Données « sales » : Le tueur silencieux de vos projets et comment les vaincre

Est-ce que ça vous est déjà arrivé ? Vous bossez comme un dingue sur un projet d’analyse de données, vous y passez des nuits, vous vous arrachez les cheveux… et au final, les résultats sont complètement à côté de la plaque ? Franchement, c’est frustrant, hein ?

Moi, la première fois, j’étais complètement dégoûtée. J’avais l’impression d’avoir tout fait correctement, de suivre toutes les étapes à la lettre. Et bam, une fois les résultats tombés, c’était la catastrophe. J’avais envie de tout balancer par la fenêtre. Le pire, c’est que j’étais tellement focalisée sur l’analyse elle-même que je n’ai même pas pensé à vérifier la qualité des données au départ. Quelle erreur !

On va parler aujourd’hui d’un problème sournois qui peut ruiner n’importe quel projet data : les données « sales ». Oui, vous avez bien entendu. Des données imparfaites, erronées, incomplètes… bref, un véritable cauchemar. On va voir ensemble comment les repérer et, surtout, comment les nettoyer pour éviter que vos projets ne finissent à la poubelle. Accrochez-vous, ça va secouer !

Pourquoi les données « sales » sont-elles si dangereuses ?

Imaginez un peu : vous construisez une maison sur des fondations pourries. Qu’est-ce qui va se passer ? La maison va s’écrouler, c’est une évidence. Eh bien, avec les données, c’est pareil. Si vos données sont « sales », vos analyses seront fausses, vos prédictions seront erronées, et vos décisions seront… mauvaises. C’est aussi simple que ça.

Et le pire, c’est que les conséquences peuvent être désastreuses. Par exemple, dans le domaine de la santé, des données erronées peuvent conduire à des diagnostics incorrects et à des traitements inappropriés. Dans le domaine de la finance, elles peuvent entraîner des pertes financières considérables. Et dans le marketing, elles peuvent vous faire gaspiller des fortunes en campagnes inefficaces. Bref, les données « sales », c’est vraiment pas une blague.

Mais alors, comment faire pour les éviter ? Comment s’assurer que nos données sont propres et fiables ? C’est ce qu’on va voir dans la suite de cet article.

5 signes qui montrent que vos données sont « sales »

Alors, comment on fait pour savoir si nos données sont « sales » ? Heureusement, il existe quelques signes qui peuvent nous mettre la puce à l’oreille. En voici 5 :

1. Les valeurs manquantes sont légion. Vous avez des colonnes entières avec des “N/A”, des “null”, ou des cases vides ? Ça sent pas bon du tout. Les valeurs manquantes, ça peut arriver, c’est sûr. Mais quand il y en a trop, ça devient un vrai problème.

2. Les doublons pullulent. Vous retrouvez les mêmes enregistrements plusieurs fois ? C’est souvent le signe d’une mauvaise gestion des données.

3. Les incohérences sont flagrantes. Des dates impossibles (genre un 32 décembre), des âges négatifs, des codes postaux qui ne correspondent pas aux villes… Bref, des erreurs grossières qui sautent aux yeux.

4. Les formats sont chaotiques. Des dates au format JJ/MM/AAAA par endroits, et MM/JJ/AAAA à d’autres. Des montants avec des virgules comme séparateur décimal, et des points ailleurs. Un vrai bordel !

5. Les données sont obsolètes. Vous utilisez des informations qui datent de Mathusalem ? Elles ne sont peut-être plus pertinentes du tout.

Si vous reconnaissez un ou plusieurs de ces signes dans vos données, il est temps de réagir ! Ne paniquez pas, on va voir comment faire le ménage.

Les valeurs manquantes : Un trou dans la raquette

Franchement, les valeurs manquantes, c’est un peu comme un trou dans un gruyère. Ça peut paraître anodin au début, mais si le gruyère est plein de trous, il devient difficile à manger, non ? Avec les données, c’est pareil. Quelques valeurs manquantes par-ci par-là, ça peut se gérer. Mais quand il y en a trop, ça peut fausser complètement vos analyses.

Alors, pourquoi est-ce qu’on a des valeurs manquantes ? Il y a plein de raisons possibles. Parfois, c’est juste une erreur de saisie. Quelqu’un a oublié de remplir un champ, ou a mal tapé l’information. D’autres fois, c’est parce que l’information n’était tout simplement pas disponible. Par exemple, si vous faites une enquête, certaines personnes peuvent refuser de répondre à certaines questions. Et puis, il y a aussi les problèmes techniques. Un bug dans un système, une perte de données… ça arrive.

Mais le plus important, c’est de ne pas ignorer les valeurs manquantes. Il faut les traiter, et il y a plusieurs façons de le faire. On peut les supprimer, bien sûr, mais attention à ne pas perdre trop d’informations précieuses. On peut aussi les remplacer par une valeur par défaut (par exemple, zéro pour un montant, ou “inconnu” pour une catégorie). Ou alors, on peut utiliser des techniques d’imputation, qui consistent à estimer les valeurs manquantes à partir des autres données disponibles. C’est un peu plus compliqué, mais ça peut donner de meilleurs résultats.

Doublons : La multiplication des pains… sans le miracle

Les doublons, c’est un autre fléau des données « sales ». C’est un peu comme avoir deux fois la même personne dans une base de données clients. Non seulement ça prend de la place inutilement, mais ça peut aussi fausser vos analyses. Imaginez que vous calculez le chiffre d’affaires moyen par client, et que vous comptez certains clients deux fois. Le résultat sera forcément erroné.

Les doublons, ça peut arriver pour plein de raisons. Parfois, c’est une erreur humaine. Quelqu’un a créé un nouveau compte client au lieu de retrouver l’ancien. D’autres fois, c’est à cause de problèmes d’intégration de données. Vous importez des données depuis plusieurs sources, et vous vous retrouvez avec des doublons entre les différentes sources. Et puis, il y a aussi les problèmes de migration de données. Vous migrez vos données vers un nouveau système, et vous vous retrouvez avec des doublons pendant la migration.

Pour se débarrasser des doublons, il faut d’abord les identifier. Il existe des outils qui peuvent vous aider à le faire, en comparant les enregistrements et en repérant ceux qui sont identiques ou très similaires. Une fois que vous avez identifié les doublons, vous pouvez les supprimer, ou alors les fusionner en un seul enregistrement. C’est un peu de boulot, mais ça vaut le coup pour avoir des données propres et fiables.

Incohérences : Quand les chiffres racontent des histoires… bizarres

Les incohérences, c’est un peu comme des erreurs de grammaire dans vos données. Ça peut être des dates impossibles, des âges négatifs, des codes postaux qui ne correspondent pas aux villes, des montants qui dépassent votre budget… Bref, des erreurs qui n’ont aucun sens.

Les incohérences, ça peut être le signe d’une mauvaise saisie des données, d’un bug dans un système, ou d’un problème de conversion de données. Par exemple, si vous importez des données depuis un fichier Excel, il peut y avoir des problèmes de format de date ou de nombre.

Pour détecter les incohérences, il faut être attentif et avoir un bon esprit critique. Il faut se poser des questions sur les données, et vérifier si elles sont logiques. Par exemple, si vous voyez un client qui a 150 ans, il y a de fortes chances que ce soit une erreur. Si vous voyez un montant négatif dans une colonne de chiffre d’affaires, il y a peut-être un problème de signe.

Une fois que vous avez détecté une incohérence, il faut la corriger. Parfois, c’est facile, il suffit de corriger la valeur erronée. D’autres fois, c’est plus compliqué, il faut remonter à la source de l’erreur et comprendre pourquoi elle s’est produite. Et puis, il y a des cas où on ne peut pas corriger l’erreur, parce qu’on n’a pas l’information nécessaire. Dans ce cas, on peut supprimer l’enregistrement, ou le marquer comme étant suspect.

Formats chaotiques : Le bazar des formats

Ah, les formats… c’est un peu comme le code vestimentaire dans une soirée. Si chacun s’habille comme il veut, ça donne un résultat… comment dire… hétéroclite. Avec les données, c’est pareil. Si les formats sont différents d’une colonne à l’autre, ou même d’une ligne à l’autre, ça peut poser des problèmes.

Par exemple, si vous avez des dates au format JJ/MM/AAAA par endroits, et MM/JJ/AAAA à d’autres, vous risquez de vous tromper dans vos analyses. Si vous avez des montants avec des virgules comme séparateur décimal, et des points ailleurs, vous risquez de faire des erreurs de calcul. Et si vous avez des noms de villes avec des majuscules et des minuscules mélangées, vous risquez de ne pas pouvoir les regrouper correctement.

Pour harmoniser les formats, il faut utiliser des outils de transformation de données. Il existe des fonctions qui permettent de convertir les dates, les nombres, les textes… dans un format standard. C’est un peu technique, mais c’est indispensable pour avoir des données cohérentes et utilisables.

J’me souviens d’une fois où j’ai bossé sur un projet avec des données provenant de plusieurs pays. Le truc marrant, c’est que chaque pays avait son propre format de date. Un vrai casse-tête chinois ! J’ai dû passer des heures à convertir les dates dans un format unique pour pouvoir faire mes analyses. Pff, quel bazar !

Données obsolètes : Le poids du passé

Les données obsolètes, c’est un peu comme un vieux journal. C’est intéressant à lire pour se souvenir du passé, mais ça ne vous dit rien sur le présent. Avec les données, c’est pareil. Si vous utilisez des informations qui datent de Mathusalem, elles ne sont peut-être plus pertinentes du tout.

Par exemple, si vous utilisez des données sur les préférences des consommateurs qui datent d’il y a 10 ans, vous risquez de faire des erreurs dans vos campagnes marketing. Si vous utilisez des données sur les prix de l’immobilier qui datent d’avant la crise de 2008, vous risquez de faire de mauvais investissements. Et si vous utilisez des données sur les taux d’intérêt qui datent d’avant la pandémie, vous risquez de prendre de mauvaises décisions financières.

Pour éviter d’utiliser des données obsolètes, il faut les mettre à jour régulièrement. Il faut se tenir informé des dernières tendances, des dernières évolutions du marché, des dernières réglementations… Et il faut nettoyer et archiver les anciennes données. C’est un peu de travail, mais c’est indispensable pour avoir des informations fiables et à jour.

Comment nettoyer vos données et sauver vos projets

Alors, comment on fait pour nettoyer nos données et les rendre propres et fiables ? Voici quelques étapes clés :

1. Définir vos besoins. Avant de commencer à nettoyer vos données, il faut savoir pourquoi vous le faites. Quels sont vos objectifs ? Quelles sont les analyses que vous voulez faire ? Quelles sont les informations dont vous avez besoin ? Une fois que vous avez défini vos besoins, vous pouvez vous concentrer sur les données qui sont vraiment importantes pour vous.

2. Explorer vos données. Avant de commencer à modifier vos données, il faut les explorer en profondeur. Il faut regarder les valeurs, les formats, les distributions, les relations… Il faut se poser des questions sur les données, et vérifier si elles sont logiques. Ça peut sembler fastidieux, mais c’est indispensable pour repérer les erreurs et les incohérences.

3. Nettoyer vos données. Une fois que vous avez identifié les erreurs et les incohérences, vous pouvez les corriger. Vous pouvez supprimer les valeurs manquantes, corriger les formats, supprimer les doublons, corriger les incohérences… Il existe des outils qui peuvent vous aider à automatiser certaines de ces tâches, mais il faut toujours vérifier les résultats manuellement.

4. Valider vos données. Après avoir nettoyé vos données, il faut les valider. Il faut vérifier si les données sont complètes, cohérentes, et conformes à vos besoins. Il faut refaire les analyses pour vérifier si les résultats sont corrects. Et il faut tester les données avec des cas d’utilisation réels.

5. Documenter vos données. Une fois que vos données sont propres et validées, il faut les documenter. Il faut décrire les sources des données, les transformations que vous avez effectuées, les règles de validation que vous avez utilisées… Il faut créer un catalogue de données, qui permet de retrouver facilement les informations dont vous avez besoin.

Nettoyer les données, c’est un peu comme faire le ménage. C’est pas toujours agréable, mais c’est indispensable pour avoir un environnement propre et ordonné. Avec les données, c’est pareil. Si vous prenez le temps de les nettoyer et de les organiser, vous gagnerez du temps et de l’efficacité à long terme.

Alors, prêt à vous lancer dans le nettoyage de vos données ? N’oubliez pas : des données propres, c’est la clé du succès de vos projets ! Et si tu es aussi curieux que moi, tu pourrais vouloir explorer des outils comme OpenRefine, ou DataCleaner, c’est deux exemples parmi d’autres.