Qu’est-ce que le profilage des données ?
Qu’est-ce que le profilage des données ?
Le profilage des données est le processus qui consiste à examiner les données d’une organisation afin de comprendre les informations existantes, la manière dont elles sont stockées et les interconnexions entre les différents jeux de données. Les grandes entreprises collectent des données auprès de centaines ou de milliers de sources, ce qui peut entraîner des redondances, des incohérences et d’autres problèmes de précision des données qui ont une incidence sur les futurs projets d’analytique. Le profilage des données vise à évaluer la qualité des données à l’aide d’outils d’automatisation qui identifient et signalent le contenu et les modèles d’utilisation. Il s’agit d’une étape de prétraitement cruciale avant que les données puissent être utilisées à des fins d’analyse et d’informatique décisionnelle.
Qu’est-ce qu’un profil de données ?
Un profil de données est un rapport qui fournit des informations détaillées sur les caractéristiques des données d’une entreprise et sur les éventuels problèmes de qualité des données qu’elles peuvent contenir. Le rapport se concentre sur les métadonnées et les informations statistiques, fournissant aux chercheurs un aperçu complet du contenu des données.
Les mesures statistiques d’un profil de données aident à déterminer la qualité des données. Elles fournissent des informations sur les valeurs minimales et maximales, les données de fréquence, les variations, la moyenne et le mode, les centiles et d’autres informations sur la distribution des données.
La section des métadonnées du rapport donne un aperçu du type de données qu’une entreprise collecte. Elle inclut les aspects structurels, l’analyse des clés étrangères pour comprendre les relations entre les jeux de données et l’analyse de l’intégrité référentielle pour valider la cohérence entre les différentes tables.
Pourquoi le profilage des données est-il important ?
Voici les avantages du profilage des données.
Amélioration de l’organisation des données
Il n’est pas rare que les grandes entreprises disposent de plusieurs jeux de données qui partagent des informations ou incluent des détails similaires. En utilisant le profilage des données, les entreprises peuvent identifier la source de données et déterminer quels champs se chevauchent. L’identification de la redondance peut aider à nettoyer les données, à améliorer l’organisation et à faciliter de meilleurs processus pilotés par les données. De meilleures normes de qualité des données permettent d’améliorer tous les processus pilotés par les données d’une entreprise tout en réduisant les coûts opérationnels associés à la duplication des efforts.
Amélioration de la collaboration
Les rapports de profilage des données génèrent également des informations sur la propriété et le lignage. L’organisation parvient à mieux comprendre qui est propriétaire de quelles données et d’où elles proviennent. Ces connaissances renforcent la responsabilisation et favorisent une collaboration plus efficace.
Rationalisation des flux de travail
Le profilage des données englobe des processus automatisés qui facilitent l’identification des métadonnées et le suivi des flux de données. Vos chercheurs de données peuvent consacrer moins de temps à de longs processus d’identification manuelle et se concentrer sur des tâches nécessitant une expertise technique accrue. Vous pouvez également supprimer toute redondance ou inexactitude et vous assurer que toutes les données utilisées répondent à des normes plus élevées.
Gouvernance centralisée
Le profilage des données centralise les informations relatives aux données, fournissant une vue à volet unique de l’endroit où les données sont stockées, de leur propriétaire et des informations qui se chevauchent. Vous pouvez surmonter les silos de données et améliorer l’accès aux données. L’adoption d’une approche globale de la documentation et le mappage des données permet à tous les membres de votre organisation de mieux comprendre leurs données. Le profilage met également en évidence la relation entre les différents jeux de données et permet de suivre leur évolution dans le système, ce qui est essentiel pour la conformité.
Quels sont les cas d’utilisation du profilage des données ?
Il existe plusieurs cas d’utilisation du profilage des données.
Qualité des données
En cas d’échec d’une opération de traitement des données, l’un des moyens les plus simples d’en localiser la cause consiste à profiler les données. Un rapport de profil de données indique si les données sont incomplètes, inexactes ou contiennent un caractère inattendu susceptible d’être à l’origine de l’erreur. Les ingénieurs de données peuvent exécuter fréquemment des profils de données pour vérifier si les opérations relatives aux données fonctionnent comme prévu et s’assurer que les données restent de haute qualité.
Migration des données
Les ingénieurs de données peuvent utiliser les rapports de profil de données pour identifier les moments où les systèmes de données sont soumis à des contraintes et déterminer les ajustements nécessaires pour améliorer l’efficacité opérationnelle. Les rapports de profil de données peuvent orienter les décisions de migration vers le cloud ou vers toute nouvelle configuration. Les architectes de données peuvent rapidement recueillir les informations nécessaires pour travailler plus efficacement et rationaliser le développement du pipeline de données.
Gestion des données de référence
Les données de référence sont les données de base utilisées au sein d’une organisation, décrivant généralement les clients, les produits, les fournisseurs ou d’autres actifs clés. Les applications de gestion des données de référence (MDM) sont des solutions logicielles qui permettent aux organisations de gérer et de maintenir la cohérence et la précision de leurs données de référence. Lorsque les équipes travaillent sur des applications MDM de référence, elles utilisent des profils de données pour comprendre quels systèmes sont intégrés par le projet, le champ d’application et s’il existe des incohérences dans les données. Les entreprises peuvent utiliser le profilage des données pour identifier les problèmes de qualité des données, les valeurs nulles et les erreurs le plus tôt possible, accélérant ainsi la normalisation des données et soutenant le MDM.
Quels sont les types de profilage de données ?
Il existe différentes techniques de profilage de données.
Découverte de structures
Le profilage de données de découverte de structures est une stratégie qui garantit la cohérence de toutes les données dans une base de données. Cela vérifie toutes les données d’un champ spécifique pour vérifier qu’elles sont au bon format et qu’elles sont structurées de manière cohérente avec toutes les autres entrées du champ. Par exemple, la découverte de structures peut vérifier si tous les numéros mobiles d’une liste comportent le même nombre de chiffres, en signalant ceux dont les valeurs sont manquantes ou incompatibles.
Découverte de contenu
Le profilage de données de découverte de contenu est une stratégie qui recherche tout problème systémique dans les données. Ces erreurs peuvent prendre la forme de valeurs incorrectes ou d’éléments individuels mal structurés au sein de la base de données.
Découverte de relations
Le profilage de données de découverte de relations permet de suivre la manière dont différents jeux de données se connectent, qui sont utilisés avec d’autres, et comment les jeux de données se chevauchent. Ce style de profilage inspecte d’abord les métadonnées pour déterminer quelles relations sont les plus importantes entre les jeux de données, puis resserre le fil conducteur entre les champs pour présenter une vision plus globale de la relation.
Découverte de métadonnées
Le profilage de données de découverte de métadonnées compare les données à leur structure attendue en évaluant leurs métadonnées. Il vérifie que les données se comportent et fonctionnent comme prévu. Par exemple, si un champ est censé être numérique, mais reçoit des réponses alphabétiques, la découverte des métadonnées signalera cette différence comme une erreur pour un examen plus approfondi.
Profilage basé sur le terrain
Le profilage basé sur le terrain est une stratégie qui identifie les problèmes de qualité des données dans un seul champ en vérifiant si le type de données et les caractéristiques correspondent. Cette approche peut aider à identifier les incohérences dans les données ou les valeurs aberrantes susceptibles de fausser les données.
Le profilage multichamp utilise une stratégie similaire pour comprendre la relation entre deux champs distincts. Également connu sous le nom de profilage entre champs ou profilage entre tables, il vérifie que deux champs sont compatibles si leurs données s’appuient les unes sur les autres. Par exemple, une vérification pourrait voir si l’état correspond au code postal approprié dans les listes d’adresses des clients.
Comment fonctionne le profilage des données ?
Voici les principales étapes du profilage des données.
Préparation
La préparation consiste à définir ce que vous souhaitez réaliser avec le profilage de vos données. Cela commencera par l’identification de la forme de profilage des données la plus efficace pour atteindre vos objectifs commerciaux. À ce stade, vous identifierez également tous les champs de métadonnées que vous souhaitez rechercher.
Découverte des données
Vous allez ensuite identifier les données présentes dans votre système. Cette étape vise à collecter des informations sur la structure de vos données, leurs formats, leur contenu et les relations potentielles entre les jeux de données. À ce stade, vous pouvez effectuer une analyse statistique pour déterminer certaines caractéristiques des données.
Normalisation
La normalisation garantit l’alignement des formats et des structures de toutes vos données. À ce stade, vous éliminerez également toutes les données dupliquées et supprimerez les redondances, réduisant ainsi la quantité totale de données à nettoyer à l’étape suivante. Si vous devez appliquer des règles métier pour normaliser vos données, c’est là qu’a lieu la validation des règles de données.
Nettoyage
Le nettoyage implique la détection et la suppression des erreurs, l’enrichissement des données en les connectant à d’autres sources de données et la correction des incohérences dans les jeux de données plus larges.
Amélioration
Enfin, le processus de profilage des données est axé sur l’amélioration, ce qui implique de surveiller la qualité des données afin de s’assurer que tout problème est résolu le plus rapidement possible. Si vous avez certains objectifs en matière de gouvernance ou de stratégie des données, c’est à cette étape que vous pouvez garantir la conformité et vérifier que vos données sont correctement ingérées et distribuées au sein de votre organisation.
Quelles sont les fonctions courantes de profilage des données ?
Voici les outils et fonctions courants de profilage des données.
Fonctions mathématiques
Les fonctions mathématiques utilisées dans le profilage des données sont des méthodes permettant de calculer l’exhaustivité des données et d’identifier les modèles existants dans un jeu de données. Par exemple, valeur absolue, puissance, journal, etc.
Fonctions d’agrégation
Les fonctions d’agrégation se concentrent sur la collecte de plusieurs champs à partir de lignes ou de colonnes, puis sur le renvoi d’une valeur unique pour résumer ces informations. Par exemple, moyenne, nombre, maximum, variance, etc.
Fonctions de texte
Les fonctions de texte sont des stratégies permettant d’inspecter les entrées de données alphabétiques, ce qui permet d’évaluer la qualité des données de ces champs de chaînes et d’interagir avec eux. Par exemple, find, char, trim, etc.
Fonctions de date et d’heure
Les fonctions de date et d’heure permettent aux chercheurs d’inspecter les données qui incluent ces champs. Vous pouvez rechercher des dates ou des heures spécifiques, calculer la différence entre des dates ou renvoyer des informations spécifiques à partir de ces champs. Par exemple, convertissez les fuseaux horaires, renvoyez le mois, l’année et le jour à partir d’une date donnée, etc.
Fonctions de la fenêtre
Les outils de profilage des données dotés de fonctions de fenêtre vous permettent d’étudier les informations basées sur des colonnes. Vous pouvez effectuer un profilage entre colonnes et un profilage de colonne dans une fenêtre de données glissante. Par exemple, nombre de fenêtres roulantes, maximum, etc.
Fonctions Web
Les fonctions Web fonctionnent sur des chaînes avec du contenu XML. Pour toutes les données connectées à un service Web, ces fonctions constituent des outils d’investigation efficaces. Par exemple, convertir des champs de données ou extraire une valeur d’un objet JSON.
Comment AWS peut-elle prendre en charge vos besoins en matière de profilage des données ?
Amazon SageMaker Catalog fournit des scores de qualité des données qui vous aident à comprendre les différents indicateurs de qualité tels que l’exhaustivité, l’actualité et la précision de vos sources de données. Amazon SageMaker Catalog s’intègre avec la Qualité des données d’AWS Glue et propose des API pour intégrer des indicateurs de qualité des données provenant de solutions de qualité des données tierces. Les utilisateurs de données peuvent voir comment les indicateurs de qualité des données évoluent au fil du temps pour les actifs auxquels ils ont souscrit. Pour créer et exécuter les règles de qualité des données, vous pouvez utiliser l’outil de qualité des données de votre choix, tel que la Qualité des données d’AWS Glue. Grâce aux indicateurs de qualité des données de SageMaker Catalog, les consommateurs de données peuvent visualiser les scores de qualité des données pour les actifs et les colonnes, ce qui contribue à renforcer la confiance dans les données qu’ils utilisent pour prendre des décisions.
AWS Glue est un service d’intégration de données sans serveur qui simplifie le processus de découverte, de préparation et de combinaison des données pour l’analytique, l’IA/ML et le développement d’applications. Il fournit toutes les fonctionnalités nécessaires à l’intégration des données, vous permettant de commencer l’analyse de vos données et leur utilisation en quelques minutes, au lieu de plusieurs mois.
AWS Glue DataBrew est la fonctionnalité de préparation visuelle des données d’AWS Glue qui fournit des fonctionnalités de profilage des données. Vous pouvez :
- Choisir parmi plus de 250 transformations préconçues pour automatiser les tâches de préparation des données, le tout sans devoir écrire le moindre code.
- Filtrer automatiquement les anomalies, convertir les données en formats standard et corriger les valeurs non valides.
- Utiliser immédiatement les données préparées pour l’analytique et les projets d’IA/ML.
La création manuelle de règles de qualité des données en écrivant du code pour surveiller les pipelines de données constitue un défi majeur en matière de profilage des données. La Qualité des données d’AWS Glue est une autre fonctionnalité qui calcule automatiquement des statistiques, recommande des règles de qualité des données, surveille et vous alerte lorsqu’elle détecte des problèmes.
Commencez le profilage de données sur AWS en créant un compte gratuit dès aujourd’hui.