Qu'est-ce que le profilage des données ?

Outils et exemples

La santé de vos données dépend de la façon dont vous les profilez. Les évaluations de la qualité des données ont révélé que seulement 3 % des données répondent aux normes de qualité. Cela signifie que des données mal gérées coûtent aux entreprises des millions de dollars en termes de temps et d'argent, mais aussi en potentiel inexploité.

Les données saines sont facilement identifiables et compréhensibles par les collaborateurs qui en ont besoin et elles leur apportent de la valeur. C'est un objectif vers lequel toute entreprise doit tendre. Le profilage des données permet à vos équipes d'organiser et d'analyser vos données afin qu'elles puissent générer un maximum de valeur et vous apporter un avantage concurrentiel clair sur le marché. Dans cet article, nous étudions le processus de profilage des données et examinons
comment il peut vous aider à transformer les données brutes en  business intelligence et en insights exploitables.

Principes de base du profilage des données

Le profilage des données est un processus qui consiste à examiner et analyser les données pour en extraire des synthèses exploitables. Ce processus permet de disposer d'une vue d'ensemble facilitant la découverte des problèmes, risques et tendances générales liés à la qualité des données. Le profilage des données permet de convertir les données en insights clés sur lesquels les entreprises peuvent s'appuyer.

Plus précisément, le profilage des données consiste à passer au crible les données afin de déterminer leur légitimité et leur qualité. Les algorithmes analytiques détectent les caractéristiques des datasets, telles que la moyenne, le minimum, le maximum, le percentile et la fréquence, pour examiner les données dans les moindres détails. Ils effectuent ensuite des analyses pour dévoiler les métadonnées,
notamment les distributions de fréquences, les relations clés, les clés candidates étrangères et les dépendances fonctionnelles. Enfin, ils utilisent toutes ces informations pour exposer comment ces facteurs s'alignent sur vos standards et objectifs business.

Le profilage des données peut éliminer les erreurs coûteuses, courantes dans les bases de données clients. Ces erreurs comprennent les valeurs nulles (inconnues ou manquantes), les valeurs qui ne devraient pas être incluses, celles dont la fréquence est anormalement élevée ou faible, les valeurs qui ne suivent pas les schémas attendus et les valeurs hors normes.

Découvrez comment le profilage des données aide à réduire le risque lié à l'intégrité des données.

Quatre avantages du profilage des données

Les problèmes de qualité des données peuvent coûter aux entreprises 30 %, voire plus, de leur chiffre d'affaires. Pour un grand nombre de sociétés, il s'agit de millions de dollars perdus, de stratégies qui doivent être repensées et parfois de réputation ternie. Comment émergent les problèmes de qualité des données ?

Souvent, la cause est involontaire. Les entreprises peuvent être si occupées à collecter des données et à gérer des opérations que l'efficacité et la qualité des données en souffrent. Cela peut se traduire par une perte de productivité, des opportunités de vente manquées ou des occasions ratées d'améliorer les résultats financiers de l'entreprise. C'est là qu'intervient l'outil de profilage des données.

Lorsqu'une application de profilage est activée, elle analyse, nettoie et met à jour les données en continu, afin d'en extraire des insights essentiels, directement depuis votre ordinateur portable. Le profilage des données permet de bénéficier des avantages suivants (liste non exhaustive) :

Une qualité et une crédibilité des données plus élevées

Une fois les données analysées, l'application peut aider à éliminer les doublons et anomalies. Elle peut déterminer les informations utiles, susceptibles d'influer sur les choix de la société, identifier les problèmes de qualité en interne et servir à tirer
certaines conclusions sur la santé future de l'entreprise.

Prise de décisions prédictive

Les informations profilées peuvent être utilisées pour empêcher les petites erreurs de devenir de gros problèmes pour l'entreprise. Elles peuvent également révéler les possibles résultats de nouveaux scénarios. Le profilage des données permet de créer un instantané précis de la santé d'une entreprise, afin de mieux éclairer son processus décisionnel.

Gestion proactive des crises

Le profilage des données peut vous aider à identifier et résoudre rapidement les problèmes, le plus souvent avant même leur émergence.

Tri organisé

La plupart des bases de données interagissent avec un ensemble diversifié de données qui peuvent inclure des blogs, des médias sociaux et d'autres sources de Big Data. Le profilage permet de remonter jusqu'à la source initiale des données et d'assurer un chiffrement approprié pour garantir leur sécurité. Un profileur de données peut ensuite analyser ces différentes bases de données, applications sources ou tables, et s'assurer que les données répondent aux mesures statistiques standard et aux règles business spécifiques.

Comprendre la relation entre les données disponibles, les données manquantes et les données requises permet à l'entreprise de définir sa stratégie future et ses objectifs à long terme. L'accès à une application de profilage des données peut optimiser ces opérations.

Différents types de profilage de données

En général, les applications de profilage analysent une base de données en organisant et en collectant des informations à son sujet. Cela implique des techniques telles que le profilage des colonnes, le profilage entre colonnes et le profilage entre tables. Presque toutes ces techniques de profilage peuvent être classées dans l'une des trois catégories suivantes :

  • Découverte de structures — La découverte (ou analyse) de structures vous aide à déterminer si vos données sont cohérentes et correctement formatées. Elle s'appuie sur des statistiques de base pour fournir des informations sur la validité des données.
  • Découverte de contenus – La découverte de contenus est axée sur la qualité des données. Les données doivent être formatées, standardisées et correctement intégrées aux données existantes en temps utile et de manière efficace. Par exemple, si une adresse postale est mal formatée, il est possible que le client ne puisse pas être contacté ou que ses livraisons soient égarées.
  • Découverte de relations – La découverte de relations permet d'identifier les connexions entre différents datasets.

Le profilage des données en action

Avec l'énorme quantité de données disponibles aujourd'hui, les entreprises sont parfois submergées par toutes les informations qu'elles ont collectées. Par conséquent, elles ne parviennent pas à tirer pleinement parti de leurs données, qui perdent en valeur et en utilité. Le profilage des données permet d'organiser et de gérer les données volumineuses afin d'en libérer tout le potentiel et de fournir des insights pertinents. C'est précisément ce que Talend aide les entreprises à accomplir.

Tsunami de données chez Domino’s

Avec près de 14 000 établissements, Domino's était déjà la plus grande chaîne de restaurants de pizzas au monde en 2015. Lorsque l'entreprise a lancé son esystème de commande AnyWare, elle a soudainement été confrontée à un tsunami de données. Les utilisateurs pouvaient désormais passer des commandes à partir de tout type d'équipement ou application, y compris depuis des montres connectées, des téléviseurs, des systèmes de divertissement pour voitures et des médias sociaux.

En quelques semaines, Domino's a constaté l'irruption de torrents de données venant de tous les horizons. Domino's a déployé une solution efficace de profilage des données et peut désormais collecter et analyser les données dans ses nombreux points de vente, pour en optimiser la qualité. Grâce à cette initiative, Domino's a transformé son activité : meilleure connaissance de sa base clients, processus de détection des fraudes améliorés, augmentation de l'efficacité opérationnelle et des ventes.

Qualité des données et fidélisation des clients

Office Depot complète sa présence en ligne par des stratégies hors ligne en continu. Dans cette société, l'intégration des données est cruciale, car il s'agit de combiner les informations provenant de trois canaux : le catalogue physique (hors ligne), le
site Web et les centres d'appels.

Office Dépôt utilise le profilage des données pour effectuer des vérifications et contrôles de la qualité de ses données avant de les injecter dans son data lake. L'intégration des données en ligne et hors ligne permet de générer une véritable vision à 360° des clients et de fournir des données de grande qualité aux fonctions de back-office de l'entreprise.

Une valeur vie client plus élevée grâce à des données saines

Globe Telecom fournit des services de connectivité à plus de 94,2 millions d'abonnés mobiles et 2 millions de foyers haut débit aux Philippines. Les opportunités d'expansion de ses parts de marché étant limitées, il était essentiel que Globe Telecom comprenne mieux sa clientèle existante, afin de pouvoir augmenter la valeur vie de chaque client.

Pour fournir les insights clients que les entités business réclamaient, Globe avait besoin de données saines, adaptées à des applications telles que l'analytique des données. Cela s'est avéré être un réel défi dans des domaines tels que le scoring des données qui, à ce stade, avaient été traités manuellement à l'aide de feuilles de calcul et de bases de données hors ligne pour appliquer des règles de validation et de qualité.

Aujourd'hui, Globe Telecom exploite un centre d'excellence qui englobe la qualité, l'ingénierie et la gouvernance des données. Talend fournit à l'entreprise des fonctionnalités de scoring, de profilage et de nettoyage des données. Grâce à des données saines, Globe Telecom a amélioré la disponibilité des scores de qualité de données, passant d'une fréquence mensuelle à un rythme quotidien, augmentant de 400 % le taux d'adresses e-mail fiables et obtenant un meilleur retour sur investissement de ses campagnes marketing, avec une réduction de 30 % des coûts par lead, une amélioration de 13 % des taux de conversion et une augmentation de 80 % des taux de clic.

Profilage des données grâce aux data lakes et au cloud

Les entreprises ayant tendance à stocker d'énormes volumes de données dans le cloud, les besoins en profilage efficace sont plus importants que jamais. Les data lakes dans le cloud permettent déjà aux entreprises de stocker plusieurs pétaoctets de données, et l'Internet des objets augmente leur capacité en collectant de gros volumes de données à partir de sources diversifiées en constante évolution, y compris via nos logements, ce que nous portons et les technologies que nous utilisons.

Pour rester compétitif sur un marché de plus en plus stimulé par les capacités Big Data nativement dans le cloud, il est nécessaire de disposer de solutions capables d'exploiter toutes ces données. Qu'il s'agisse d'assurer la conformité ou de créer
une marque reconnue pour l'excellence de son service client, le profilage des
données est la clé de réussite en matière de gestion des magasins de données.

À vos marques ! Prêt ? Profilez !

Le profilage des données ne nécessite pas d'intervention manuelle. Le moyen le plus efficace de gérer le processus de profilage consiste en réalité à l'automatiser à l'aide d'une solution de gestion des données. Les outils de profilage des données augmentent l'intégrité des données en éliminant les erreurs et en apportant une cohérence aux processus. Les fonctionnalités de Talend Data Fabric vous permettent d'extraire, de traiter et de profiler des données depuis pratiquement n'importe quelle source vers votre data warehouse, sans le laborieux processus de codage manuel.

Demandez un essai gratuit pour identifier le chemin le plus rapide vers l'intégration des données.

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