post_type=glossary&#038;p=17590"},"modified":"2023-10-11T11:28:20","modified_gmt":"2023-10-11T09:28:20","slug":"data-preparation","status":"publish","type":"glossary","link":"https:\/\/www.huwise.com\/fr\/glossaire\/data-preparation\/","title":{"rendered":"Pr\u00e9paration des donn\u00e9es"},"content":{"rendered":"<p>Les organisations produisent et collectent un grand nombre de donn\u00e9es. Mais pour pouvoir les utiliser pour prendre de meilleures d\u00e9cisions, il est primordial d\u2019<strong>am\u00e9liorer le processus de data preparation<\/strong>. \u00c0 quoi sert la<em> data preparation<\/em> ? Comment pr\u00e9parer les donn\u00e9es ? D\u00e9couvrez les r\u00e9ponses.<\/p>\n<h2>Qu\u2019est-ce que la data preparation ?<\/h2>\n<p>La data preparation (ou pr\u00e9traitement) a pour objectif de <strong>valider, <a href=\"https:\/\/www.huwise.com\/fr\/glossaire\/nettoyage-des-donnees\/\">nettoyer<\/a>, consolider et enrichir les donn\u00e9es brutes<\/strong> collect\u00e9es par une organisation. Les entreprises et organisations collectent des milliers d\u2019informations chaque jour en provenance de diff\u00e9rentes sources. Pour pouvoir les exploiter et cr\u00e9er des usages, il est indispensable de <strong>pr\u00e9parer la donn\u00e9e<\/strong>.<\/p>\n<p>La pr\u00e9paration des donn\u00e9es vise \u00e0 rendre les donn\u00e9es accessibles, transparentes et qualitatives. L&rsquo;objectif est de permettre \u00e0 tous les collaborateurs, qu\u2019ils soient data analyst, data scientist, responsable commerciale ou directeur financier, de consulter et d\u2019utiliser les donn\u00e9es de l\u2019organisation en toute confiance.<\/p>\n<h2>\u00c0 quoi sert la pr\u00e9paration de donn\u00e9es ?<\/h2>\n<p>La data preparation est l\u2019\u00e9tape indispensable avant tout travail d\u2019analytics, puisqu\u2019elle permet d\u2019<strong>am\u00e9liorer la qualit\u00e9, la fiabilit\u00e9 et la pertinence des donn\u00e9es<\/strong>.<\/p>\n<p>\u00c0 d\u00e9faut de pr\u00e9paration, les organisations risquent de prendre des d\u00e9cisions en se basant sur des informations obsol\u00e8tes ou fausses, et ainsi, faire les mauvais choix. Elles peuvent alors perdre un avantage concurrentiel important et voir leur r\u00e9putation affaiblie. Pour \u00e9viter cette situation, il est primordial de mettre en place des processus de data preparation efficaces, avant toute analyse de donn\u00e9es.<\/p>\n<p>\u00c0 travers ce processus, les organisations pourront tirer des enseignements pertinents issus d\u2019informations qualitatives et fiables. Ce qui leur permettra de prendre les meilleures d\u00e9cisions. Par exemple pour cr\u00e9er un nouveau service, am\u00e9liorer les performances commerciales, r\u00e9duire les co\u00fbts, etc.<\/p>\n<p>Cette \u00e9tape est \u00e9galement indispensable pour garantir l&rsquo;interop\u00e9rabilit\u00e9 des donn\u00e9es et garantir leur r\u00e9utilisation en toute confiance.<\/p>\n<h2>Comment pr\u00e9parer les donn\u00e9es ?<\/h2>\n<p>Pour atteindre un niveau de qualit\u00e9 optimal, la pr\u00e9paration de la donn\u00e9e doit s\u2019effectuer en plusieurs \u00e9tapes.<\/p>\n<h3>Collecter les donn\u00e9es<\/h3>\n<p>La premi\u00e8re \u00e9tape de la data preparation est la <strong>r\u00e9cup\u00e9ration des donn\u00e9es disponibles<\/strong>. Ces derni\u00e8res peuvent provenir d\u2019une multitude de sources, sous une multitude de formats. Elles sont ensuite regroup\u00e9es au sein du syst\u00e8me d\u2019information de l\u2019organisation ou sur un logiciel de gestion de donn\u00e9es.<\/p>\n<h3>Explorer les donn\u00e9es<\/h3>\n<p>Toutes les donn\u00e9es collect\u00e9es doivent ensuite \u00eatre explor\u00e9es. L\u2019id\u00e9e est alors de r\u00e9pondre \u00e0 plusieurs questions pour v\u00e9rifier leur qualit\u00e9 :<\/p>\n<ul>\n<li>Les donn\u00e9es sont-elles compl\u00e8tes ?<\/li>\n<li>Correspondent-elles aux tendances ?<\/li>\n<li>Remettent-elles en cause les pr\u00e9dictions de l\u2019organisation ?<\/li>\n<li>Y a-t-il des anomalies ?<\/li>\n<\/ul>\n<p>Ces diff\u00e9rentes questions vont permettre de prioriser les jeux de donn\u00e9es \u00e0 valoriser en priorit\u00e9.<\/p>\n<h3>Structurer les donn\u00e9es<\/h3>\n<p>Apr\u00e8s la phase d\u2019exploration des donn\u00e9es, il convient de les structurer, notamment en regroupant les datasets pr\u00e9sentant des d\u00e9pendances. Par ailleurs, lorsque les volumes de donn\u00e9es sont trop importants, il est possible de les segmenter en plusieurs cat\u00e9gories pour faciliter la data preparation.<\/p>\n<p>Les informations collect\u00e9es peuvent provenir d\u2019une multitude de sources de donn\u00e9es et pr\u00e9senter des diff\u00e9rences en termes de structure, de taille, de formats, voire m\u00eame de langue. Il est donc primordial de les structurer et de <strong>les harmoniser pour en faciliter l\u2019exploitation<\/strong>.<\/p>\n<h3>Nettoyer les donn\u00e9es<\/h3>\n<p>L\u2019objectif est d\u2019am\u00e9liorer la qualit\u00e9 des donn\u00e9es s\u00e9lectionn\u00e9es en <strong>\u00e9liminant les erreurs de saisie, les doublons, les donn\u00e9es manquantes ou les informations obsol\u00e8tes<\/strong>. \u00c0 ce stade, vous devez \u00e9galement masquer les informations confidentielles (notamment vis-\u00e0-vis du <a href=\"https:\/\/www.huwise.com\/fr\/glossaire\/rgpd-reglement-general-pour-la-protection-des-donnees\/\">RGPD<\/a>).<\/p>\n<h3>Enrichir les donn\u00e9es<\/h3>\n<p>Pour prendre les meilleures d\u00e9cisions, il est indispensable de <a href=\"https:\/\/www.huwise.com\/fr\/glossaire\/croisement-de-donnees\/\">croiser les donn\u00e9es<\/a> de l\u2019organisation avec des donn\u00e9es externes. Il peut s\u2019agir de donn\u00e9es de r\u00e9f\u00e9rences, de <a href=\"https:\/\/www.huwise.com\/fr\/qu-est-ce-que-l-open-data-guide-pratique\/\">donn\u00e9es open data<\/a> ou de donn\u00e9es tierces.<\/p>\n<p>Cette \u00e9tape permet d\u2019apporter du contexte aux donn\u00e9es et de faire appara\u00eetre des informations \u00e0 forte valeur ajout\u00e9e.<\/p>\n<p>Si les \u00e9tapes de la data preparation peuvent varier d\u2019une organisation \u00e0 l\u2019autre, il s\u2019agit toujours d\u2019un processus long et chronophage. D\u2019ailleurs, il peut repr\u00e9senter jusqu\u2019\u00e0 80 % du travail d\u2019un data analyste. Heureusement, il est possible de raccourcir la pr\u00e9paration des donn\u00e9es, tout en garantissant leur qualit\u00e9 avec Huwise.<\/p>\n<h2>Pr\u00e9parez vos donn\u00e9es avec Huwise<\/h2>\n<p>Chronophage et r\u00e9p\u00e9titive, la data preparation est pourtant indispensable \u00e0 l\u2019analyse de donn\u00e9es. C\u2019est gr\u00e2ce \u00e0 la fiabilit\u00e9 et \u00e0 la pertinence des informations que les d\u00e9cisionnaires pourront faire de bons choix strat\u00e9giques.<\/p>\n<p>Pour vous aider \u00e0 pr\u00e9parer des donn\u00e9es de qualit\u00e9 en un minimum de temps, Huwise met \u00e0 votre disposition des <a href=\"https:\/\/www.huwise.com\/fr\/preparez-vos-donnees\/\"><strong>outils de data preparation<\/strong><\/a>. Gr\u00e2ce \u00e0 plus de 50 processeurs vous pouvez appliquer des transformations g\u00e9ographiques, corriger du texte, formater des dates, anonymiser les donn\u00e9es, remanier le contenu de votre <a href=\"https:\/\/www.huwise.com\/fr\/glossaire\/jeu-de-donnees-dataset\/\">dataset<\/a> avec pr\u00e9cision. Et tout cela, de mani\u00e8re totalement automatis\u00e9e, sans jamais \u00e9crire une seule ligne de code.<\/p>\n<p>Ainsi, les \u00e9quipes gagnent un temps pr\u00e9cieux lors de la pr\u00e9paration des donn\u00e9es. Elles peuvent alors se concentrer davantage sur l\u2019analyse ou la collecte d\u2019informations pertinentes pour apporter un maximum de valeur \u00e0 l\u2019organisation.<\/p>\n","protected":false},"featured_media":0,"parent":0,"template":"","meta":{"_acf_changed":false,"inline_featured_image":false},"tags":[327],"letter":[389],"class_list":["post-17590","glossary","type-glossary","status-publish","hentry","tag-democratisation-des-donnees-fr","letter-p-fr"],"acf":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v28.2 - https:\/\/yoast.com\/product\/yoast-seo-wordpress\/ -->\n<title>Pr\u00e9paration des donn\u00e9es - Huwise<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"La pr\u00e9paration des donn\u00e9es a pour objectif de valider, nettoyer, consolider et enrichir les donn\u00e9es brutes collect\u00e9es par une organisation.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/www.huwise.com\/fr\/glossaire\/data-preparation\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"fr_FR\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Pr\u00e9paration des donn\u00e9es - 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