Vous ne pouvez pas parler d'analyse sans au moins mentionner l'importance des données propres. À l'heure actuelle, les internautes parcourent des quantités de données sans précédent. La plupart d'entre eux, cependant, sont non structurés et même sans importance. Entrez dans le nettoyage des données, un élément central de toute solution d'analyse moderne. Ce processus élimine les données inutiles en fonction de votre utilisation prédéterminée.

Comment une solution d'analyse fonctionne-t-elle pour une entreprise? Le terme "Analyse des données»Fait référence à la manière dont une entreprise utilise les données. Chaque jour, des informations sont collectées à partir de toutes sortes d'activités: des détails spécifiques sur les clients, les employés, l'historique des transactions, etc. Une fois qu'elles sont entrées dans le système, les analyses filtrent ces données afin que des parties prenantes uniques puissent les utiliser pour mettre à jour les processus, ajuster les approches commerciales et apporter d'autres modifications utiles.

Une idée fausse que les gens ont souvent est que l'analyse de données n'est utile que pour les grandes entreprises. Les bonnes données profitent aux entreprises de toutes tailles, et on pourrait dire que plus les enjeux d'une décision potentielle sont élevés, comme dans une petite opération, plus il est essentiel de disposer des informations fournies par les outils d'analyse. La clé est d'avoir les bons outils d'analyse de données.

Comment une entreprise permet-elle aux données de travailler plus dur et d'obtenir plus? Cette discussion vous présentera un bref aperçu du nettoyage des données, de sa définition de base à ses utilisations potentielles et à la manière dont les entreprises modernes en tirent parti dans leurs opérations quotidiennes.

Les outils d'analyse nettoient automatiquement vos données

Qu'est-ce que le nettoyage des données?

Tel que défini par Techopedia, le nettoyage des données est:

le processus de modification des données dans une ressource de stockage donnée pour s'assurer qu'elles sont exactes et correctes. Il existe de nombreuses façons de poursuivre le nettoyage des données dans diverses architectures logicielles et de stockage de données; la plupart d'entre eux se concentrent sur un examen attentif des ensembles de données et des protocoles associés à une technologie de stockage de données particulière.

En d'autres termes, il consiste à s'assurer que toutes les données que vous utilisez pour l'analyse sont complètes, correctes, pertinentes, singulières et correctement formatées. Cela signifie considérer le processus d'entrée comme plus que la simple suppression de données non pertinentes. L'établissement d'une approche proactive garantit que toutes les données utilisées dans l'analyse et la veille stratégique sont exploitables.

Tout le monde n'appelle pas ce processus par le même nom. Vous pouvez également le voir appelé nettoyage des données ou nettoyage des données.

L'importance du nettoyage des données dans toute entreprise moderne

Pensez au volume de données qui circule dans votre entreprise et vos systèmes à chaque minute de la journée. Ensuite, pensez à combien vous comptez sur ces données pour comprendre votre public, prévoir les cycles de revenus et prendre des décisions commerciales essentielles.

Que se passe-t-il si les données sont inexactes ou non pertinentes pour la partie prenante qui les lit? Les apprentissages, les idées et la prise de décision qui en découlent deviendront également naturellement défectueux. De plus, des données sales peuvent entraîner des problèmes de conformité potentiellement importants dans les industries où la conformité est vitale.

De bonnes opérations de données tentent de garantir un apport de données propre et bien formulé. Certaines données inexactes ou erronées passeront inévitablement à travers ou deviendront erronées au fil du temps. C'est pourquoi chaque entreprise doit disposer de processus de nettoyage des données et encourager les commentaires de ceux qui en dépendent pour faire leur travail.

5 domaines que les organisations peuvent cibler pour booster le succès des données

Les solutions d'analyse automatisée sont un besoin universel dans toute l'entreprise. Il y a quelques domaines où la mise en œuvre devient particulièrement importante et devrait être une priorité:

  1. Analytique avancée. Nous avons abordé ce concept ci-dessus. L'analyse moderne va bien au-delà de la simple analyse des tendances historiques, cherchant à devenir prédictive dans ses capacités à prévoir les revenus et à prendre des décisions commerciales essentielles. Des données propres aident ces prédictions et ces informations à devenir plus précises.
  2. L'Internet des objets (IoT). L'IoT est devenu l'une des plus grandes sources de données, mais une grande partie peut être non pertinente ou même défectueuse. Un processus efficace de nettoyage des données élimine les cris de données entrantes, réduit les irrégularités et améliore la validité des informations qui circulent dans le système.
  3. Processus intelligents. En particulier dans la fabrication, les processus intelligents ont considérablement amélioré l'efficacité des usines. La seule façon de garantir l'exactitude et les améliorations réelles de l'efficacité consiste à utiliser des données propres qui amélioreront et non perturberont le processus.
  4. Intelligence artificielle. De plus en plus au cœur de l'intelligence d'affaires moderne, l'intelligence artificielle est impossible à mettre en œuvre ou à exécuter sans données propres. Toute entreprise souhaitant tirer parti de l'IA doit mettre en place des processus de nettoyage suffisants.
  5. Apprentissage automatique. Étroitement lié à l'intelligence artificielle, l'apprentissage automatique exploite les tendances des données pour tirer de nouvelles conclusions et s'améliorer au fil du temps. Encore une fois, la nécessité de données propres pour exécuter avec succès ces concepts est évidente.

Un processus de nettoyage des données de base pour commencer la mise en œuvre

Les nuances du nettoyage des données sont complexes et vont bien au-delà de la portée de cette introduction. Néanmoins, il est avantageux d'avoir une idée de base de ce à quoi ressemblent ces processus lorsque vous commencez à rechercher une mise en œuvre au sein de votre organisation. À la base, cette séquence se compose de 5 étapes nécessaires:

  1. Analysez vos données incorrectes. Lorsque vous trouvez des informations inexactes, gardez une trace de l'endroit où elles entrent dans le système. De cette façon, vous pouvez identifier les tendances et résoudre les problèmes à la base, pas seulement les symptômes.
  2. Rationalisez votre saisie de données. Moins vous disposez de moyens pour que les informations pénètrent dans le système, plus vous pouvez vérifier rapidement vos goulots d'étranglement intentionnels et vous assurer de détecter les erreurs à la porte.
  3. Éliminez les doublons. Assurez-vous d'avoir des systèmes en place qui vérifient les entrées en double, afin de ne pas les compter deux fois.
  4. Validez vos données en permanence. Recherchez des outils qui vous aident à nettoyer vos informations et à les comparer avec d'autres sources ou dans des algorithmes de test régulièrement.
  5. Créez des rapports de test. Avant de vous fier à vos analyses, assurez-vous que vos solutions de reporting ne génèrent pas de données douteuses qui pourraient conduire à une prise de décision ou à des résultats erronés.

Le nettoyage des données, à la base, est un problème de gestion des données. Les étapes ci-dessus ne doivent pas être effectuées une fois, mais à un niveau continu et en temps réel pour que vos informations restent exactes et exploitables. C'est ainsi que vous optimisez vos processus et améliorez votre intelligence d'affaires dans le processus.

En savoir plus sur Christian Ofori-Boateng: Cliquez ici (lien vers site anglais)

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