{"id":22081,"date":"2023-12-19T14:19:04","date_gmt":"2023-12-19T13:19:04","guid":{"rendered":"https:\/\/www.huwise.com\/?post_type=glossary&#038;p=22081"},"modified":"2024-02-13T14:35:28","modified_gmt":"2024-02-13T13:35:28","slug":"data-transformation","status":"publish","type":"glossary","link":"https:\/\/www.huwise.com\/fr\/glossaire\/data-transformation\/","title":{"rendered":"Transformation des donn\u00e9es (Data transformation)"},"content":{"rendered":"<p>\u00c0 l\u2019heure du Big data, les organisations disposent de grands volumes de donn\u00e9es pour prendre des d\u00e9cisions. Mais toutes ne sont pas imm\u00e9diatement exploitables. Avant de pouvoir utiliser les informations disponibles, encore faut-il s\u2019assurer de leur qualit\u00e9 et uniformiser leur format. C\u2019est justement <strong>le r\u00f4le de la data transformation<\/strong>.<\/p>\n<h2>Qu&rsquo;est-ce que la transformation des donn\u00e9es ?<\/h2>\n<p>La data transformation, c\u2019est le processus permettant de <strong>passer d&rsquo;un format \u00e0 l&rsquo;autre pour garder une coh\u00e9rence entre toutes les donn\u00e9es<\/strong> de l\u2019organisation. Bien souvent, les datas proviennent d\u2019une grande diversit\u00e9 de sources de donn\u00e9es (r\u00e9seaux sociaux, fichier CSV, CRM, base de donn\u00e9es relationnelle, site internet, \u2026). Mais si les donn\u00e9es collect\u00e9es sont particuli\u00e8rement abondantes et vari\u00e9es, elles sont tr\u00e8s souvent pr\u00e9sent\u00e9es sous un format brut. C\u2019est-\u00e0-dire, inutilisables et\/ou incompatibles les unes avec les autres.<br \/>\nL\u2019id\u00e9e de la data transformation est justement de <strong>favoriser la compatibilit\u00e9 et l\u2019harmonisation pour toutes les donn\u00e9es utilis\u00e9es en interne<\/strong>.<br \/>\nUne fois qu\u2019elles sont transform\u00e9es, les donn\u00e9es sont pr\u00eates \u00e0 \u00eatre int\u00e9gr\u00e9es au syst\u00e8me d\u2019information de l\u2019entreprise, stock\u00e9es au sein d\u2019un <a href=\"https:\/\/www.huwise.com\/fr\/blog\/data-lake-data-warehouse-quelle-solution-stockage-choisir\/\">data lake ou d\u2019un data warehouse<\/a>, analys\u00e9es et exploit\u00e9es pour favoriser la cr\u00e9ation de valeur.<\/p>\n<h2>Pourquoi transformer les donn\u00e9es ?<\/h2>\n<p>La transformation des donn\u00e9es permet aux organisations d\u2019en tirer de nombreux b\u00e9n\u00e9fices. Voici quelques exemples :<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Le croisement des donn\u00e9es<\/strong> : l\u2019objectif principal de la data transformation est de faciliter l\u2019enrichissement des donn\u00e9es. Autrement dit, la possibilit\u00e9 de combiner des informations en provenance d\u2019une multitude de sources.<\/li>\n<li><strong>La prise de d\u00e9cision<\/strong> : c\u2019est gr\u00e2ce \u00e0 ce <a href=\"https:\/\/www.huwise.com\/fr\/glossaire\/croisement-de-donnees\/\">croisement des donn\u00e9es<\/a> que les entreprises sont en mesure de prendre de meilleures d\u00e9cisions. Cela leur permet d&rsquo;identifier des patterns et d\u2019en tirer des insights parlants. Ainsi, les d\u00e9cisions prises sont plus \u00e9clair\u00e9es, car elles reposent sur des analyses data-centric, bas\u00e9es sur plusieurs sources de donn\u00e9es.<\/li>\n<li><strong>Le partage de donn\u00e9es<\/strong> : la data transformation contribue \u00e0 rendre les donn\u00e9es plus compr\u00e9hensibles et plus accessibles. Ce qui favorise leur partage en interne entre \u00e9quipes ou d\u00e9partements, ou en externe avec des partenaires ou des clients. Ce qui a pour effet b\u00e9n\u00e9fique de d\u00e9siloter l\u2019acc\u00e8s aux donn\u00e9es.<\/li>\n<li><strong>La r\u00e9utilisation des donn\u00e9es<\/strong> : le partage favorise \u00e9galement la r\u00e9utilisation des donn\u00e9es par les tiers. Ce qui permet ainsi de cr\u00e9er de nouveaux services et d\u2019apporter plus de valeur gr\u00e2ce \u00e0 la data.<\/li>\n<\/ul>\n<h2>Quelles sont les \u00e9tapes de la data transformation ?<\/h2>\n<p>La transformation des donn\u00e9es <strong>s\u2019int\u00e8gre parfaitement dans les processus ELT<\/strong> (extract load transform) <strong>ou ETL<\/strong> (extract transform load).<br \/>\nSi ces deux mod\u00e8les sont indispensables \u00e0 une bonne <a href=\"https:\/\/www.huwise.com\/fr\/qu-est-ce-que-le-data-management-guide-pratique\/\">gestion des donn\u00e9es<\/a>, c\u2019est aujourd\u2019hui le processus ETL qui est favoris\u00e9 dans le cadre d\u2019un modern data management.<\/p>\n<p>La premi\u00e8re \u00e9tape consiste \u00e0 <strong>collecter les donn\u00e9es<\/strong> provenant de diverses sources. C\u2019est seulement apr\u00e8s que la phase de data transformation peut commencer. Voici ses diff\u00e9rentes \u00e9tapes :<\/p>\n<ul>\n<li><strong>La d\u00e9couverte<\/strong> : une fois les donn\u00e9es collect\u00e9es, il convient de les comprendre. Dans certains cas, une phase pr\u00e9alable de nettoyage est n\u00e9cessaire pour \u00e9liminer les doublons, les donn\u00e9es fausses, obsol\u00e8tes, incoh\u00e9rentes, \u2026<\/li>\n<li><strong>Le mapping<\/strong> : c\u2019est la planification de la transformation des donn\u00e9es.<\/li>\n<li><strong>Le filtre<\/strong> : il s\u2019agit alors de filtrer les donn\u00e9es les plus pertinentes en fonction de param\u00e8tres d\u00e9finis en amont.<\/li>\n<li><strong>La g\u00e9n\u00e9ration et l\u2019ex\u00e9cution du code<\/strong> : au vu du volume exponentiel des donn\u00e9es, la g\u00e9n\u00e9ration de code facilite la transformation des donn\u00e9es. Une fois g\u00e9n\u00e9r\u00e9, le code est ex\u00e9cut\u00e9 et les donn\u00e9es sont converties conform\u00e9ment au format pr\u00e9d\u00e9fini.<\/li>\n<li><strong>L\u2019examen<\/strong> : il s\u2019agit de v\u00e9rifier que les donn\u00e9es aient \u00e9t\u00e9 correctement format\u00e9es.<\/li>\n<\/ul>\n<h2>Quels outils pour transformer les donn\u00e9es ?<\/h2>\n<p>Il est possible d\u2019utiliser des logiciels distincts pour les diff\u00e9rentes \u00e9tapes susmentionn\u00e9es. Par exemple, un outil de profilage des donn\u00e9es pour la phase de d\u00e9couverte, une solution de mapping, de codage, etc.<br \/>\nMais le plus simple est d\u2019utiliser une <strong>solution ETL qui g\u00e8re toutes les \u00e9tapes de la data transformation<\/strong>. Notamment gr\u00e2ce \u00e0 des fonctionnalit\u00e9s de parall\u00e9lisation, de suivi, de basculement, de codage, <a href=\"https:\/\/www.huwise.com\/fr\/glossaire\/automatisation-des-donnees\/\">d\u2019automatisation<\/a>, etc. En prime, ces outils g\u00e9n\u00e8rent souvent des repr\u00e9sentations visuelles des flux de donn\u00e9es. Vous pourrez ainsi plus facilement en comprendre la transformation.<\/p>\n<p>Les solutions ETL les plus compl\u00e8tes favorisent pleinement la r\u00e9utilisation des donn\u00e9es, en facilitant la centralisation et la mise \u00e0 disposition pour tous, des informations transform\u00e9es.<\/p>\n","protected":false},"featured_media":0,"parent":0,"template":"","meta":{"_acf_changed":false,"inline_featured_image":false},"tags":[435],"letter":[393],"class_list":["post-22081","glossary","type-glossary","status-publish","hentry","tag-data-intelligence-fr","letter-t-fr"],"acf":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v27.1.1 - https:\/\/yoast.com\/product\/yoast-seo-wordpress\/ -->\n<title>Qu&#039;est-ce que la transformation des donn\u00e9es ? 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