Le processus de préparation des données (aussi appelé data preparation) est une phase obligatoire de transformation des données collectées en informations analytiques et exploitables. Une fois les données préparées, les Data Analysts peuvent analyser les données à l’aide de tableaux de bord et d’indicateurs de performance clés et construire des modèles pour étayer leurs conclusions. Au début, les données sont utilisées dans le cadre d’un cas d’utilisation ou d’une question commerciale.
Les données permettent d’améliorer la compréhension du marché par une entreprise et de prendre des décisions commerciales fondées sur des informations pertinentes. Le principal obstacle à la qualité des données est qu’elles sont extraites de multiples sources sous une multitude de formes qui ne garantissent pas leur fiabilité. Une approche méthodologique doit être employée pour traiter les données et extraire les informations utiles.
Les outils de Data preparation garantissent que les informations extraites sont formatées et correspondent aux pratiques décrites par les cas d’utilisation d’une entreprise. La Data preparation pour l’analyse garantit également une meilleure qualité des données car elle implique à la fois une phase de nettoyage et une phase de mise en correspondance. Il est impossible de construire des modèles ou des algorithmes applicables sans recourir à l’analyse et à une transformation fiable des données.
L’analyse ne peut pas être faite rapidement si les données ne sont pas traitées ou si elles sont mal traitées, car elles doivent d’abord être nettoyées.
S’appuyer sur des données brutes sans nettoyage des données (data cleansing) signifie que les Data analyst partageront des analyses inexactes.
