La mise en place d’un processus de traitement de données permet à une entreprise de stimuler son développement. Cela peut en effet lui permettre d’accroître sa rentabilité financière ou d’améliorer sa réputation auprès de ses consommateurs. Pourquoi ? Car avoir la main sur ces volumes d’informations confère à l’entreprise une certaine forme de pouvoir. Cela lui offre l’opportunité de disposer de renseignements utiles pour ajuster, par exemple, sa stratégie marketing selon les besoins de ses clients. Cependant, comment s’y prendre pour traiter ces données ? Quelles sont les étapes de traitement de données à suivre ?
Le traitement de données, simplement
Le traitement des données consiste tout simplement à les ratifier pour qu’elles deviennent des informations analysables et exploitables. C’est un processus utile au développement d’une entreprise, quelle que soit sa taille.
Définition du traitement de données
En peu de mots, cette opération consiste à traduire et à transformer ces données en une information utile. Les diverses étapes du traitement de données sont généralement réalisées par un data scientist.
Ce processus, souvent automatisé, englobe diverses opérations telles que l’extraction, le nettoyage, la transformation, la structuration et la compression des données.
Importance du traitement de données dans le contexte actuel
Au cœur du cycle de vie des données se trouve l’étape cruciale de leur traitement. Il détermine leur qualité, leur pertinence et leur contenu de façon à ce qu’elles puissent être exploitées pour atteindre les objectifs fixés par l’entreprise qui les collecte. Enfin, le traitement de ces données permet de les vérifier, les nettoyer et les valider pour faciliter l’exécution d’algorithmes, liés leur usage par les systèmes informatiques IT ainsi que par les employés de l’entreprise.
Collecte et préparation des données
De fait, 76 % des data scientists considèrent la préparation des données comme la tâche la plus ardue et la plus fastidieuse, mais également la plus cruciale pour aider l’entreprise à prendre des décisions précises et efficaces.
Collecte des données
La qualité des données est primordiale pour obtenir des informations et des connaissances exploitables et utilisables. Une fois collectées, ces dernières doivent être préparées, nettoyées et structurées avant d’être traitées. Cette étape de préparation, autrement connue sous le nom de « pré-traitement », vise à éliminer les erreurs et à créer des données qualitatives et « propres ».
Nettoyage des données
Bien que le nettoyage soit généralement l’étape la plus chronophage de la préparation des données brutes, il est crucial pour détecter et éliminer de potentielles erreurs. Durant la phase de nettoyage, plusieurs tâches doivent être réalisées. Avant tout, il convient de se débarrasser des données superflues et fausses. Ensuite, il est nécessaire d’injecter les valeurs manquantes et d’adapter les données obtenues à une structure standard. Il faudra enfin rendre confidentielles les données d’ordre privé ou sensibles.
Transformation des données
La transformation des données vise à actualiser les formats et les valeurs des entrées. Elle consiste aussi à les standardiser pour obtenir un résultat bien défini ou pour les rendre plus compréhensibles aux employés d’une entreprise.
Validation des données
Une fois nettoyées et transformées, les données doivent être validées pour détecter d’éventuelles erreurs survenues lors du processus de préparation. Si une erreur survient à cette étape, il est essentiel de la corriger avant de poursuivre les opérations.
Importation, sauvegarde et analyse des données
Il s’agit là de l’étape du traitement des données à proprement dit.
Importation des données
L’importation des données propres vers leur emplacement de destination constitue la première étape cruciale de leur transformation en informations exploitables. Elles peuvent être importées dans divers systèmes, à savoir un CRM (Customer Relationship Management) comme Salesforce ou un portail consommation.
Au cours de ce processus, elles sont converties en un format compatible avec la destination choisie. Cette étape permet de passer de données brutes à des informations qui peuvent être exploitées de manière efficace.
Sauvegarde des données
Passée la phase de préparation, les données sont stockées ou transférées vers une application tierce, comme un outil de Business Intelligence (Business Object ou Power Cloud) en vue de leur traitement et analyse ultérieure.
Analyse des données
Les données importées dans le système sont soumises à un traitement afin d’en extraire des informations interprétables. Cette opération est effectuée par le biais d’algorithmes de machine learning, bien que le processus puisse varier selon l’usage de ces données.
Gestion des données post utilisation
Une fois préparées et traitées, les données sont stockées pour être exploitées et utilisées à la demande par les systèmes IT des entreprises pour leurs besoins particuliers.
Stockage des données
La durée de conservation des données varie selon les circonstances. Dans certains cas, elle est déterminée par des textes légaux ou réglementaires tels que le Code de la santé, du travail ou de la sécurité intérieure. Les délibérations de la CNIL (Commission nationale de l’informatique et des libertés) peuvent, par exemple, fixer des durées de conservation. Toutefois, pour de nombreux traitements de données, aucune source n’établit de durée spécifique.
Suppression des données
Le Règlement Général sur la Protection des Données (RGPD) accorde aux individus le droit de demander la suppression de leurs données personnelles (droit à l’effacement ou data deletion). Les responsables du traitement des données sont ainsi tenus d’accepter cette demande, sauf dans certaines situations spécifiques :
- Si les données en question sont indispensables à l’exercice du droit à la liberté d’expression ;
- Si une obligation légale impose la conservation de ces données ;
- Si des raisons d’intérêt public justifient leur maintien.
Le futur du traitement des données
L’avenir du traitement des données réside sans conteste dans le cloud, une technologie qui en améliore les performances et l’efficacité.
Les tendances émergentes
Grâce à des données plus qualitatives et une meilleure accessibilité, les entreprises peuvent traiter des volumes de données conséquents et en extraire des connaissances précieuses.
En transférant leur big data vers le cloud, elles bénéficient d’avantages considérables. Les technologies big data en cloud permettent de regrouper différentes plateformes en un seul système adaptable. Les mises à jour sont automatiquement intégrées, offrant ainsi une solution agile pour gérer les changements fréquents.
Les défis à venir
Les entreprises technologiques sont confrontées à des défis majeurs en matière de gestion des données. Pour les surmonter, il est nécessaire de définir des objectifs clairs, d’utiliser des outils d’extraction automatisés, de mettre en place des contrôles de validation et d’investir dans une infrastructure sécurisée.
Le traitement des données représente un passage obligé pour les entreprises souhaitant les collecter, exploiter, analyser et conserver de manière rapide et précise. Certes, cela nécessite certaines conditions telles que l’obtention des données, leur traitement et leur conservation. Mais cela contribue à leur rentabilité financière et à la pérennité des entreprises.
Les 4 étapes du traitement des données sont :
- La collecte des données ;
- Le nettoyage ;
- La structuration ;
- L’analyse.
Dans les détails, les 7 étapes du traitement de l’information renvoient aux points suivants :
- Collecte ;
- Stockage ;
- Traitement ;
- Analyse ;
- Sauvegarde ;
- Réutilisation ;
- Suppression.
La gestion des données implique trois processus clés : collecte, traitement et stockage.
La collecte des données consiste à rassembler des informations à partir de différentes sources, qu’elles soient internes ou externes, en veillant à leur pertinence et à leur exactitude.
Le traitement des données intervient après la collecte et implique le nettoyage, la transformation et l’analyse des données.
Enfin, le stockage des données nécessite un choix judicieux du support de stockage et la mise en place de mesures de sécurité pour protéger les données. Il peut s’agir de stockage sur site ou de l’utilisation de plateformes de stockage dans le cloud.
Le processus de transformation des données, également appelé ETL (Extract, Load, Transform), vise à extraire les données d’une source, les convertir dans un format utilisable et les acheminer vers leur destination.
