Data Cleaning : Les 8 Outils les Plus Efficaces pour Nettoyer Vos Données

Trifacta

Utilisez l'IA pour nettoyer vos données

Amazon SageMaker Data Wrangler

Préparez vos données facilement.

Vous avez passé des heures à collecter et à rassembler vos données, mais une fois que vous avez commencé à les analyser, vous avez réalisé qu’elles étaient pleines d’erreurs, de doublons et d’incohérences. Comment pouvez-vous faire confiance à vos analyses si les données sur lesquelles elles sont basées sont corrompues ? Pas de panique, il existe des outils de data cleaning qui peuvent vous aider à nettoyer vos données en un rien de temps ! Dans cet article, nous allons vous présenter les 8 outils les plus efficaces pour nettoyer vos données et vous assurer que vos analyses sont basées sur des données fiables et de qualité.

Accès rapide (Sommaire) :

Les outils de nettoyage de données en #Short

Le data cleaning

Aussi appelé le nettoyage de données, c’est le processus consistant à détecter et corriger les erreurs, les incohérences et les duplicatas dans les données, afin de les rendre exploitables et fiables pour les analyses et les applications.

8 outils de data cleaning :

Qu’est-ce que le data cleaning ?

Le Data cleaning, ou nettoyage de données en français, est un processus essentiel pour obtenir des données fiables et de qualité. Il consiste à détecter et corriger les erreurs, les incohérences, les duplicatas et autres problèmes de qualité des données, afin de les rendre exploitables pour les analyses et les applications.

Les erreurs peuvent être de différentes natures, comme des données manquantes, des valeurs aberrantes, des fautes d’orthographe ou des doublons. Ces erreurs peuvent avoir des conséquences désastreuses sur les résultats d’une analyse, car elles peuvent fausser les statistiques, biaiser les conclusions ou encore conduire à des décisions erronées.

Les data cleaner commencent par l’identification des erreurs dans les données. Cela peut être fait manuellement ou en utilisant des outils de détection d’erreurs automatisés. Une fois les erreurs identifiées, il est nécessaire de les corriger en supprimant les doublons, en remplissant les données manquantes ou en remplaçant les valeurs aberrantes par des valeurs correctes.

Le nettoyage de données peut être un processus fastidieux et chronophage, surtout lorsque les données sont volumineuses et complexes. C’est pourquoi il est important d’utiliser des outils de nettoyage de données performants pour faciliter cette tâche.

Pourquoi est-ce important de nettoyer ses données ?

Nettoyer ses données est une étape importante et souvent négligée dans le traitement des données. Cela consiste à identifier et à corriger les erreurs, les incohérences et les duplicatas dans les données, afin de les rendre exploitables et fiables pour les analyses et les applications.

Le nettoyage de données est important pour plusieurs raisons :

Il garantit la qualité des données utilisées pour les analyses et les prises de décisions. Les données de mauvaise qualité peuvent fausser les résultats et biaiser les conclusions, ce qui peut avoir des conséquences désastreuses sur les entreprises et les organisations

Il permet de réduire les coûts de stockage des données. En effet, des données inutiles et des doublons peuvent prendre de l’espace sur les serveurs, ce qui augmente les coûts de stockage et peut ralentir les processus informatiques

Le nettoyage de données peut également aider à améliorer l’efficacité des processus décisionnels. Des données précises et fiables permettent aux entreprises de prendre des décisions plus éclairées et plus rapides, ce qui peut les aider à rester compétitives sur le marché

Le data cleaning est important pour se conformer aux réglementations en matière de protection des données (RGPD). Les données sensibles doivent être traitées avec soin, et le nettoyage de données peut aider à garantir que seules les données nécessaires sont collectées et stockées, et que ces données sont exactes et fiables

Les 8 meilleurs data cleaner

1. Open Refine

OpenRefine est un outil open source pour nettoyer, transformer et enrichir des données en utilisant une interface graphique facile à utiliser. Il permet de réaliser diverses opérations telles que la suppression des doublons, la fusion de cellules, la conversion de formats de données et l’extraction de données d’un fichier ou d’une URL.

Voici quelques fonctionnalités d’OpenRefine utiles pour le nettoyage de données :

Suppression de doublons : OpenRefine permet de supprimer facilement les doublons dans un ensemble de données
Fusion de cellules : Il permet de fusionner plusieurs cellules en une seule, en utilisant différents séparateurs
Nettoyage de chaînes de caractères : OpenRefine peut nettoyer les chaînes de caractères en supprimant les espaces, les majuscules, les caractères spéciaux, etc
Transformation de données : Il peut transformer les données en appliquant des fonctions mathématiques, des expressions régulières ou des fonctions de texte
Diviser les colonnes : OpenRefine permet de diviser une colonne en plusieurs colonnes en utilisant un séparateur spécifié
Enrichissement de données : Il peut enrichir les données en les combinant avec des sources externes, telles que des API ou des bases de données
Exportation de données : OpenRefine permet d’exporter les données nettoyées dans différents formats, tels que CSV, Excel ou JSON.

Avantages :

Open source, gratuit et facile à installer
Interface graphique intuitive et facile à utiliser, qui ne nécessite pas de compétences en programmation
Permet de nettoyer et de transformer rapidement de grandes quantités de données
Il prend en charge de nombreux formats de fichiers et peut se connecter à des sources de données externes
Il offre une grande variété d’opérations de nettoyage et de transformation de données
Il permet de prévisualiser les modifications avant de les appliquer

Inconvénients :

C’est un outil de bureau qui ne fonctionne que localement, ce qui peut être un problème si les données sont stockées sur un serveur distant
Il peut être lent lors du traitement de grandes quantités de données
Il peut être difficile à utiliser pour les utilisateurs inexpérimentés ou qui ne sont pas familiers avec la manipulation de données
Il ne peut pas gérer des tâches de nettoyage de données très complexes qui nécessitent des compétences en programmation

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Open Refine

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Open Refine
Nettoyez vos données en toute simplicité

4.5/5

2. Trifacta

Trifacta est un outil de nettoyage des données qui utilise l’IA pour simplifier la préparation des données en automatisant les tâches manuelles et en fournissant une interface intuitive pour explorer et transformer les données.

Trifacta possèdent des fonctionnalités d’automatisation intéressantes comme :

Identification des erreurs et des incohérences dans les données à l’aide de la détection automatique des schémas
Nettoyage des données à l’aide de transformations visuelles et de recettes automatisées
Gestion des données en vrac grâce à des flux de travail automatisés
Collaboration entre les membres de l’équipe pour le partage des flux de travail de nettoyage de données et la gestion des projets de nettoyage de données
Intégration avec d’autres outils de préparation de données et de visualisation pour une expérience de bout en bout de la préparation des données.

Avantages :

Interface intuitive pour la préparation de données visuelles
Automatisation des tâches manuelles pour une préparation de données plus rapide et plus précise
Détection automatique des schémas de données et des types de données
Possibilité de gérer les données en vrac grâce à des flux de travail automatisés
Collaboration en temps réel entre les membres de l’équipe pour une gestion de projet efficace

Inconvénients :

Prix élevé pour les petites entreprises ou les organisations à but non lucratif
Nécessite une certaine expertise technique pour utiliser pleinement toutes les fonctionnalités
Certaines fonctionnalités avancées ne sont disponibles que dans les éditions haut de gamme
Les grands ensembles de données peuvent être lents à traiter

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Utilisez l'IA pour nettoyer vos données

4.5/5

Amazon SageMaker Data Wrangler

3. Amazon SageMaker Data Wrangler

Amazon SageMaker Data Wrangler est un outil de nettoyage des données entièrement géré qui permet de préparer, de nettoyer et de normaliser les données pour une analyse plus rapide et plus précise, sans nécessiter de compétences en programmation.

Interface pour connaitre la qualité des données sur Data Wrangler

Amazon SageMaker Data Wrangler offre un ensemble de fonctionnalités importantes pour le nettoyage de données :

Importation et fusion de données : Amazon SageMaker Data Wrangler permet d’importer des données à partir de différentes sources, telles que S3, Redshift et MySQL, et de les fusionner en un seul jeu de données cohérent
Détection et suppression de valeurs manquantes : L’outil peut détecter les valeurs manquantes dans les données et fournir des options pour les remplacer ou les supprimer
Normalisation de données et gestion de l’échelle : Amazon SageMaker Data Wrangler propose des fonctionnalités pour normaliser les données, par exemple en les mettant à l’échelle pour les rendre comparables
Transformation et structuration de données : L’outil permet de transformer les données en les combinant, en les divisant ou en les agrégeant pour créer de nouveaux jeux de données. Il peut également structurer les données pour les rendre plus faciles à interpréter et à analyser
Exploration de données avec des visualisations interactives : Amazon SageMaker Data Wrangler fournit des visualisations interactives pour aider les utilisateurs à explorer et à comprendre les données

Avantages :

Interface utilisateur visuelle et conviviale pour nettoyer les données sans compétences en programmation
Possibilité d’importer et de fusionner facilement des données à partir de différentes sources
Fonctionnalités avancées pour la détection et la suppression des valeurs manquantes, la normalisation et la structuration de données
Possibilité de créer des visualisations interactives pour explorer les données
Possibilité d’exporter les données nettoyées vers d’autres outils d’analyse et de machine learning

Inconvénients :

Les fonctionnalités de nettoyage de données avancées peuvent nécessiter une certaine expertise pour être utilisées efficacement
Les données doivent être stockées sur Amazon S3 pour être utilisées avec Amazon SageMaker Data Wrangler, ce qui peut entraîner des coûts supplémentaires
L’outil est principalement conçu pour une utilisation avec les services AWS, ce qui peut ne pas convenir à certaines organisations qui utilisent d’autres fournisseurs de services cloud

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Préparez vos données facilemen

4.5/5

4. Talend

Talend est une plateforme d’intégration de données open-source qui permet de nettoyer, transformer et enrichir les données de différentes sources pour améliorer leur qualité et leur utilité

Talend pour avoir des données de qualité

Cet outil offre diverses fonctionnalités visant à améliorer la qualité des données :

Profilage de données : cette fonctionnalité permet de découvrir les anomalies, les doublons et les valeurs manquantes dans les données
Nettoyage de données : cette fonctionnalité permet de corriger les anomalies, les doublons et les valeurs manquantes détectées dans les données
Normalisation de données : cette fonctionnalité permet de standardiser les données pour faciliter leur comparaison et leur analyse
Validation de données : cette fonctionnalité permet de vérifier que les données respectent les règles métier, les contraintes de format et les contraintes de cohérence
Enrichissement de données : cette fonctionnalité permet d’enrichir les données en ajoutant des informations provenant de différentes sources pour améliorer leur qualité et leur utilité

Avantages :

Facilité d’utilisation et d’apprentissage grâce à une interface graphique intuitive
Capacité à traiter de grands volumes de données
Fonctionnalités avancées pour le nettoyage, la normalisation, la validation et l’enrichissement des données
Possibilité d’intégration avec différents types de sources de données
Flexibilité offerte par la version open-source et la version entreprise

Inconvénients :

Coût élevé pour la version entreprise
Nécessite des compétences techniques pour configurer et déployer
Peut prendre du temps à traiter les gros volumes de données
Manque de support pour certaines fonctionnalités avancées dans la version open-source

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Talend

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Talend
Optimisez vos données pour des résultats performants.

4.5/5

Microsoft Excel

Excel est le tableur par excellence et il peut également être utilisé pour nettoyer et organiser les données en supprimant les doublons, en triant et en filtrant les données, en appliquant des formules pour détecter les erreurs, et en formatant les données pour une analyse ultérieure.

Excel dispose de plusieurs fonctionnalités pour le nettoyage de données, notamment :

Filtrage : Les filtres permettent de masquer temporairement les données qui ne répondent pas à certains critères. Cela permet de sélectionner rapidement et facilement les données qui doivent être nettoyées
Suppression de doublons : Cette fonctionnalité rend possible la suppression les doublons d’une liste de données, en conservant uniquement une occurrence de chaque élément
Remplacement : La fonction de remplacement permet de remplacer les valeurs erronées ou les valeurs manquantes par des valeurs correctes. Elle peut être utilisée pour remplacer une seule valeur ou pour remplacer toutes les occurrences d’une valeur
Formules : Les formules dans Excel peuvent être utilisées pour nettoyer les données en effectuant des calculs sur les valeurs existantes, en supprimant des caractères indésirables, en convertissant des formats de données, etc.
Conversion de texte en colonnes : Cette fonctionnalité facilite la division d’une colonne de données en plusieurs colonnes en fonction d’un séparateur spécifié (par exemple, une virgule, un point-virgule, un espace, etc.). Cela peut être utile pour nettoyer des données qui sont mal formatées
Validation des données : La validation des données permet de restreindre les entrées de données à des valeurs spécifiques. Cela permet d’éviter les erreurs de saisie et de garantir que les données sont cohérentes

Avantages :

Facile à utiliser, même pour les utilisateurs novices. Les fonctions de nettoyage de données sont souvent accessibles via des boutons et des menus simples
Les fonctions de nettoyage de données sont intégrées telles que la suppression de doublons, la conversion de texte en colonnes, la validation des données, etc.
Possibilité de travailler avec de grands ensembles de données
Excel peut être intégré avec d’autres outils de nettoyage de données, ce qui peut améliorer l’efficacité et l’exactitude du nettoyage des données.

Inconvénients :

L’utilisation de formules complexes peut entraîner des erreurs de calcul qui peuvent affecter la qualité des données
Excel peut être lent lorsqu’il est utilisé pour traiter de grands ensembles de données, ce qui peut ralentir le processus de nettoyage des données
La suppression accidentelle de données importantes est un risque potentiel lors de l’utilisation d’Excel pour nettoyer des données
Automatiser le nettoyage des données avec Excel peut être difficile

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Excel

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Excel
L'outil old school mais efficace

4.3/5

6. KNIME

KNIME est une plateforme open source pour l’analyse de données qui propose des outils visuels de nettoyage, transformation et préparation des données, permettant aux utilisateurs de simplifier et automatiser les tâches de nettoyage de données

Voici quelques-unes des principales fonctionnalités de KNIME pour le data cleaning :

Détection des erreurs : cet outil peut facilement détecter les valeurs manquantes, les doublons et les valeurs aberrantes dans les données et proposer des options pour les remplir ou les supprimer.
Transformation et normalisation des données : KNIME propose des outils pour transformer et normaliser les données, par exemple en convertissant des valeurs en d’autres unités ou en appliquant des fonctions mathématiques
Conversion des types de données : l’outil permet de convertir facilement les types de données, par exemple en convertissant des valeurs numériques en chaînes de caractères.
Echantillonnage et fractionnement des données : l’outil KNIME permet d’échantillonner et de fractionner les données pour les adapter aux besoins d’analyse spécifiques
Automatisation du processus de nettoyage des données : le programme permet d’automatiser le processus de nettoyage des données pour gagner du temps et améliorer la qualité des données

Avantages :

Interface utilisateur conviviale et intuitive
Possibilité de personnaliser les workflows de nettoyage de données
Prise en charge de nombreuses sources de données
Large gamme d’outils pour le nettoyage et la préparation de données
Possibilité d’automatiser les tâches de nettoyage de données

Inconvénients :

Nécessite une certaine connaissance en analyse de données pour une utilisation optimale
Peut prendre un certain temps pour s’habituer à la plateforme
Certains outils nécessitent des plugins supplémentaires pour être utilisés
Peut être moins performant que d’autres outils de nettoyage de données pour des ensembles de données très volumineux

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KNIME

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Logiciel
Automatisez vos analyses de données

4.5/5

7. RapidMiner

RapidMiner est un outil logiciel d’analyse de données qui permet de nettoyer, transformer et préparer les données pour une analyse ultérieure. Il utilise des techniques d’apprentissage automatique pour aider à identifier et à éliminer les données manquantes, les valeurs aberrantes et les doublons, afin de garantir la qualité et la fiabilité des données.

Interface de l'outil RapidMiner — Utilisation de l’outil RapidMiner

Les fonctionnalités de nettoyage de données de RapidMiner incluent :

Identification et traitement des données manquantes, en utilisant des méthodes d’imputation pour remplacer les valeurs manquantes par des valeurs approximatives
Détection et suppression des doublons, en utilisant des techniques de déduplication pour identifier et supprimer les entrées dupliquées dans un ensemble de données
Identification et traitement des valeurs aberrantes, en utilisant des techniques de détection d’anomalies pour identifier les valeurs qui s’écartent considérablement des autres données et en les supprimant ou en les remplaçant.
Transformation des données, en utilisant des techniques de normalisation et de standardisation pour convertir les données en une plage commune, facilitant ainsi leur analyse ultérieure.

Avantages :

RapidMiner est intuitif et facile d’utilisation
L’outil possède un large éventail de fonctionnalités de data cleaning
Ce logiciel peut traiter une variété de formats de données, y compris les fichiers CSV, Excel, SPSS et SQL, ce qui le rend pratique pour les entreprises qui doivent travailler avec différents types de données
Possède une version gratuite
RapidMiner dispose d’une communauté active de développeurs et d’utilisateurs

Inconvénients :

Le coût associé à l’utilisation de certaines de ses fonctionnalités avancées est important
La version gratuite de RapidMiner a des limitations en termes de fonctionnalités et de quantité de données qu’elle peut traiter
L’outil nécessite une certaine connaissance de base en statistiques pour comprendre et utiliser ses fonctionnalités de manière optimale
RapidMiner est plus lent que certains autres outils de nettoyage de données lors du traitement de grandes quantités de données ou de données complexes

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RapidMiner
Transformez vos données brutes

4.3/5

8. Alteryx

Alteryx est une plateforme d’analyse de données qui permet d’importer, nettoyer, transformer, modéliser et visualiser des données, le tout dans une interface graphique intuitive et sans codage.

L’outil, parmi ses principales fonctionnalités, propose :

Importation de données : permet d’importer des données provenant de différentes sources telles que des fichiers CSV, Excel, bases de données ou API
Détection et suppression des doublons : rend possible la détection des doublons dans les données pour les supprimer facilement
Remplacement de valeurs manquantes ou incorrectes : peut remplacer les valeurs manquantes par une valeur par défaut ou en utilisant des techniques d’imputation
Filtrage de données : permet de filtrer les données selon différents critères, tels que la plage de dates ou les valeurs supérieures ou inférieures à une certaine limite
Normalisation et formatage des données : peut normaliser et formater les données pour qu’elles soient cohérentes et utilisables pour l’analyse
Exportation des données nettoyées : permet d’exporter les données nettoyées dans différents formats pour une utilisation ultérieure dans d’autres outils d’analyse ou de visualisation de données

Avantages :

Interface graphique conviviale et facile à utiliser
Large gamme de fonctionnalités pour le nettoyage et la transformation des données
Possibilité d’importer et de traiter des données de différentes sources
Automatisation des tâches répétitives
Intégration facile avec d’autres outils d’analyse et de visualisation de données

Inconvénients :

Le prix est élevé
Nécessite une formation pour les utilisateurs débutants
Les processus complexes peuvent être difficiles à gérer dans l’interface graphique
Peut être moins performant que d’autres outils pour certaines tâches spécifiques

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4.3/5

Les 7 étapes à suivre pour avoir des données de qualités

Le data cleaning, également appelé nettoyage de données ou prétraitement de données, est un processus essentiel dans le domaine de la science des données. Il consiste à identifier et à corriger les erreurs, les incohérences et les imprécisions dans les ensembles de données avant leur utilisation pour l’analyse et la modélisation. Voici les principales étapes pour effectuer un nettoyage de données efficace :

1– Compréhension des objectifs

Avant de commencer, il est crucial de comprendre les objectifs de l’analyse ou de la modélisation pour laquelle les données sont destinées. Cela permet d’identifier les variables importantes et de déterminer les exigences en matière de qualité des données.

2- Exploration des données

Examinez les données brutes pour comprendre leur structure, leur format et leur contenu. Utilisez des outils de visualisation et des statistiques descriptives pour avoir une vue d’ensemble des données et détecter d’éventuelles erreurs ou incohérences.

3- Identification des problèmes

Les problèmes de qualité des données peuvent inclure des valeurs manquantes, des données en double, des erreurs de saisie, des valeurs aberrantes, des incohérences de format ou des erreurs de codage. Documentez tous les problèmes identifiés pour faciliter leur résolution ultérieure.

4- Nettoyage des données

Adoptez une approche structurée pour résoudre les problèmes identifiés.

Voici quelques techniques courantes de nettoyage des données :

a. Traitement des valeurs manquantes : Imputez les valeurs manquantes en utilisant des méthodes telles que la moyenne, la médiane ou le mode, ou en utilisant des modèles de prédiction plus complexes. Une autre option est de supprimer les enregistrements contenant des valeurs manquantes si leur absence n’affecte pas significativement l’analyse

b. Suppression des doublons : Identifiez et supprimez les enregistrements en double pour éviter de fausser les résultats de l’analyse

c. Correction des erreurs de saisie et de format : Standardisez les formats de données et corrigez les erreurs de saisie en utilisant des techniques de validation des données ou des algorithmes de correspondance approximative

d. Traitement des valeurs aberrantes : Identifiez et gérez les valeurs aberrantes en les supprimant, en les remplaçant ou en les ajustant en fonction du contexte de l’analyse

e. Harmonisation des données : Assurez-vous que les données provenant de différentes sources ou collectées à l’aide de différentes méthodes sont cohérentes en termes d’unités de mesure, de catégories ou de codage

5- Validation des données nettoyées

Vérifiez que les données nettoyées répondent aux exigences de qualité définies et que les problèmes identifiés ont été résolus. Utilisez des outils de visualisation et des statistiques descriptives pour évaluer l’impact du nettoyage sur les données.

6- Documentation et automatisation

Documentez le processus de nettoyage des données, y compris les décisions prises, les méthodes utilisées et les résultats obtenus. Cela facilitera la répétabilité et la traçabilité du processus. En fin, si le nettoyage des données est une tâche récurrente, envisagez d’automatiser les étapes de nettoyage à l’aide de scripts ou de logiciels spécialisés pour gagner du temps et réduire les erreurs humaines.

7- Documentation et automatisation

Le nettoyage des données est souvent un processus continu, en particulier lorsque de nouvelles données sont ajoutées régulièrement. Mettez en place des mécanismes de contrôle de la qualité pour surveiller et maintenir la qualité des données au fil du temps. Cela peut inclure des processus de validation des données, des vérifications régulières des erreurs ou des incohérences, et des mises à jour des règles de nettoyage en fonction des changements dans les exigences ou les sources de données

Vous êtes désormais informé des outils les plus efficaces pour nettoyer vos données. Si vous souhaitez partager d’autres outils pertinents, nous vous invitons à les mentionner dans la section commentaires ci-dessous.

Notre Sélection des 10 Meilleurs Outils de Data Cleaning

Open Refine
Nettoyez vos données en toute simplicité

4.5

Trifacta
Utilisez l'IA pour nettoyer vos données

4.5

Amazon SageMaker Data Wrangler
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4.5

Talend
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4.5

Excel
L'outil old school mais efficace

4.3

Logiciel
Automatisez vos analyses de données

4.5

RapidMiner
Transformez vos données brutes

4.3

Alteryx
Transforme tes données rapidement

4.3