La collecte et le traitement des données ont connu une renaissance au cours des dernières décennies, les équipes de données disposant désormais de plus d'informations que jamais auparavant. Bien que cela ait augmenté l'analyse des données et la recherche, cela a également posé plusieurs défis aux ingénieurs et aux équipes commerciales. Les données brutes peuvent être difficiles à traiter et à filtrer. Le problème n'est pas toujours de savoir comment collecter plus de données, mais plutôt quelles données stocker et évaluer. Les entreprises doivent utiliser la transformation des données pour organiser des données pertinentes et utiles et les rendre utilisables sur de nombreux systèmes. Dans cet article, nous définirons la transformation des journaux et des données, ainsi que les différents types, avantages, méthodes et outils nécessaires pour transformer les données.
Qu'est-ce que la transformation de données ?
Le processus de modification des données d'un format à un autre, souvent du format d'un système source au format requis d'un système de destination, est connu sous le nom de transformation de données et peut également être appelé manipulation de données. La plupart des opérations d'intégration et de gestion des données, telles que la gestion des données et l'entreposage des données, nécessitent une transformation des données.
La transformation des données est une étape du processus ELT/ETL qui peut être classée comme « simple » ou « complexe », en fonction du type de modifications qui doivent être apportées aux données avant qu'elles ne soient envoyées à leur destination. Le processus de manipulation des données peut être automatisé, exécuté manuellement ou une combinaison des deux.
Comment fonctionne la transformation des données
Le but du processus de manipulation de données est d'extraire des données d'une source, de les convertir dans un format utilisable et de les transporter vers une destination. Toute cette procédure est appelée ETL (Extract, Load, Transform). Lors de la phase d'extraction, les données sont reconnues et extraites de plusieurs endroits ou sources et stockées dans un référentiel unique.
Les données collectées à partir du site source sont souvent brutes et inutilisables dans leur état brut. Les données doivent être modifiées pour contourner cette barrière. Il s'agit de la phase la plus importante du processus ETL, car elle permet d'exploiter vos données à des fins commerciales. Plusieurs processus sont pris lors de la transformation pour le transformer dans le format requis. Les données doivent être nettoyées dans certaines circonstances avant de pouvoir être modifiées. De plus, le nettoyage des données est le processus de préparation des données pour la transformation en supprimant les incohérences ou les valeurs manquantes.
Types de transformation de données
Voici les types de transformation de données les plus courants :
#1. Transformation de données par lots
La transformation de données par lots, également connue sous le nom de transformation de données en masse, est le processus de modification des données en groupes au fil du temps. La transformation de données par lots traditionnelle, qui comprend une exécution manuelle avec des langages programmés tels que SQL et Python, est actuellement considérée comme plutôt obsolète.
#2. Transformation interactive des données
Alors que de plus en plus d'entreprises ont recours à des systèmes basés sur le cloud (IBM indique que 81 % des entreprises utilisent plusieurs systèmes basés sur le cloud), les utilisateurs finaux des données recherchent des techniques plus diverses pour transformer les données. Les concepts de transformation interactive des données, également appelés transformation des données en temps réel, sont comparables à ceux de l'intégration en temps réel et du traitement ELT.
La transformation par lots est un sous-ensemble de la transformation interactive des données. Cependant, les étapes ne sont pas toujours séquentielles. La transformation interactive des données, qui gagne en popularité en raison de son interface visuelle conviviale, exploite le code précédemment écrit et examiné pour trouver des valeurs aberrantes, des modèles et des problèmes dans les données.
Processus de transformation des données
Le processus de manipulation de données dans un entrepôt de données cloud est le plus souvent ELT (Extract Load Transform) ou ETL (Extract Transform Load). Les coûts de stockage dans le cloud diminuant d'année en année, de nombreuses équipes optent pour l'ELT, à la différence que toutes les données sont chargées dans le stockage dans le cloud avant d'être transformées et ajoutées à un entrepôt.
Le processus de transformation est généralement divisé en six étapes :
- Découverte de données: La première étape implique des équipes de données travaillant pour comprendre et localiser les données brutes pertinentes. Les analystes/ingénieurs peuvent avoir une meilleure compréhension des modifications qui doivent avoir lieu en profilant les données.
- Cartographie des données: les analystes déterminent comment les champs individuels sont mis à jour, mis en correspondance, filtrés, fusionnés et agrégés au cours de cette phase.
- Extraction De Données: Les données sont transportées d'un système source vers un système de destination au cours de cette étape. Les sources d'extraction peuvent être organisées (bases de données) ou non structurées (streaming d'événements, fichiers journaux).
- Génération et exécution de code: Une fois les données brutes extraites et importées, elles doivent être transformées pour être stockées de manière adaptée aux applications BI et analytiques. Ceci est généralement réalisé par des ingénieurs d'analyse qui modifient les données par programmation à l'aide de SQL/Python. Ce code est exécuté sur une base quotidienne/horaire pour fournir des données analytiques opportunes et pertinentes.
- Avis: Une fois le code implémenté, il doit être examiné et vérifié pour vérifier une implémentation correcte et appropriée.
- Envoi: La dernière étape consiste à transférer les données vers leur destination prévue. L'objectif pourrait être un entrepôt de données ou une autre base de données structurée.
Ces étapes sont destinées à démontrer les schémas de manipulation des données ; il n'existe pas de procédure de transformation "correcte" unique. Le meilleur processus est celui qui fonctionne bien pour votre équipe de données.
Transformation des données de journal
La transformation des données de journal est un type de transformation de données dans lequel une fonction logarithmique est appliquée à un jeu de données ou à des valeurs de données individuelles. Les fonctions logarithmiques sont des fonctions mathématiques qui peuvent être utilisées pour convertir des données fortement asymétriques ou des données avec une large plage de valeurs en une forme plus gérable et interprétable.
La fonction logarithmique est appliquée aux valeurs de données dans la transformation des données de journal, et les valeurs modifiées sont utilisées à la place des valeurs d'origine. Le logarithme népérien (ln) et le logarithme en base 10 (log10) sont les fonctions logarithmiques les plus utilisées.
La transformation des données de journal est très bénéfique lorsque vous travaillez avec des données avec une large plage de valeurs, où certaines valeurs s'écartent considérablement des autres. La plage de valeurs est compressée et les écarts entre les valeurs deviennent plus compréhensibles en prenant le logarithme des valeurs de données. Cela peut aider à la visualisation des données, à la reconnaissance des formes et à l'analyse statistique.
La transformation des données de journalisation est largement utilisée dans des secteurs tels que la finance, l'économie, la biologie et l'ingénierie. Dans la finance, par exemple, les cours des actions sont souvent très asymétriques, quelques actions de grande valeur ayant un impact substantiel sur l'ensemble de données total. L'application d'une transformation de journal à la tarification peut faciliter l'analyse et la comparaison des prix. La transformation logarithmique est utilisée en biologie pour examiner les données d'expression génique, car les niveaux d'expression peuvent varier considérablement d'un gène à l'autre.
Pourquoi les entreprises ont-elles besoin d'une transformation des données ?
Chaque jour, les entreprises génèrent des quantités massives de données. Cependant, l'information est inutile à moins qu'elle ne puisse être utilisée pour recueillir des informations et promouvoir le progrès de l'entreprise. La manipulation de données est utilisée par les organisations pour modifier les données dans des formats qui peuvent ensuite être utilisés pour une variété de processus. Il existe plusieurs raisons pour lesquelles les entreprises devraient modifier leurs données.
- La transformation rend diverses sources de données compatibles les unes avec les autres, ce qui facilite l'agrégation des données pour une analyse complète.
- La migration des données est simplifiée puisque le format source peut être traduit dans le format cible.
- La transformation des données aide à la consolidation des données structurées et non structurées.
- La procédure de transformation permet également un enrichissement, ce qui améliore la qualité des données.
L'objectif ultime est de fournir aux entreprises des données cohérentes et accessibles qui fournissent des informations analytiques et des prévisions fiables.
Avantages de la transformation des données
Les entreprises et les organisations de tous les secteurs reconnaissent que les données peuvent accroître l'efficacité et générer de l'argent, qu'il s'agisse d'informations sur les habitudes des clients, les opérations internes, les chaînes d'approvisionnement ou même la météo. Le problème ici est de s'assurer que toutes les données obtenues peuvent être utilisées. Les entreprises peuvent tirer des avantages significatifs de leurs données en adoptant un processus de transformation des données, tel que :
- Tirer le meilleur parti des données: Selon Forrester, entre 60 % et 73 % de toutes les données ne sont jamais examinées à des fins de veille économique. Les entreprises peuvent utiliser des outils de transformation de données pour normaliser les données afin d'accroître l'accessibilité et la convivialité.
- Une gestion des données plus efficace: Comme les données sont générées à partir d'un nombre croissant de sources, les erreurs dans les métadonnées peuvent compliquer l'organisation et la compréhension des données. La manipulation des données affine les métadonnées pour faciliter l'organisation et la compréhension du contenu de votre source de données.
- Effectuer des requêtes plus rapides: Les données transformées sont standardisées et conservées dans un emplacement source où elles peuvent être récupérées rapidement et facilement.
- Améliorer la qualité des données: En raison des risques et des coûts associés à l'utilisation de données erronées pour générer des informations commerciales, la qualité des données devient une préoccupation majeure pour les entreprises. La manipulation des données peut réduire ou supprimer les problèmes de qualité tels que les écarts et les valeurs manquantes.
Inconvénients de la transformation des données
Bien que les méthodes de transformation de données présentent divers avantages, il est essentiel de noter qu'il existe quelques inconvénients potentiels.
- La transformation peut être coûteuse et gourmande en ressources: Alors que les coûts de traitement et de calcul ont diminué ces dernières années, il n'est pas rare d'entendre des histoires de factures AWS, GCP ou Databricks scandaleuses.
- La connaissance du contexte est essentielle : Des erreurs extrêmes sont concevables si les analystes/ingénieurs modifiant les données manquent de contexte ou de compréhension de l'entreprise. Alors que les outils d'observabilité des données s'améliorent, certaines erreurs sont presque indétectables et pourraient conduire à une interprétation des données ou à des décisions commerciales inexactes.
Techniques de transformation des données
Les techniques de transformation des données sont utilisées pour nettoyer et organiser les données avant de les stocker dans un entrepôt de données ou de les analyser à des fins de veille économique. Toutes ces stratégies ne s'appliquent pas à tous les types de données et, dans certains cas, plusieurs techniques peuvent être utilisées. Voici quelques-unes des techniques les plus répandues :
#1. Lissage des données
Le lissage est une technique qui utilise un algorithme pour éliminer le bruit d'un ensemble de données afin de trouver une tendance. Le bruit cartonne vos données, et sa suppression ou sa minimisation vous permet d'extraire des informations supérieures ou de trouver des modèles que vous n'auriez pas vus autrement.
#2. Construction d'attributions
L'une des stratégies les plus répandues dans les pipelines de transformation de données est la construction d'attribution. Le processus de développement de nouvelles entités à partir d'un ensemble d'entités/attributs existants dans un jeu de données est appelé construction d'attributs ou construction d'entités.
#3. Généralisation des données
Le processus de transformation des attributs de bas niveau en attributs de haut niveau utilisant le concept de hiérarchie est appelé généralisation des données. La généralisation des données est utilisée avec des données catégorielles qui ont un petit nombre de valeurs différentes.
#4. Agrégation de données
L'agrégation de données est l'une des stratégies les plus utilisées dans la transformation de données. Lorsque vous appliquez l'agrégation de données aux données brutes, vous stockez et affichez les données dans un format récapitulatif.
#5. Discrétisation des données
Le processus de conversion de données continues en une séquence d'intervalles de données est appelé discrétisation des données. Il s'agit d'une stratégie très bénéfique pour faciliter l'étude et l'analyse des données, ainsi que pour améliorer l'efficacité de tout algorithme applicable.
#6. Normalisation des données
Enfin et surtout, la normalisation des données est le processus de réduction de la taille des données sans perdre d'informations pour réduire ou éliminer les données redondantes et augmenter l'efficacité des algorithmes et l'efficacité de l'extraction des données.
#7. Intégration de données
L'intégration des données est une étape essentielle de la phase de prétraitement, et non une technique de transformation des données. Le processus de fusion de données provenant de nombreuses sources pour générer une vue uniforme des données est appelé intégration de données.
#8. Manipulation de données
Le processus de rendre vos données plus lisibles et organisées est appelé manipulation de données. Cela peut être accompli en modifiant ou en changeant vos jeux de données source.
Outils pour la transformation des données
En général, les outils de transformation des données sont des logiciels qui automatisent le processus de transformation des données afin qu'il puisse être réalisé en quelques minutes plutôt qu'en heures. En réalité, l'un des processus les plus importants du processus d'intégration de données est la transformation des données.
Aujourd'hui, il existe de nombreux outils de transformation de données créés pour la modification de données, mais tous ne sont pas appropriés. Vous devez rechercher un certain logiciel qui correspond à votre plan d'affaires et qui peut vous aider à atteindre votre objectif final.
Nous avons compilé une liste des meilleurs outils de transformation de données en 2023 qui sont adaptables, efficaces et rentables pour votre entreprise.
#1. Riverain
Rivery est une plateforme DataOps entièrement gérée et l'un des meilleurs outils de transformation de données. Il peut facilement automatiser, maintenir et modifier les modèles de données pour toutes les données organisationnelles.
#2. TDC
En matière de transformation de données, Data Build Tool (DBT) est l'un des outils de commande les plus simples du marché. Cet outil est particulièrement pratique si vous souhaitez générer des tables et des vues à l'aide de tactiques incrémentielles.
#3. Qlik
Depuis 1993, Qlik est impliqué dans le domaine de l'analyse commerciale. C'est aujourd'hui l'une des plus grandes sociétés de logiciels, fournissant diverses solutions de données pour combler le fossé entre les données, les informations et l'action.
#4. Matillion
Matillion a été fondée début 2011 à Manchester, au Royaume-Uni, pour fournir des analyses commerciales en tant que service. Depuis lors, ils sont passés à plus de 500 travailleurs et à une valorisation de 1.5 milliard de dollars.
#5. Trifacta
Trifacta, une plate-forme cloud d'ingénierie de données visuelles et de gestion de données facile à utiliser, est un autre des meilleurs outils de transformation de données de notre liste. De plus, Trifacta est idéal pour les équipes de données qui préparent, nettoient, transforment et visualisent les données brutes.
#6. Informatique
Informatica est une plate-forme de gestion de données intelligente basée sur le cloud qui transforme les données dans le cloud ou sur des infrastructures hybrides. Sur cette plate-forme d'outils de transformation de données, des transformations prédéfinies peuvent être utilisées pour mapper les formats de données. Il n'y a pas besoin de code.
#7. Datamètre
Datameer est une plateforme de transformation de données SaaS créée pour Snowflake, un important fournisseur de cloud de données. Il couvre l'ensemble de votre cycle de vie des données dans le cloud Snowflake, de la découverte à la transformation, au déploiement et à la documentation.
Comment les données peuvent-elles être transformées ?
Les données peuvent être transformées de plusieurs façons, selon les objectifs et les exigences spécifiques de l'analyse. Voici quelques méthodes courantes de transformation des données :
- Utiliser des fonctions mathématiques
- Normalisation ou standardisation des données
- Agréger ou résumer des données
- Filtrer les données
- Joindre des données
- Analyse des données
- Imputation des données manquantes
- Encodage des données catégorielles
Quelles sont les 5 étapes de la transformation des données en informations ?
Il existe différents modèles et cadres pour transformer les données en informations, mais un modèle commun est le processus Data-to-Information (DI), qui se compose de cinq étapes :
- Collecte de données
- Traitement de l'information
- L'analyse des données
- Diffusion de l'information
- La prise de décision
Quelles sont les trois formes de transformation de données ?
Les trois formes de transformation de données sont :
- Transformation structurelle
- Transformation sémantique
- Transformation du type de données
Quelle est la différence entre la transformation de données et la traduction de données ?
La transformation des données se concentre sur la modification du format ou de la structure des données, tandis que la traduction des données se concentre sur la modification de la langue ou de la terminologie des données. Bien que ces processus puissent parfois se chevaucher, ce sont des processus distincts qui servent des objectifs différents dans la gestion des données.
Pourquoi faire de la transformation de données ?
La transformation des données est un processus important dans la gestion des données pour plusieurs raisons :
- Améliorer la qualité des données
- Faciliter l'analyse des données
- Activation de l'intégration des données
- Prise en charge de la visualisation des données
- Amélioration de la sécurité des données
Conclusion
Si votre entreprise a du mal à transformer les données existantes en informations utiles, la manipulation des données pourrait être la solution. Bien sûr, cela nécessite de sélectionner le type de méthode de transformation de données approprié et de savoir exactement quels résultats vous souhaitez obtenir en transformant vos données. La consultation de scientifiques des données peut également vous aider à élaborer un plan clair de manipulation des données.
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Bibliographie
