Le profilage des données est un processus d’examen des données d’une source existante et de résumé des informations sur ces données. Vous établissez le profil des données pour déterminer l’exactitude, l’exhaustivité et la validité de vos données. L’établissement du profil des données peut être effectué pour de nombreuses raisons, mais il s’agit le plus souvent d’une aide à la détermination de la qualité des données dans le cadre d’un projet plus vaste. Le profilage des données est souvent associé à un processus ETL (extraction, transformation et chargement) pour déplacer les données d’un système à un autre. Lorsqu’ils sont effectués correctement, l’ETL et le profilage des données peuvent être combinés pour nettoyer, enrichir et déplacer des données de qualité vers un emplacement cible.
Par exemple, vous pourriez vouloir effectuer un profilage des données lors de la migration d’un système ancien vers un nouveau système. Le profilage des données peut aider à identifier les problèmes de qualité des données qui doivent être traités dans le code lorsque vous déplacez les données dans votre nouveau système. Vous pouvez également effectuer un profilage des données lorsque vous transférez des données vers un entrepôt de données à des fins d’analyse commerciale. Souvent, lorsque les données sont déplacées vers un entrepôt de données, des outils ETL sont utilisés pour déplacer les données. Le profilage des données peut être utile pour identifier les problèmes de qualité des données qui doivent être corrigés dans la source, et les problèmes de qualité des données qui peuvent être corrigés pendant le processus ETL.
Pourquoi profiler les données ?
Le profilage des données vous permet de répondre aux questions suivantes concernant vos données :
- Les données sont-elles complètes ? Y a-t-il des valeurs vides ou nulles?
- Les données sont-elles uniques ? Combien de valeurs distinctes y a-t-il ? Les données sont-elles dupliquées ?
- Y a-t-il des modèles anormaux dans vos données ? Quelle est la distribution des modèles dans vos données ?
- S’agit-il des modèles auxquels vous vous attendez ?
- Quelle gamme de valeurs existe, et sont-elles attendues ? Quelles sont les valeurs maximales, minimales et moyennes pour des données données données ? S’agit-il des plages auxquelles vous vous attendez?
Répondre à ces questions vous permet de vous assurer que vous maintenez des données de qualité, ce qui – les entreprises le réalisent de plus en plus – est la pierre angulaire d’une entreprise prospère. Pour plus d’informations, consultez notre post sur la qualité des données.
Comment profiler les données ?
Le profilage des données peut être effectué de différentes manières, mais il existe grosso modo trois méthodes de base utilisées pour analyser les données.
Le profilage des colonnes compte le nombre de fois où chaque valeur apparaît dans chaque colonne d’un tableau. Cette méthode permet de découvrir les modèles au sein de vos données.
Le profilage inter-colonnes examine les colonnes pour effectuer une analyse des clés et des dépendances. L’analyse des clés analyse les collections de valeurs dans une table pour localiser une clé primaire potentielle. L’analyse des dépendances détermine les relations de dépendance au sein d’un ensemble de données. Ensemble, ces analyses déterminent les relations et les dépendances au sein d’une table.
Le profilage inter-tables examine les tables pour identifier les clés étrangères potentielles. Il tente également de déterminer les similitudes et les différences de syntaxe et de types de données entre les tables afin de déterminer quelles données pourraient être redondantes et lesquelles pourraient être mappées ensemble.
La validation des règles est parfois considérée comme l’étape finale du profilage des données. Il s’agit d’une étape proactive d’ajout de règles qui vérifient l’exactitude et l’intégrité des données qui sont entrées dans le système.
Ces différentes méthodes peuvent être effectuées manuellement par un analyste, ou elles peuvent être effectuées par un service qui peut automatiser ces requêtes.
Défis du profilage des données
Le profilage des données est souvent difficile en raison du volume de données que vous devrez profiler. Cela est particulièrement vrai si vous examinez un système hérité. Un système hérité peut contenir des années de données anciennes avec des milliers d’erreurs. Les experts recommandent de segmenter vos données dans le cadre de votre processus de profilage des données afin que vous puissiez voir la forêt pour les arbres.
Si vous effectuez manuellement votre profilage de données, vous aurez besoin d’un expert pour exécuter de nombreuses requêtes et passer au crible les résultats afin d’obtenir des informations significatives sur vos données, ce qui peut consommer de précieuses ressources. En outre, vous ne pourrez probablement vérifier qu’un sous-ensemble de vos données globales, car cela prend trop de temps de passer en revue l’ensemble des données.
Comment Alooma peut vous aider
Si vous effectuez un profilage de données sur une grande source de données, envisagez de le coupler avec un outil comme Alooma pour aider à rationaliser et automatiser le processus de nettoyage de vos données.
Alooma est un outil ETL moderne qui peut aider à automatiser le nettoyage et la transformation des données avant de les déplacer vers un magasin cible. Dans le cadre de l’évaluation de vos données, vous pouvez identifier les erreurs qui peuvent être réparées à la source et celles qu’Alooma peut réparer pendant que les données sont dans le pipeline.
Alooma peut vous aider à planifier. Une fois que vous avez décidé des données que vous souhaitez profiler et déplacer, nos experts en données peuvent vous aider à planifier, exécuter et maintenir votre pipeline de données.
Alooma est sécurisé. Alooma est spécialisé dans le déplacement sécurisé de vos données. Alooma crypte les données en mouvement et au repos, et est fière d’être 100% conforme à SOC 2 Type II, ISO27001, HIPAA et GDPR.
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