Aujourd’hui, le volume de données numériques produit par les entreprises est de plus en plus croissant. Ces données proviennent généralement de différentes sources et ne sont donc pas toutes compatibles. Dans ce contexte, il est important pour les entreprises de transformer et de centraliser ces informations brutes pour gagner en performance. Mais, qu’est-ce que la transformation de données ? Comment se déroule-t-elle ? Et quels sont les avantages qu’elle procure ? Faisons le point avec cet article.
Qu’est-ce que la transformation de données en ressource exploitable ?
La transformation de données désigne la conversion des fichiers d’un format dans un système source à un autre format destiné à un système cible. Elle est souvent utilisée pour le data-management en entreprise.
C’est une étape primordiale du processus ETL (Extract, Transform, Load), dont l’objectif est de centraliser les données pour créer un système d’information plus accessible. Elle permet aux organisations de traiter les informations qui proviennent de n’importe quelle source en un contenu exploitable. Ces dernières sont ensuite intégrées, stockées, analysées et traitées pour être utiles à la société.
Cette procédure est capitale pour les entreprises face aux réalités actuelles du big data. Chaque jour, les données sont de plus en plus importantes et les risques de perte ou de non-compatibilité s’accentuent.
Une entreprise peut utiliser un ETL pour exploiter ses données et prévenir les risques de non-compatibilité. Pour réussir votre projet de transformation de données, il est conseillé de faire appel à une entreprise spécialisée. En effet, une société experte pourra vous proposer un accompagnement sur mesure. Elle maîtrise parfaitement les outils ETL et saura les mettre en œuvre pour redonner la valeur à vos informations brutes.
Comment se déroule le processus de transformation des données ?
L’objectif principal de la procédure de transformation est d’extraire les données d’une source afin de les convertir pour les acheminer vers une destination cible. C’est le processus ETL. La phase d’extraction est caractérisée par l’identification et le regroupement des données pour en faire un référentiel unique.
Mais, les données recueillies durant cette phase sont souvent inutilisables. Pour rendre ces informations exploitables, il faut les préparer en vue de la transformation. Cela permet de remédier aux incohérences ou aux valeurs manquantes des données collectées. Une fois qu’elles sont prêtes, la phase de la transformation peut être enclenchée. Elle se déroule selon les étapes suivantes :
- la standardisation ;
- le mappage ;
- la génération et l’exécution de codes ;
- la vérification ou l’examen…
La standardisation
La standardisation consiste à identifier les données traitées et à déterminer leur format source ainsi que leur mode de stockage. Il s’agit de la mise en œuvre d’une « commune mesure » pour réduire l’échelle de dispersion des données sans affecter la forme des distributions conjointes. Cette action vise à assurer l’interopérabilité des informations pour une utilisation optimale. Elle permet de constituer les bases qui définiront l’ensemble du processus de transformation.
Le mappage
Deuxième étape du processus, le mappage consiste à mettre en correspondance les champs de différentes bases de données. C’est une cartographie qui permet de connaître l’état exact des informations rassemblées après l’extraction. Cet état des lieux permet de détecter et de supprimer les informations redondantes. Ainsi, il optimise le stockage et facilite la migration, l’intégration et la gestion des données.
Par exemple, après l’extraction des données, un même fichier de 2 mégaoctets (Mo) peut se retrouver 25 fois dans les informations collectées. Lorsque les données sont archivées, le fichier sera enregistré 25 fois, soit un total de 50 Mo. Mais, après le mappage, chaque instance du fichier sera détectée. Ainsi une seule sera stockée, ce qui réduira l’espace occupé.
La génération et l’exécution de codes
Cette étape désigne le processus de génération de codes exécutables (SQL, Python, R…) pour transformer les données conformément aux règles définies dans les étapes précédentes. Le code généré peut être exécuté directement dans l’outil de transformation ou de façon séparée. Mais, peu importe le mode d’exécution, le résultat est le même : les données sont converties au format souhaité.
La vérification ou l’examen des données
La phase de vérification ou d’examen est la dernière étape du processus. Elle consiste à s’assurer que les données de sortie sont correctement formatées et rangées par catégorie.
Selon vos besoins, vous pouvez compléter ces étapes fondamentales avec d’autres opérations de traitement personnalisées :
- filtrage des informations pour un bon peaufinage ;
- fusion de plusieurs informations ;
- division de certaines données pour une bonne catégorisation…
Les principaux avantages de la transformation des données
En plus d’être nécessaire pour faciliter l’accès à l’information en entreprise, la transformation des données a plusieurs avantages. Elle peut potentiellement améliorer les performances et générer plus de recettes. En plus de ces avantages généraux, les organisations peuvent tirer d’importants profits du processus de transformation. Parmi ceux-ci figurent :
- la valorisation des données;
- l’optimisation de la gestion des informations ;
- l’amélioration de la qualité des données…
De plus, la transformation permet de normaliser et de stocker les données. Ainsi, elles peuvent être facilement récupérées. Cela contribue à l’efficacité du système de l’information et donc du fonctionnement interne et externe de la société.
Transformation de données : pourquoi utiliser un outil ETL ?
Dans certains cas, il peut être tentant d’utiliser le codage manuel pour transformer les informations brutes en données exploitables. Mais, cela est coûteux et moins concluant, car les risques d’erreurs sont plus importants. De plus, le codage manuel n’est pas facilement reproductible. Autrement dit, il ne sera pas facile de réécrire le code, lorsque cela est nécessaire.
Avec un outil ETL ou une plateforme destinée à la transformation de données, c’est complètement le contraire. Les outils ETL sont plus économiques et plus performants. La plupart d’entre eux intègrent des fonctionnalités et des options de transformation à la pointe de la technologie.
Ils proposent un environnement hybride très complexe qui répond exactement aux besoins actuels de traitement de données. Par ailleurs, leurs serveurs sont pour la plupart liés aux plateformes d’analyse des big data, ce qui leur permet d’offrir un service de qualité peu importe la nature des informations traitées. Avec un outil ETL, vous bénéficierez également d’un gain de temps considérable durant le processus de transformation.
En résumé, la transformation des données brutes en ressources exploitables est d’une grande importance pour les entreprises. Elle s’intègre dans la procédure ETL qui vise à améliorer la qualité des données, et à les centraliser pour en faciliter l’accès.