Pour que les données soient utilisées efficacement par les applications d'analyse et d'apprentissage automatique, elles doivent être prétraitées. Le prétraitement des données facilite leur utilisation en appliquant des opérations telles que la suppression des valeurs aberrantes, le filtrage, la transformation et la normalisation des données à partir de leur source.
Pourquoi le prétraitement des données est-il important ?
Les données sources non affinées doivent être optimisées pour l'usage auquel elles sont destinées avant de contribuer à une connaissance fiable. Fonder des décisions sur des données qui n'ont pas été prétraitées aboutira à des décisions éclairées médiocres qui risquent davantage d'aboutir à des résultats inattendus. L'utilisation d'échantillons non représentatifs fausse les résultats de l'analyse. Les investissements dans des logiciels d'analyse de pointe sont inutiles s'ils sont alimentés par des données erronées. Comme le dit l'adage, "Qui dit données erronées dit déchets".
Étapes du prétraitement des données
Le processus général de prétraitement des données peut être résumé par les étapes suivantes :
- Profilage des données
- nettoyage des données
- Réduction des données
- Transformation des données
- Enrichissement des données
- Validation des données
Prétraitement des données
Le prétraitement des données a lieu au début de la chaîne de traitement des données. pipeline de données. Le prétraitement vise à lui permettre de répondre avec précision à des questions spécifiques à l'aide de l'analytique et de l'apprentissage de modèles d'apprentissage automatique. Voici quelques techniques utilisées pour le prétraitement des données.
Données de profilage
Les solutions d'intégration de données comme Actian DataConnect comprennent des fonctions de profilage des données qui analysent un fichier source pour compter les enregistrements, les doublons et la cardinalité. Actian DataConnect peut effectuer des opérations de profilage plus avancées, y compris la séparation des valeurs distinctes, le regroupement des valeurs de données en plages et l'exécution d'une correspondance floue pour les valeurs potentiellement dupliquées. En outre, des statistiques telles que Min, Max, Moyenne, Médiane, Mode, Écart type, Somme et Variance peuvent être calculées.
Nettoyage des données
Le nettoyage des données augmente la cohérence des données en vérifiant les formats de données, par exemple. Actian DataConnect permet de rendre les formats de données de terrain cohérents dans un fichier de données.
Réduction des données
Les valeurs aberrantes peuvent être supprimées afin d'éviter que l'analyse ne soit indûment faussée ou biaisée par des valeurs aberrantes. Le filtrage est une autre forme de réduction des données qui supprime les données inutiles. Les données brutes contiennent souvent des enregistrements en double pour diverses raisons. Les enregistrements en double peuvent être supprimés. Les enregistrements comportant des champs clés en double et des données inutiles peuvent être rapprochés et fusionnés de manière intelligente.
Transformation des données
Les champs de données doivent être uniformes pour faciliter la mise en correspondance. Les formats de données peuvent être transformés pour obtenir un type et un format de données uniformes.
Enrichissement des données
Les fichiers de données peuvent être enrichis à partir de sources multiples ou de nouvelles valeurs calculées peuvent être ajoutées. Par exemple, il peut être nécessaire de regrouper des valeurs de champs spécifiques dans des plages, auquel cas la plage de données correspondante peut remplacer les valeurs discrètes.
Combler les lacunes
Les lacunes peuvent être comblées en puisant dans plusieurs sources de données et en attribuant des valeurs par défaut. Dans de nombreux cas, une valeur extrapolée ou interpolée peut combler les lacunes.
Cloisonnement
Si le résultat d'un processus analytique est urgent, les données peuvent être pré-partitionnées pour accélérer le temps de traitement. Le partitionnement peut être basé sur une valeur clé et des plages de valeurs ou sur un hachage pour répartir uniformément les données entre les partitions. Le partitionnement accélère massivement les temps de traitement pour les grands ensembles de données en rendant le traitement parallèle plus efficace. Les requêtes de balayage de plages peuvent également être accélérées en facilitant le saut des partitions dont les valeurs ne correspondent pas aux critères de plage.
Transformer les données
Les outils d'intégration de données tels qu'Actian DataConnect peuvent être utilisés pour modifier les formats de données afin d'améliorer la concordance, de supprimer les espaces en début ou en fin de texte et d'ajouter des zéros en début de texte. Les données réglementées peuvent être masquées ou obscurcies pour protéger la vie privée des clients.
Validation des données
Les données peuvent être validées en comparant les valeurs existantes à plusieurs sources.
Automatisation du prétraitement des données
Un processus de pipeline de données combiné à une solution d'intégration de données peut orchestrer les étapes de prétraitement des données. Les étapes préprogrammées peuvent être exécutées selon un calendrier.
Les avantages du prétraitement des données
Les avantages du prétraitement des données sont les suivants :
- Investir dans des pipelines automatisés de prétraitement des données rend une entreprise plus agile et plus compétitive car elle est toujours prête à analyser et à s'adapter à l'évolution des besoins des clients et à la dynamique du marché.
- Évitez les retards dans l'analyse des données en les faisant prétraiter de manière proactive.
- Amélioration de la qualité des données.
- L'automatisation du prétraitement des données à l'aide de modules réutilisables permet aux ingénieurs de données d'être plus productifs.
Actian et le prétraitement des données
La plateforme de données Actian facilite l'automatisation du prétraitement des données grâce à ses capacités intégrées d'intégration des données. Les entreprises peuvent augmenter la proportion de données de haute qualité prêtes à être analysées. Les organisations ne peuvent pas exploiter pleinement leurs données disponibles si elles n'ont pas la possibilité d'unifier, de transformer et d'orchestrer facilement les pipelines de données. Actian DataConnect fournit une plateforme d'intégration intelligente à code bas pour répondre à des cas d'utilisation complexes avec des intégrations automatisées, intuitives et réutilisables. Actian DataConnect comprend un studio graphique permettant de concevoir visuellement des flux de données, de mapper des champs de données et des transformations de données. Les pipelines de données peuvent être gérés de manière centralisée pour favoriser l'évolutivité et réduire les coûts d'administration.
La base de données Actian Vector facilite l'analyse des données à grande vitesse grâce à sa capacité de stockage en colonnes qui minimise le besoin d'index de données préexistants. Le traitement Actian Vector accélère les requêtes en exploitant plusieurs caches de processeur à partir d'une seule instruction.
La plateforme de données Actian fonctionne sur site et sur plusieurs plateformes cloud, notamment AWS, Azure et Google Cloud, de sorte que l'analyse peut s'effectuer là où résident les données.
