L’organisation des données (aussi appelé Data wrangling) est le processus d’unification et de nettoyage des données d’ensembles de données complexes afin d’assurer une analyse de haute qualité des données. Les objectifs de la Préparation de données (data preparation) et du Data wrangling peuvent être similaires, mais il existe également des différences importantes.
Les deux rassemblent des données provenant de sources multiples afin de découvrir des renseignements plus approfondis et de présenter des informations fiables et exploitables. Ces données peuvent ensuite être partagées plus facilement et plus rapidement avec les business analysts. Le Data Wrangling et la Data preparation des données rendent également le processus de collecte et d’organisation des données brutes moins long, ce qui permet aux Data scientists et Data Analyst de se concentrer uniquement sur l’analyse des données.
La préparation de données complexes aide les décideurs à améliorer leur prise de décision et la cohésion générale entre les data scientists, les équipes opérationnelles et les cadres supérieurs de l’organisation.
Le Data Wrangling (aussi appelée « data munging ») n’est en fait qu’une des nombreuses techniques utilisées dans la préparation des données pour les prétraiter. Il s’agit d’une technique utilisée lors de la création d’un modèle interactif pour transformer les données brutes dans un format approprié afin qu’elles puissent être utilisées par les Data scientist.
Ainsi, lors de la data preparation, le data wrangling permet d’améliorer les questions complexes liées au processus d’analyse, ainsi que d’effectuer des analyses de données avancées. L’analyse des données est cruciale pour la compréhension des données brutes par un utilisateur professionnel et la façon dont les données gérées sont utilisées.
La
Data science s’appuie sur la Data wrangling pour créer des
algorithmes d’apprentissage automatique et pour améliorer les modèles interactifs. Ce n’est pas seulement un mot à la mode : la Data wrangling est une technique essentielle pour prétraiter, analyser, organiser et stocker des ensembles de données de qualité qui sont avantageux pour tout professionnel.
