Tout savoir sur le data munging

Comment transformer une feuille de calcul incompréhensible, mal structurée et pleine de fautes de frappes en un tableau organisé, fiable et utilisable pour réaliser des analyses sophistiquées ? Et comment exploiter les données issues des milliers d’e-mails en vrac ou de fichiers textes brouillons ? La solution tient en deux mots : data munging.

La méthode de data munging regroupe un ensemble de concepts permettant de transférer des données en apparence non exploitables et non nettoyées en bases de données de qualité qui peuvent être utilisées pour réaliser des processus analytiques modernes.

Qu’est-ce que le data munging ?

Parfois confondu avec le data wrangling, le data munging est une technique qui transforme des données brutes et peu fiables en data structurées, et les convertit dans des formats adaptés et utilisables par les systèmes et les utilisateurs métiers.

Le terme « Mung » a été inventé à la fin des années 1960 et désignait à la base les actions de transformations qui dégradaient progressivement les ensembles de données. Mais à mesure que l’expertise de la donnée a évolué et que les data scientists se sont adaptés à l’ère d’Internet, le munging et le wrangling sont devenus des termes et concepts de plus en plus usités.

L’essor du cloud computing, le développement des systèmes de stockage et la sophistication grandissante des analyses,  ont participé à l’évolution du data munging qui désigne aujourd’hui spécifiquement la collecte, la préparation et le raffinement des données brutes.

Le processus de data munging

Pour s’adapter à la variété des cas d’utilisation, des utilisateurs et des systèmes de données, le data munging peut prendre une multitude de formes différentes.

• Data exploration: Qu’un analyste se contente de jeter un œil à des données nouvelles dans une logique IDA (Initial Data Analysis) ou qu’un scientifique recherche de nouvelles associations d’informations en se basant sur les données historiques dans une logique EDA (Exploratory Data Analysis), le munging commence toujours par une certaine exploration.
• Data transformation: une fois que le sens et la structure des données brutes sont identifiés, il faut les transformer en de nouveaux formats appropriés pour le traitement à venir. Cette étape implique la restructuration des data afin que les informations pertinentes soient accessibles et utilisables.
• Enrichissement de la donnée: une fois que les données sont prêtes à être utilisées, les utilisateurs peuvent les enrichir via d’autres sources d’informations externes. Par exemple, un glacier peut intégrer des data météorologiques open source pour mettre en relation la température quotidienne et son chiffre d’affaires journalier.
• Validation de la data: à ce stade, les data sont prêtes mais certaines vérifications sont essentielles pour avoir une totale confiance en ses données. Cette étape permet aux utilisateurs de découvrir des fautes de frappe, des mappages de données incorrects, des problèmes de transformation ou même diagnostiquer des éventuelles erreurs de calcul.

La cloud et l’avenir du data munging

Le cloud computing et les data warehouses ont contribué à accroître le rôle des données business dans les organisations et sur les marchés. Le data munging et la puissance des plateformes cloud modernes permettent de répondre aux besoins actuels d’information rapide, de la flexibilité et de gestion agile des entreprises.

Désormais, les concepts de datalake et les technologies NoSQL ont fait exploser la prévalence et l’utilité de la donnée ainsi que celle des analyses en libre-service. Partout, les utilisateurs accèdent à de vastes gisements de données brutes qu’il convient de transformer pour avoir une fiabilité et une performance d’analyse à toute épreuve. Les spécialistes de la donnée doivent donc pouvoir les nettoyer, les transformer et vérifier eux-mêmes la qualité des informations.

Que ce soit pour moderniser les systèmes existants tels que les data warehouses afin d’aboutir à une sécurité des données optimales ou pour permettre aux data scientists de travailler efficacement sur les données de l’entreprise, le data munging n’a jamais été si utile.

Le data munging avec Talend

Le data munging est un processus de transformation de la donnée qui écarte les erreurs et rend les informations pleinement exploitables pour des cas d’utilisation spécifiques. Sans cette technique, les données ne peuvent être prêtes pour une utilisation future optimale, qu’elles aient été préparées manuellement ou de manière automatisée.

L’utilisation de puissants outils et de langages spécifiques comme Python peut aider quiconque à recourir au data munging facilement. Talend Data Fabric, couplé à Python, fait l’essentiel de travail de munging à votre place en collectant, transformant et partageant les données fiables via une unique suite d’applications.

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