À l’heure actuelle, la plupart des entreprises comprennent l’attrait de l’utilisation de l’analyse des mégadonnées. Avec le big Data, les entreprises peuvent améliorer leur efficacité, augmenter leur productivité et obtenir des informations précieuses qui font avancer leur travail. Peu de gens nient le rôle important que jouent désormais les mégadonnées dans les organisations du monde entier, mais pour obtenir ces avantages uniques, il faut disposer de données de haute qualité, ce qui est devenu de plus en plus difficile à faire. Trop souvent, les données collectées par les entreprises sont remplies d’erreurs, d’erreurs et de valeurs incomplètes. C’est ce qu’on appelle des données sales, et cela peut représenter un obstacle formidable pour les entreprises qui espèrent utiliser ces données pour s’améliorer. Les données sales ne sont pas seulement un problème mineur dans le grand schéma des choses non plus. Selon le Data Warehouse Institute (TDWI), les données sales finissent par coûter aux entreprises américaines environ 600 milliards de dollars chaque année. Pour résoudre pleinement ce problème, les entreprises doivent comprendre ce qui cause des données sales et la meilleure façon de les résoudre.
Erreurs de l’utilisateur
Une partie de la clé pour utiliser le plus efficacement possible l’analyse des Big Data consiste à disposer de données précises et complètes. Des données peu fiables conduisent le plus souvent les entreprises à tirer de mauvaises conclusions. Le problème est lorsque l’erreur de l’utilisateur se glisse dans les ensembles de données. Une façon pour les organisations de collecter des données sur leurs clients consiste à leur demander de remplir des formulaires en ligne. Une fois rempli entièrement et correctement, cela donne aux entreprises beaucoup d’informations à analyser et à analyser. Cependant, lorsque les clients laissent des trous dans ces données, ou lorsqu’ils les remplissent de manière inexacte par erreur ou exprès, les entreprises se trouveront gravement désavantagées. Ceci est particulièrement préoccupant pour les équipes de vente et de marketing qui dépendent d’informations précises sur les clients pour stimuler les ventes. En fait, une enquête récente auprès des spécialistes du marketing montre que plus de la moitié (60%) disent que la santé de leurs données n’est pas fiable.
Liaison/condensation de données
D’autres problèmes liés aux données sales surviennent lorsque des organisations tentent de lier des données entre différents ensembles. Lorsque les ensembles de données n’ont pas d’identifiant unique, leur liaison peut créer des problèmes, souvent sous la forme d’entrées répétées qui n’ont pas été combinées en raison d’erreurs mineures. Ou parfois, les données sont combinées alors qu’elles ne devraient pas l’être (comme lorsque les clients portant le même nom ont leurs informations mélangées). Ces types de problèmes de données sales surviennent le plus souvent lorsque les entreprises utilisent plusieurs bases de données en même temps et essaient de les combiner, ou lorsqu’elles utilisent une technologie plus ancienne qui ne peut pas répondre aux demandes de données actuelles. Les mêmes problèmes peuvent apparaître lorsque vous essayez de condenser des ensembles de données plus complexes sous une forme plus gérable.
Comment nettoyer les données sales
Une fois qu’une entreprise a identifié les causes des données sales, elle peut essayer de nettoyer ces données. Une telle tâche n’est pas toujours facile, mais une fois terminée, elle peut valoir le temps, les ressources et les efforts de l’entreprise. Le nettoyage des données nécessite de parcourir les données méticuleusement, en notant où des valeurs incorrectes ou absentes pourraient nuire à la précision des données. De toute évidence, si les ensembles de données sont énormes, le faire manuellement devient presque impossible, mais heureusement, les algorithmes de Big Data peuvent réellement aider à nettoyer les données sales. Ces algorithmes ont été conçus spécifiquement pour corriger les cas les plus courants d’erreurs d’utilisateur et de collecte. Bien qu’ils ne corrigent pas toutes les erreurs ou inexactitudes, ils limitent considérablement le nombre d’erreurs, rendant les données sales beaucoup plus propres qu’auparavant.
Prévention des données sales
Les organisations peuvent également prendre les préparatifs appropriés pour éviter que les données sales ne deviennent un gros problème en premier lieu. En établissant une relation de confiance avec les clients (comme ne pas remplir leurs courriels de spam), les gens seront moins disposés à fournir des informations inexactes ou fausses sur les formulaires qu’ils remplissent. Les entreprises peuvent également nettoyer les données en mettant à jour leurs systèmes pour s’assurer qu’elles peuvent gérer de grandes quantités de collecte et d’analyse de données. Les entreprises disposant de la bonne technologie peuvent même se lancer dans le nettoyage des données, qui s’apparente à un nettoyage des données, mais plus approfondi, impliquant des processus tels que le filtrage, le décodage et la traduction.
Les données sales peuvent poser des problèmes importants aux entreprises qui tentent d’utiliser le big Data. La plupart du temps, les entreprises ne réalisent pas qu’elles ont même un problème jusqu’à ce que les données sales soient devenues omniprésentes. Prendre des mesures dès maintenant pour nettoyer les données et prévenir le problème aidera grandement les organisations à tirer le meilleur parti des données qu’elles collectent. Ce n’est qu’alors qu’ils verront les véritables avantages que l’analyse des mégadonnées a à offrir.
