Les méthodes de profilage des données constituent une approche planifiée de l’analyse des ensembles de données qui n’est pas limitée à une technologie ou à une solution particulière. Cela peut inclure une variété d’outils, tels que des logiciels d’analyse, des logiciels d’analyse ou des outils d’analyse de données. Sources : 7,11,9]
Les activités de profilage conduisent à un ensemble de conclusions sur les données physiques, qui sont déterminées par un processus d’évaluation qui évalue dans quelle mesure les données répondent aux exigences de qualité spécifiques des entreprises. Que vous découvriez seulement des bribes d’informations cachées dans vos propres données, le profilage des données peut vous aider à vous assurer que vos données sont cohérentes avec votre stratégie commerciale, votre clientèle et vos objectifs commerciaux. Le profilage des données fournit à votre entreprise un outil métrique pour évaluer les données. Le profil des données lui-même peut être basé sur un certain nombre de facteurs différents, tels que le type de collecte des données, le niveau de puissance de calcul et les spécificités des règles commerciales qui sont révélées. [Sources : 9,14,0,8]
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Le profilage des données vous évite de commettre des erreurs coûteuses en prenant des décisions commerciales basées sur des données erronées. Les erreurs de saisie, comme les fautes de frappe, sont une cause majeure de mauvaises données, et le profilage des données vous permet de voir s’il y a ou non un problème avec l’erreur de saisie de l’utilisateur, ou si elle est due à une erreur dans la qualité des données elles-mêmes ou à une autre raison. Sources : 4,4]
Le profilage traditionnel des données décrit dans cet article est une activité complexe réalisée par les ingénieurs de données avant que les données ne soient ajoutées à un entrepôt de données. Le profilage des données, quant à lui, est le processus d’analyse des données d’un ensemble de données existant pour déterminer le contenu, la structure et la qualité réels des données. Également appelés archéologie des données, les profils de données sont utilisés pour obtenir des informations sur les données elles-mêmes et pour évaluer leur qualité ; ils permettent ainsi de découvrir d’autres processus qui doivent suivre. Sources : 13,1,12,3]
Le profilage des données est utilisé pour obtenir des informations sur les données d’un ensemble de données et pour évaluer la qualité de ces données afin de détecter des anomalies dans l’ensemble de données. L’étape d’acquisition des données consiste à créer une base de données à partir des enregistrements, qui peut ensuite être utilisée comme référence pour l’audit des données. [Sources : 12,10]
Le profilage des données permet d’identifier les problèmes courants qui pourraient compromettre la qualité des solutions de BI et d’analyse. Cependant, l’analyse des résultats du profilage nécessite des ressources techniques et commerciales pour comprendre la source des données et leurs résultats et pour agir en conséquence. Sources : 2,10]
En outre, la création de profils de données pour la conversion et la migration des données, où les données sont déplacées d’un système à un autre, est cruciale. L’établissement de profils permet d’identifier les problèmes de qualité des données qui ne peuvent être résolus avec des scripts ou des outils d’intégration de données qui copient les données d’une source à une cible provenant d’une autre source. Les organisations peuvent les utiliser au début d’un projet pour déterminer si suffisamment de données ont été recueillies, si les données peuvent être réutilisées et si le projet en vaut la peine. Sources : 13,14,14]
L’examen des règles de données utilise le profilage proactif des données pour s’assurer que les instances et les enregistrements de données sont conformes à des règles prédéfinies. Les profileurs de données peuvent alors analyser diverses bases de données, sources et tables d’application et s’assurer que les données répondent aux exigences des règles, telles que la cohérence, l’exactitude, la qualité, l’homogénéité des données, etc. Par exemple, l’outil Data Ladder DataMatch Enterprise est une solution complète de qualité des données qui fournit des profils de données pour la correction et le raffinement des données. Une fois les données analysées et traitées à l’aide d’outils de profilage des données, elles peuvent être introduites dans un entrepôt de données automatisé où elles sont automatiquement nettoyées, optimisées, préparées, nettoyées et optimisées pour l’analyse. Sources : 13,7,4,6]
Le profilage de données examine les données provenant de sources de données enregistrées et recueille des statistiques et des informations sur ces données. Le profilage de données utilise l’exploration de données, qui permet d’identifier des modèles de données spécifiques dans de grands ensembles de données, de collecter des statistiques ou des résumés informatifs de données, et peut être utilisé conjointement avec d’autres outils de traitement de données tels que l’apprentissage automatique et l’analyse de données pour collecter des statistiques, créer des résumés informatifs et analyser des données brutes ou des ensembles de données existants pour collecter des statistiques sur les informations contenues dans les données. Les méthodes de profilage peuvent également analyser des données brutes provenant d’ensembles de données existants pour collecter des statistiques. Sources : 5,1,12]
Le processus de découverte des métadonnées d’un ensemble particulier de données est connu sous le nom de profilage de données, qui implique une variété de méthodes pour examiner un ensemble de données et générer des métadonnées. Le profilage des données, quant à lui, est un processus dans lequel les métadonnées peuvent être extraites et analysées à partir de l’ensemble de données afin de trouver des utilisations pour les données, telles que des informations sur les sources de données, les modèles de données ou les types de données, afin de mieux les utiliser pour l’analyse des données et d’autres méthodes de traitement des données. Sources : 15,12]
Sources :
0] : https://blogs.perficient.com/2012/01/23/data-profiling-the-first-step-in-data-quality/
1] : https://analyticsindiamag.com/data-mining-vs-data-profiling-what-makes-them-different/
2] : https://www.lightsondata.com/how-to-implement-data-profiling-for-successful-source-data-discovery/
[3] : https://www.iri.com/blog/data-transformation2/data-profiling/
[4] : https://dataladder.com/data-profiling-get-the-details-on-your-dirty-data/
[5] : https://docs.microsoft.com/en-us/azure/data-catalog/data-catalog-how-to-data-profile
[6] : https://towardsdatascience.com/data-analytics-data-profiling-use-case-study-investment-data-adf872152db6
[7] : https://www.talend.com/resources/what-is-data-profiling/
[8] : https://www.sas.com/en_us/insights/articles/data-management/what-is-data-profiling-and-how-does-it-make-big-data-easier.html
[9] : https://www.healthit.gov/playbook/pddq-framework/data-quality/data-profiling/
[10] : https://www.clearpeaks.com/data-quality-series-data-profiling/
[11] : https://www.datapine.com/blog/data-analysis-questions/
[12] : http://www.differencebetween.net/technology/difference-between-data-mining-and-data-profiling/
[13] : https://panoply.io/analytics-stack-guide/data-profiling-best-practices/
[14] : https://searchdatamanagement.techtarget.com/definition/data-profiling
[15] : https://www.promptcloud.com/blog/data-profiling-vs-data-mining/