Dans un monde de plus en plus interconnecté et numérique, la pertinence des données est incontestable, mais pour qu’ils soient également fonctionnels pour notre entreprise, nous devons accorder une attention particulière à son qualité.
Et si nous allons travailler sur des projets qui favorisent la qualité des données, il est important de donner de la pertinence au profilage des données, l’une des étapes les plus critiques du processus. Le profilage des données est un processus d’examen de la source des données, comprendre sa structure, contenu et relations et ainsi identifier le potentiel qu’il a pour différents projets d’affaires.
Quelles sont les meilleures pratiques qui peuvent être appliquées pour résoudre avec plus de succès le profilage des données ??
Pourcentages vides ou valeur nulle
Il est important d’analyser chacune des colonnes. Nous devrons le faire en cas de perte de données (en blanc) ou s’il y a des informations inconnues (valeurs nulles) qui peuvent causer des problèmes d’interprétation ultérieurs. Lorsqu’il est détecté, les architectes peuvent configurer des préréglages plus précis, qui génère des exceptions dans des cas spécifiques qui contribuent à rendre la maintenance quotidienne plus réussie.
Analyser des valeurs uniques
La prochaine étape consistera à effectuer une analyse concrète des différentes valeurs que l’on peut trouver dans chacune des colonnes. En faisant cela dans les données d’origine, identifier les principaux pilotes de base de données et économiser du temps et des efforts plus tard.
Dans le meilleur des cas, ces valeurs uniques sont mises en évidence dans le fichier lui-même grâce aux noms de colonne ou aux informations de support qui ont été fournies. Dans d’autres cas, vous devez travailler dur et identifier les facteurs clés.
Analyse de la date et de la plage de nombres
Travailler avec la plage numérique et de dates avec les valeurs maximales et minimales nous aidera à équilibrer les performances, grâce au fait que nous connaîtrons les différents types de données existantes, limiter la marge d’erreur. Avoir ces informations à portée de main nous évitera des situations indésirables et des problèmes possibles qui peuvent apparaître du jour au lendemain. Autrefois, le problème de la conversion des dates d’Oracle en SQL Server était très courant. Jusqu’à ce qu’une solution finale soit trouvée, les délais initiaux ont été fixés le 1 de janvier de 1753, entraînant des défaillances dans les systèmes Oracle. Bien gérer les plages de chiffres et de dates permettra d’éviter que ces problèmes potentiels ne se produisent.
Extension maximale de la chaîne, minimum et moyenne.
L’un des aspects auxquels vous devez toujours penser dans le profilage des données est la nécessité d’optimiser et d’augmenter l’efficacité du travail.. Pour faire ceci, nous devons accélérer de toutes les manières. Cela signifie également réduire la largeur des colonnes afin de toujours travailler avec une moyenne adéquate.. Ce qui se passera grâce à cela, c’est que les temps de numérisation seront raccourcis et l’efficacité augmentera.. La meilleure chose à faire dans ce contexte est de définir des chaînes de volume moyen, analyser préalablement les hauts et les bas avec lesquels nous travaillons habituellement dans notre entreprise.
Cependant, c’est toujours quelque chose qui doit être géré de manière à ce que, avec le temps, pas d’incohérences dans les extensions moyennes.
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En tenant compte de tout cela, vous pouvez aller plus loin et vous assurer que le profilage des données est effectué selon les meilleures pratiques. Pour cela, nous allons nous concentrer sur trois aspects:
- Assurer l’intégrité de l’information
- La cardinalité entre les différentes données existantes dans la base de données.
- Analyse des modèles.
Ce dernier a une complexité importante, mais il est recommandé car il permet de connaître des informations précieuses telles que les tendances de distribution ou l’analyse d’attributs clients très spécifiques.
Assurer le succès d’un processus de profilage des données améliore la qualité de nos données et les laisse prêtes à être utilisées dans les différents projets qui, Chaque fois plus, sont orientés vers l’analyse augmentée et l’apprentissage automatique.
Comment préparez-vous vos données pour que votre organisation dispose d’un avantage analytique et qu’elle soit véritablement axé sur les données?
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