Dans les phases de préparation des données préliminaires, il est parfois difficile de voir la différence entre Data Preparation et Data Exploration. La préparation de données et leur exploration nécessitent pourtant une approche différente. Voici les principales différences entre Data Preparation et Data Exploration.
L'émergence du big data
Avec le développement du big data, de nombreuses phases de préparation de données préliminaires sont mises en œuvre. Toute une terminologie s’est développée et il devient difficile pour les non-spécialistes de déceler les nuances entre chaque terme. Parmi les phases préliminaires, la Data Preparation et la Data Exploration occupent une grande place. Il s’agit ici de la manière dont les données brutes sont intégrées et traitées dans un logiciel BI.
Par BI (business intelligence), on entend l’informatique décisionnelle qui, comme son nom l’indique, est utilisée par les dirigeants d’entreprise et ceux qu’on appelle généralement les décideurs.
La BI représente tous les moyens par lesquels les données sont collectées et modélisées pour aider à la prise de décision. L’informatique décisionnelle permet au final d’obtenir une vue d’ensemble sur une activité.
La Data Preparation
La Data Preparation représente la toute première phase d’un projet en informatique décisionnelle. Il s’agit de la phase de transformation des données brutes de manière à en faire des informations utiles qui serviront plus tard à la prise de décision. Les sources de données sont fusionnées et filtrées. Elles finissent par être agrégées et les données brutes font l’objet d’un calcul de valeurs supplémentaires.
La Data Preparation est surtout la phase qui précède l’analyse. Il faut de préférence une interface graphique qui rend la préparation utilisable. On utilise surtout la Data Preparation pour une analyse des données commerciales. Il faut passer par la collecte, le nettoyage et la consolidation des données. Tout ce procédé a lieu dans un fichier qui sera ensuite utilisable pour l’analyse.
Cette phase est bien sûr essentielle pour filtrer les données non structurées et désordonnées. La Data Preparation permet aussi de connecter des données à partir de différentes sources, le tout en temps réel.
Un autre avantage important de la préparation de données est qu’elle permet de gérer les données recueillies à partir d’un fichier et d’obtenir un rapport rapide de ces données.
Parmi les différentes procédures de préparation de données, mentionnons la collecte des données, soit le processus initial pour n’importe quel organisme ou entreprise. C’est à cette étape que sont collectées les données à partir de sources variées. Ces sources peuvent vraiment être de n’importe quel type.
L’étape suivante consiste en la découverte des données. Il est alors important de bien comprendre les données collectées pour les classer dans différents ensembles. Comme les données sont souvent très nombreuses, le filtrage des données peut demander beaucoup de temps.
Il est ensuite tout aussi important de nettoyer et de valider les données afin de supprimer et d’éliminer tout ce qui n’est pas utile pour les étapes ultérieures, au moment où la prise de décision doit être effectuée. Les données inutiles ou aberrantes doivent disparaître à cette étape. Des modèles appropriés doivent être employés pour affiner l’ensemble des données. Un verrou doit être utilisé pour la protection des données sensibles.
Une fois que les données sont nettoyées, elles doivent passer par l’équipe de test qui effectue toutes les vérifications nécessaires. L’étape suivante consiste à définir le format des entrées de valeur afin de rendre l’ensemble accessible et compréhensible pour les décideurs. Il reste à stocker les données une fois que toutes ces procédures sont effectuées. Les outils d’analyse peuvent alors être mis en œuvre.
La Preparation Data présente de multiples avantages. Elle permet, entre autres, d’obtenir une réponse rapide pour corriger d’éventuelles erreurs. La qualité des données est améliorée, ce qui permet donc une analyse plus efficace et plus rapide.
La Data Exploration
La Data Exploration, quant à elle, est l’étape qui suit la phase de préparation. Les données préparées sont alors analysées pour permettre de répondre aux questions qui découlent de la préparation des données. Les données fournies sont explorées de manière interactive. Elles sont réorganisées de façon à être présentées de manière compréhensible et utilisées par les décideurs. Il s’agit donc de l’exploration des données qui ne sont pas encore transformées.
L’exploration est nécessaire pour les décideurs qui obtiennent par là des informations sur des données qui étaient difficiles à percevoir jusque-là. L’exploration des données est en fait la première étape de l’analyse des données. C’est à partir de cette phase qu’il devient possible de planifier les décisions adéquates pour l’organisme ou l’entreprise. Il faut pour cela arriver à cerner et à résumer les principales caractéristiques d’un ensemble de données.
Il faut une équipe d’analystes chevronnés pour manier les outils d’analyse visuelle et les logiciels de gestion statistique. Il est parfois nécessaire de se servir à la fois d’outils manuels et d’outils automatisés.
Les données peuvent être explorées manuellement ou de manière automatique. Les méthodes automatisées ont bien sûr la cote à cause de leur précision et de leur rapidité. Les outils de visualisation de données sont particulièrement efficaces. L’exploration manuelle quant à elle permet de filtrer et d’explorer des données dans des fichiers comme les fichiers Excel. L’écriture de script sert aussi pour analyser les données brutes.
Parmi les techniques employées pour la Data Exploration, mentionnons l’analyse univariée, qui est la technique la plus simple, puisqu’une seule variable est présente dans les données. Les données sont analysées une à une. L’analyse dépend ici du type de variables, qui peuvent être catégoriques ou encore continues selon le cas.
L’analyse bivariée comprend quant à elle l’analyse de deux variables. La relation empirique entre chacune d’elles est calculée. Une analyse qui comprend plus d’une variable peut être appelée analyse multivariée. Il existe aussi l’analyse en composantes principales, basée sur la conversion de variables corrélées en un nombre plus petit de variables non corrélées.
Après l’exploration vient la découverte des données. Il s’agit d’une inspection des tendances et des événements pour créer des visualisations à présenter aux responsables commerciaux à rencontrer. Plusieurs outils existent pour faciliter l’exploration des données et leur visualisation. Tableau et Power BI sont fréquemment utilisés.
La qualité de l’entrée lors du processus d’exploration déterminera la qualité de la sortie. Il est donc important de s’appliquer à ce que la valeur d’entrée soit très polyvalente pour que la sortie demeure constante.
Pour que la Data Exploration mène à la construction d’un modèle prédictif valable, il faut procéder par étapes. Il est d’abord important de procéder à l’identification des variables. Il s’agit d’identifier d’abord les variables d’entrée et de sortie. Il faut ensuite identifier le type de données et la catégorie des variables.
L’étape suivante peut être l’analyse univariée ou l’analyse bivariée. Puis les spécialistes procèdent au traitement des valeurs manquantes et au traitement des valeurs aberrantes. Après la transformation variable, la création de variables constitue la dernière étape.
Des processus différents
La Data Preparation et la Data Exploration représentent donc des étapes bien distinctes et complémentaires.
Les deux processus aboutissent à un ensemble d’outils d’exploration par lesquels les décideurs arrivent à comprendre la base de données en temps réel. Une fois l’exploration achevée, la structure des données et les valeurs apparaissent plus clairement en très peu de temps.
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La Ryax Team.