Il est rare que les masses de données issues des différents systèmes d’information de l’entreprise soient directement exploitables. Ces données sont souvent éparses, de formats différents, sans contexte, avec des erreurs ou des irrégularités dans les formats… Alors comment en tirer des informations pertinentes ? Comment s’appuyer sur ces informations pour des prises de décisions intelligentes ? Investiguons ensemble le concept de data wrangling ou formatage de données brutes.
Qu’est ce que le data wrangling ?
Le formatage de données brutes
Le Data Wrangling ou « formatage de données brutes » : récupération, structuration, nettoyage, enrichissement de données brutes.
D’où viennent les datas ?
Data wrangling ou formatage de données brutes : le processus pour rendre exploitables
Ces données sont issues des ERP et systèmes d’exploitation de l’entreprise au travers du monde entier et inexploitables en l’état… C’est ce processus de traitement, appelé « data wrangling » qui permet de les rendre aptes à l’analyse, et à la prise de décision.
La mise en place du « data wrangling »
Lancement du processus de récupération de données
A ce titre, et selon l’architecture des serveurs et des outils, on va interroger différentes sources. De ces bases, on sortira, à périodicité régulière, la data brute, pour la traiter et la transformer.
Structuration des données
Puis il faut faire en sorte de consolider ces données, d’où l’importance de les structurer : mêmes formats, mêmes colonnes pour même type d’information, agrégation des lignes ou colonnes des tableaux de bord, mêmes logiques d’imputations. C’est uniquement après cette étape que pourra débuter la phase analytique.
Nettoyage des données
Après avoir structuré une extraction pertinente des données nécessaires à nos analyses, il est crucial de les nettoyées, de les normaliser.
Il s’agit de dédoublonner, les données multiples, ou isolées, les mettre à jour, les renseigner quand certains éléments sont manquants.
C’est ensuite le fait de lier à votre propre contexte métier qui transforme cette data brute en informations à valeur ajoutée.
Par ailleurs, plus les données initiales extraites sont cohérentes avec l’objectif fixé au départ, plus on aboutira sur des bases d’analyses fiables et précises.
Enrichissement des données
De cette façon, une fois propres et structurées, les données peuvent être enrichies à volonté selon les besoins. C’est ainsi que l’on nomme cette phase : « passer de la donnée à l’information« . En effet, on emploie ce terme car il restitue une notion de valeur ajoutée supplémentaire.
Finalisation du process
Validation du process de traitement
Ici, la validation consiste à donner un accord à grande échelle. En effet, si vous avez effectué ces premières manipulations sur un échantillon, il faut maintenant basculer dans la vraie vie. Et basculer dans la vraie vie, ça se fait sur base d’une méthodologie VALIDE.
C’est donc la validation de ce principe de traitement, qui autorisera le monitoring des données à grande échelle. On va alors caler les algorithmes de machine learning sur l’application de cette méthodologie pour tous les cas de figure similaires.
Publication du format de récupération
Quand on parle de publication, il s’agit du format choisi pour la communication des données en interne. Les ensembles de données générés sont stockés dans des fichiers plats, des tables ou des formats spécifiques. Ce format de données sera alors toujours le même. C’est ainsi qu’il permettra la comparaison des éléments remontés d’une période à l’autre. Une fois ce process maîtrisé, l’automatisation peut se mettre en place.
Le but est d’avoir un accès simple et à jour, aux informations, depuis les outils d’analyse et de visualisation de données.
La valeur ajoutée pour les métiers
Une fois le process de data wrangling validé (collecte, nettoyage, enrichissement, structuration d’informations provenant de plusieurs sources), vous avez la garantie de chiffres justes, régulièrement à jour et adaptés au processus décisionnel de votre structure.
Une sacrée plus value et un gain de temps : cette démarche vous permettra de faire grandir votre fonction, et d’apporter de la réflexion autour des informations métier.
Business intelligence, IA (Intelligence artificielle) et « Machine Learning » : quelle différence ?
Le machine learning est donc le processus apprenant de la machine : pour un traitement destiné à se reproduire. Avec la capacité de l’enrichir également, en intégrant au fur et à mesure les nouveaux cas de figures et traitements qui se présentent.
La business intelligence ajoute une couche de traitement analytique apporté à cette première phase d’automatisation apprenante.
Et l’intelligence artificielle une couche de réflexion supplémentaire à tout le gâteau.
Grâce à ces processus, l’humain peut dorénavant se concentrer sur la valeur ajoutée métier. LA data lui est livrée, l’essentiel de son travail consiste à l’analyser et à en tirer les insights principaux.
C’est de cette façon, grâce à l’information extraite du data wrangling, et avec l’essor des outils d’IA, que la data prend de la valeur. Son traitement devient essentiel.
A ce titre, sachez choisir le partenaire qui vous accompagnera au mieux dans cet exercice fastidieux.
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