Maricor Bunal
Mis Ă jour : 7 octobre 2026
Publié : 7 novembre 2023
Le traitement des données consiste à convertir et à organiser des données brutes afin de leur donner un format structuré et exploitable. En transformant ces données brutes en informations utiles, les entreprises peuvent obtenir des connaissances qui leur permettent d'élaborer des stratégies commerciales, d'améliorer leur efficacité opérationnelle et d'accroître la satisfaction de leurs clients.
Le « data wrangling », également appelé « data munging » ou « data blending », désigne le processus consistant à transformer et à mettre en correspondance des données brutes afin de les présenter sous un format structuré, propre et exploitable.
Dans ce guide complet, nous aborderons l'importance de ce processus fondamental, les étapes à suivre, les outils couramment utilisés et les bonnes pratiques à adopter pour garantir sa réussite.
Le « data wrangling » désigne le processus consistant à convertir et à organiser des données brutes afin de leur donner un format structuré et exploitable.
En transformant ces données brutes en informations exploitables, les organisations peuvent obtenir des enseignements qui orientent leurs stratégies commerciales, améliorent leur efficacité opérationnelle et renforcent la satisfaction client.
Ces trois processus sont utilisés dans la préparation des données, mais ils ont des objectifs différents et interviennent à des étapes différentes de l’analyse des données.
Le traitement des données est un processus complet qui inclut diverses méthodes visant à transformer les données brutes en un format utile pour l’analyse. Il comporte plusieurs étapes :
Découverte – Identification des sources de données appropriées.
Structuration – Organisation des données sous une forme structurée.
Nettoyage – Suppression des inexactitudes et correction des erreurs.
Enrichissement - Enrichir les données avec de nouvelles informations ou un nouveau contexte.
Validation - S'assurer que les données respectent certaines normes de qualité.
Publication - Rendre les données disponibles à l'utilisation.
Le nettoyage des données est un sous-ensemble du traitement des données. Il se concentre spécifiquement sur la correction des erreurs afin de garantir l’exactitude et la cohérence des données. Cela comprend :
Suppression des doublons - Éliminer les entrées répétées.
Correction des erreurs structurelles - Corriger les données mal alignées ou les formats de données incorrects.
Traitement des données manquantes - Compléter ou décider comment traiter les valeurs nulles ou manquantes.
Filtrage des valeurs aberrantes - Identifier et résoudre les anomalies dans les données.
L’analyse syntaxique des données est un processus technique qui précède souvent le nettoyage des données.
Il consiste à convertir structurellement les données d’un format à un autre, afin de les rendre lisibles par différents logiciels ou de permettre leur traitement d’une manière particulière. Cela implique :
L’interprétation - Analyser une chaîne de données et la décomposer en éléments plus faciles à comprendre et à utiliser.
La conversion : changer le format des données, par exemple passer du format JSON au format CSV.
L’extraction : extraire des données spécifiques d’un ensemble de données plus vaste en se basant sur certains motifs ou symboles.
En résumé, le « data wrangling » est le processus global de préparation des données en vue de leur analyse, qui inclut le nettoyage des données (axé sur la correction des erreurs) et l’analyse syntaxique des données (axée sur la conversion de format). Chacune de ces étapes joue un rôle distinct dans le parcours menant des données brutes aux informations exploitables.
Le « data wrangling » peut s’avérer complexe et chronophage.
Les organisations peuvent être confrontées à des défis courants tels que :
Qualité des données. Les données brutes contiennent souvent des erreurs, des incohérences et des valeurs manquantes qui peuvent affecter la précision des informations exploitables tirées de ces données.
Solution : Mettre en œuvre des techniques de nettoyage des données pour identifier et corriger les erreurs, normaliser les valeurs et compléter les données manquantes.
Intégration des données. Les données brutes peuvent provenir de multiples sources, chacune ayant son propre format et sa propre structure, ce qui rend difficile leur combinaison en un ensemble de données cohérent.
Solution : Utiliser des outils de transformation des données pour mapper et fusionner les données provenant de différentes sources en un format unique et unifié.
Volume des données. Le volume considérable des données brutes peut être écrasant, en particulier pour les organisations qui ne disposent pas des ressources et de l’infrastructure nécessaires pour traiter de grands ensembles de données.
Solution : Tirez parti des plateformes basées sur le cloud et des technologies de calcul distribué pour stocker et traiter efficacement de grands volumes de données.
Complexité des données. Les données brutes peuvent être complexes et non structurées, ce qui nécessite des connaissances et des compétences spécialisées pour en extraire des informations pertinentes.
Solution : Utiliser des outils et des techniques de traitement des données, tels que les algorithmes d’apprentissage automatique et le traitement du langage naturel, pour analyser les données complexes et en extraire des informations pertinentes.
En relevant ces défis et en mettant en œuvre des pratiques efficaces de traitement des données, les organisations peuvent exploiter pleinement le potentiel de leurs données brutes et obtenir des informations exploitables pour favoriser la réussite de leur entreprise.
Le traitement des données est un processus complexe qui comporte plusieurs étapes clés visant à garantir la disponibilité de données de haute qualité pour prendre des décisions stratégiques précises.
Cette étape consiste à identifier et à collecter des sources de données disparates pertinentes pour les décisions stratégiques à prendre.
La phase de découverte est une étape cruciale du processus d’analyse, car elle jette les bases de l’ensemble du processus.
L’étape suivante consiste à structurer les données dans un format standard facilitant leur analyse.
Cela implique de convertir les fichiers au format non standard en un format compatible avec les outils des analystes.
Le processus de structuration peut également impliquer l’organisation de sources de données disparates en un seul ensemble de données.
Étape cruciale du traitement des données, le nettoyage consiste à identifier et à corriger les erreurs telles que les valeurs en double, les valeurs incomplètes et les erreurs structurelles.
Le processus de nettoyage inclut également la normalisation des valeurs et la correction des erreurs dues à des fautes humaines ou à des résultats non valides.
Après le nettoyage, les données sont enrichies d’informations supplémentaires.
Cela implique d’ajouter des sources de données ou des structures de données complexes à l’ensemble de données afin d’en renforcer la valeur pour la prise de décisions métier.
Le processus d’enrichissement peut également inclure des opérations d’exploration et de transformation des données afin d’en extraire des informations supplémentaires.
Des règles de validation sont appliquées aux données afin de garantir leur haute qualité et leur conformité aux règles et normes métier.
Le processus de validation comprend également la vérification de l’exactitude des champs et la correction des éventuelles erreurs.
La dernière étape du processus de traitement des données consiste à publier les données sous une forme exploitable par les équipes d’analyse et les analystes métier.
Cette étape implique la création de rapports métier et de modèles analytiques pouvant être utilisés pour prendre des décisions métier précises.
Le processus peut également faire appel à des processus automatisés ou à des outils manuels de traitement des données afin de garantir que celles-ci se présentent sous le format approprié pour les analystes.
L’ensemble du processus de traitement des données nécessite une combinaison de compétences analytiques, d’analyses exploratoires et de méthodes rigoureuses afin de garantir que les données soient de la plus haute qualité et précision.
En suivant ces étapes, les organisations peuvent s’assurer de prendre des décisions métier précises, fondées sur des données de haute qualité.
Les outils de traitement des données sont indispensables pour garantir la disponibilité de données de haute qualité permettant de prendre des décisions stratégiques précises. Voici quelques outils couramment utilisés pour le traitement des données :
Comptant parmi les outils de traitement des données les plus basiques et les plus répandus, les tableurs sont idéaux pour les petits ensembles de données et les tâches simples de nettoyage des données, telles que la suppression des valeurs en double et la correction des erreurs structurelles.
Excel et Google Sheets sont deux tableurs populaires qui offrent toute une gamme de fonctionnalités pour le traitement des données.
Les outils de Business Intelligence sont utilisés pour analyser et visualiser des ensembles de données complexes.
Ils permettent aux utilisateurs professionnels de créer des tableaux de bord et des rapports interactifs pouvant servir à prendre des décisions métier éclairées.
Tableau et Qlik sont des outils de Business Intelligence qui offrent toute une gamme de fonctionnalités pour le traitement des données.
Les plateformes cloud sont utilisées pour stocker et traiter de grands ensembles de données et offrent toute une gamme de services pour le traitement des données, tels que le stockage, le traitement et l’apprentissage automatique.
Google Cloud, Microsoft Azure et Amazon Web Services sont trois plateformes cloud très répandues qui offrent ces fonctionnalités.
Utilisés pour automatiser le processus de traitement des données, les services de données assurent le nettoyage, la transformation et l’intégration des données.
Talend, Paxata et Alteryx sont trois services de données très répandus.
Voici quelques conseils pour garantir des résultats de haute qualité lors du traitement des données :
Connaissez la structure et le format de vos données, ainsi que les règles métier et les exigences qui les régissent.
La compréhension de vos données est une étape cruciale de la phase de préparation du processus d’analyse et vous permet de prendre des décisions éclairées sur la base de données précises et fiables.
Comme mentionné précédemment, les outils de traitement des données vont des outils manuels aux processus automatisés, en passant par les algorithmes d’apprentissage automatique.
Le choix de l’outil approprié dépendra de la complexité de vos ensembles de données et des exigences spécifiques de votre processus d’analyse.
Nettoyez et validez vos données pour vous assurer qu’elles ne contiennent ni erreurs, ni valeurs en double, ni valeurs incomplètes.
Des données de qualité doivent être au format correct et respecter l’exactitude des champs ainsi que les règles de validation requises pour prendre des décisions métier précises.
Travailler en étroite collaboration avec les analystes métier, les équipes marketing et les équipes d’analyse garantit que vos données sont alignées sur les buts et objectifs métier de votre organisation.
Cette collaboration garantit également que vos données sont utilisées efficacement et qu’elles permettent d’en tirer des informations précieuses.
L'objectif du « data wrangling » est de nettoyer, structurer et enrichir les données de manière à ce qu'elles deviennent un atout précieux pour prendre des décisions éclairées et mener à bien des initiatives stratégiques.
Le traitement des données peut être adapté aux types de données spécifiques et aux défis particuliers qu’elles présentent, comme le montrent les secteurs suivants :
Dans le secteur bancaire, le traitement des données peut impliquer :
Données transactionnelles : agréger et organiser les enregistrements de transactions provenant de divers systèmes afin de détecter les activités frauduleuses ou de personnaliser l’expérience client.
Données clients : intégrer les données issues de différents canaux bancaires (en ligne, mobile, en agence) afin de créer une vue unique du client pour améliorer le service et le marketing.
Données réglementaires : garantir la conformité aux réglementations financières en normalisant et en validant les données au regard des exigences réglementaires.
Dans le secteur de la santé, le traitement des données peut inclure :
Dossiers médicaux : la consolidation des informations sur les patients issues de divers systèmes de dossiers médicaux électroniques (DME) afin d’améliorer la coordination des soins et les résultats pour les patients.
Données d’essais cliniques : la combinaison de données provenant de différentes phases et sources d’essais cliniques afin d’analyser l’efficacité et la sécurité de nouveaux traitements.
Données génomiques : Structurer et nettoyer de vastes quantités de données génomiques afin de faciliter la médecine personnalisée et la recherche génétique.
Dans le secteur de l’assurance, le « data wrangling » est utilisé pour :
Données relatives aux sinistres : Harmoniser les données issues des déclarations de sinistres, des rapports d’experts en sinistres et de sources tierces afin de rationaliser le traitement des sinistres et de détecter les fraudes.
Données sur les assurés : Fusionner les informations provenant de divers systèmes de gestion des contrats d’assurance afin d’obtenir une vue d’ensemble des assurés, d’évaluer les risques et d’améliorer le service client.
Données sur les risques : Agréger des sources de données internes et externes pour évaluer les risques avec plus de précision et fixer les primes en conséquence.
Dans le secteur de l’industrie manufacturière, le « data wrangling » peut impliquer :
Données de la chaîne d’approvisionnement : Intégrer les données provenant de différents maillons de la chaîne d’approvisionnement afin d’optimiser les niveaux de stocks et de prévoir les besoins en maintenance.
Données des capteurs : Traiter et organiser les données issues des appareils IoT et des capteurs installés dans les ateliers de production afin d’améliorer l’efficacité opérationnelle et la qualité des produits.
Données de contrôle qualité : analyser les données issues des contrôles qualité afin d’identifier des tendances dans les défauts et d’orienter l’amélioration des processus.
Dans le secteur public, le traitement des données peut inclure :
Données de recensement : combiner les informations démographiques issues de diverses enquêtes et recensements pour éclairer les décisions politiques et l’allocation des ressources.
Registres publics : normalisation des données issues de différentes bases de données de registres publics à des fins de recherche, de transparence et de gouvernance.
Données relatives aux services sociaux : agrégation des données provenant de plusieurs programmes de services sociaux afin de mieux comprendre les besoins de la communauté et l’impact des services fournis.
Un traitement des données inadéquat peut entraîner des analyses inexactes, des décisions commerciales erronées et des opérations inefficaces.
Cela peut entraîner un gaspillage considérable de temps et de ressources, car les équipes peuvent être amenées à retraiter les données.
De plus, cela peut entraîner des risques de non-conformité si des données erronées enfreignent les normes réglementaires.
La difficulté du traitement des données dépend de la complexité des ensembles de données et des compétences des personnes impliquées.
Cela peut s’avérer difficile en raison de la diversité des formats de données, de leur volume et de la nécessité de prêter attention aux détails.
Cependant, avec les bons outils et l’expertise adéquate, cette tâche peut être gérée efficacement.
Le « data wrangling » est un sous-ensemble de la préparation des données.
Alors que la préparation des données englobe l’ensemble du processus visant à rendre les données prêtes pour l’analyse, y compris la collecte, l’intégration et le nettoyage, le « data wrangling » désigne spécifiquement le processus consistant à transformer et à mapper les données brutes dans un format plus exploitable.
Le « data wrangling » inclut la transformation des données parmi ses différentes étapes.
La transformation des données est le processus consistant à convertir des données d’un format ou d’une structure à un autre.
Le « data wrangling » est un concept plus large qui inclut des étapes supplémentaires telles que le nettoyage, la validation et la structuration des données.
Le « data wrangling » est le processus de transformation qui permet de convertir des données brutes et non structurées en un format raffiné et structuré, prêt à être utilisé pour une analyse pertinente et une prise de décision stratégique.
Ce guide a passé en revue les aspects essentiels du « data wrangling », depuis sa définition jusqu’aux étapes, outils et méthodologies nuancés qui garantissent sa mise en œuvre réussie.
Grâce à une solide maîtrise du « data wrangling », les organisations sont mieux à même d’exploiter pleinement le potentiel de leurs données, ce qui favorise une prise de décision éclairée et leur confère un avantage concurrentiel dans leurs secteurs respectifs.
Grâce aux enseignements tirés de ce guide, vous pouvez, vous aussi, améliorer les pratiques de votre organisation en matière de données.
Commencez par évaluer vos procédures actuelles de « data wrangling » afin d’identifier les possibilités d’amélioration.
Dotez votre équipe des outils appropriés pour garantir que vos données soient non seulement propres et organisées, mais également prêtes à être exploitées à des fins d’analyse.
La qualité de vos données détermine directement la précision de votre prise de décision, alors n’attendez pas. Affinez dès maintenant vos compétences en matière de « data wrangling » et transformez vos données en un atout puissant pour votre entreprise.
