Standardisation des données : Clé de la mise à l’échelle de l’analytique dans un monde numérique et social

Pour rendre les données utiles à l’étude collaborative, à la modélisation et à l’analyse à grande échelle, la standardisation des données est un processus nécessaire. Normaliser les données — comme faire correspondre les termes  » Ave vs. Avenue vs. Ave. »à » Ave. » – augmente la vitesse à laquelle les analystes de données peuvent travailler.

Le besoin de standardisation des données a augmenté de façon exponentielle à mesure que les sources de données deviennent de plus en plus diversifiées, quel que soit le secteur, l’industrie ou l’objectif commercial. Et terminer le processus de normalisation des données à grande échelle signifie souvent la différence entre le succès ou l’échec pour une entreprise aujourd’hui.

Qu’Est-Ce Que Les Données Standardisées ?

Qu’est-ce que les données standardisées ? Pour comprendre comment les données standardisées sont la clé de la mise à l’échelle de l’analyse, il est important de comprendre comment cela fonctionne. La normalisation des données vise à transformer les données brutes en informations utilisables avant leur analyse. Les données brutes peuvent contenir des variations dans les entrées censées être les mêmes qui pourraient affecter plus tard l’analyse des données. Dans le cadre de la préparation des données, les données qui doivent être normalisées seront modifiées pour être cohérentes dans toutes les entrées. Une fois que les informations contenues dans l’ensemble de données seront cohérentes et normalisées, elles seront beaucoup plus faciles à analyser et à utiliser. La clé est de trouver une solution pour standardiser rapidement les données.

Défis liés à la normalisation des données

La normalisation des données est une étape clé de la préparation des données, mais elle peut prendre beaucoup de temps et s’épuiser. Il peut prendre aux analystes un temps excessif pour passer au peigne fin chaque entrée de données afin de trouver des variations qui doivent être normalisées. En utilisant l’exemple précédent, un analyste devrait trouver un certain nombre de variations de « avenue » dans l’ensemble de données. Mais s’il y a des milliers d’entrées de données, cela pourrait prendre trop de temps et ralentir le processus de préparation. De plus, certaines organisations ont du mal à avoir les ressources à consacrer au processus de normalisation des données. Ces organisations n’ont peut-être pas les experts en préparation de données dont elles ont besoin ou les ressources nécessaires pour se permettre de passer de nombreuses heures à normaliser un ensemble de données.

Le data wrangler de Trifacta a été conçu pour surmonter ces défis et aider à rendre la normalisation des données et l’ensemble du processus de préparation des données plus faciles et plus efficaces pour les personnes ayant des antécédents technologiques et les personnes sans expérience. Grâce à cet outil, les entreprises ont pu standardiser les données de manière efficace et de meilleure qualité. Voici deux exemples d’entreprises qui ont utilisé Trifacta pour améliorer le processus de normalisation des données et comment ces outils et méthodes ont profité à l’entreprise.

Standardisation des Données marketing: Origami Logic Prend en charge Plus de clients, Plus rapidement, avec une meilleure qualité de données

Origami Logic est un leader de l’analyse marketing qui aide les clients à maîtriser leurs performances marketing en leur permettant de voir ce qui fonctionne et ce qui ne fonctionne pas, afin qu’ils puissent optimiser leurs efforts.

Pour ce faire, Origami Logic combine et standardise différents types de données marketing — données de médias sociaux, données de parcours de clics, données CRM, etc.- pour l’intégration dans son application orientée client. La logique de l’origami est venue à Trifacta avec un problème spécifique: la préparation manuelle des données dans Excel prenait beaucoup de temps, était sujette aux erreurs humaines et était globalement plus difficile à évaluer en termes de qualité des données.

Alors que la logique Origami commençait à faire évoluer leurs opérations, le processus avait atteint un point de rupture. Il était temps que Trifacta intervienne.

En tirant parti de Trifacta, Origami Logic a accéléré le processus de normalisation des données, réduit les ressources d’ingénierie coûteuses et économisé de 80 à 100 heures par semaine. Les histogrammes visuels et générés automatiquement de Trifacta ont permis à l’équipe d’Origami Logic d’identifier rapidement le contenu de chaque fichier et d’évaluer la qualité des données, en fournissant une analyse précise. Enfin, les transformations des données des clients individuels sont devenues automatisées, réduisant les erreurs et, finalement, fournissant des analyses marketing aux clients d’Origami Logic plus rapidement que jamais.

Standardisation des Données électorales: NationBuilder Prépare plus efficacement diverses données sur les électeurs

NationBuilder — une plate—forme logicielle permettant aux candidats politiques de développer leurs communautés – a connu ses propres problèmes de normalisation des données. Pour s’acquitter de sa mission d’abaisser les obstacles au leadership, NationBuilder savait qu’il devait construire et maintenir son fichier électoral, un agrégat des données d’inscription des électeurs de l’ensemble du pays avec leur historique de vote, plus efficacement.

Cela représentait un défi distinct. Les données des électeurs sont constituées d’ensembles de données désordonnés, mal formatés et incohérents provenant de centaines de bureaux d’État et de comté différents. Les fichiers sont très volumineux et constamment mis à jour, ce qui oblige NationBuilder à actualiser régulièrement, rapidement et à grande échelle des millions de dossiers d’électeurs. Afin d’obtenir un fichier électoral cohérent à l’échelle nationale, NationBuilder a dû créer des outils de transformation de données personnalisés complexes et consacrer de précieuses ressources d’ingénierie à la maintenance constante de ces outils fragiles.

Trifacta a permis à NationBuilder de réduire considérablement le temps passé à reformater les données en rendant le processus de normalisation des données à la fois simple et reproductible. En tirant parti des scripts Trifacta wrangle, NationBuilder actualise facilement les données des électeurs nationaux rapidement chaque fois que de nouvelles données sont disponibles.

Les outils de transformation des données client appartiennent également au passé. NationBuilder a élargi ses efforts de lutte contre le fichier électoral à une équipe plus large et beaucoup moins technique, réduisant les dépenses et démocratisant ses propres systèmes.

La normalisation avec Trifacta est Tout sauf Standard

Les outils visuels et les processus automatisés de Trifacta réduisent le temps, les erreurs et les problèmes de mise à l’échelle si répandus dans les pratiques actuelles de normalisation des données. Cela a permis aux clients de Trifacta de répondre aux besoins de leurs propres clients pour éliminer, structurer et analyser des ensembles de données de plus en plus disparates plus rapidement, facilement et à moindre coût.

Trifacta a relevé les défis de la normalisation des données avec les données d’attribution marketing MarketShare – en savoir plus ici.