Définition de la transformation des données

Le volume des données ne cesse de croître, vous offrant toujours plus d’opportunités d’affiner vos choix et d’améliorer les résultats de votre entreprise. Mais comment exploiter les connaissances de votre entreprise, de vos clients et de vos concurrents pour les rendre plus accessibles à l’ensemble de votre personnel ? La réponse : grâce à la transformation des données.

Définition de la transformation des données

La transformation des données consiste à convertir des données d’un format à un autre, en général du format d’un système source vers le format requis par un système cible. La transformation des données est utilisée dans la plupart des tâches d’intégration des données et de gestion des données, telles que le nettoyage des données/la préparation préalable des données et l’entreposage des données.

La transformation des données est une étape du processus ELT/ETL, qui peut être « simple » ou « complexe » selon les types de changements que les données doivent subir avant d’atteindre leur destination cible. Le processus de transformation des données peut être exécuté automatiquement, manuellement, ou en associant ces deux modes.

Aujourd’hui, la réalité des big data signifie que la transformation des données est plus importante que jamais pour les entreprises. Un nombre toujours plus grand de programmes, d’applications et d’appareils produisent des volumes importants de données en continu. Et avec une telle abondance et diversité de données et de sources, il existe toujours un risque de non-compatibilité. C’est là qu’intervient le processus de transformation des données : il permet aux entreprises et organisations de convertir des données provenant de n’importe quelle source dans un format pouvant être intégré, stocké, analysé et enfin exploré pour obtenir une veille économique (ou business intelligence).

Fonctionnement de la transformation des données

L’objectif du processus de transformation des données consiste à extraire des données d’une source, à les convertir dans un format exploitable et à les acheminer vers leur destination. L’ensemble de ce processus est connu sous l’acronyme ETL (Extract, Load, Transform, ou Extraire, Charger, Transformer). Lors de la phase d’extraction, les données sont identifiées et extraites de différents emplacements ou différentes sources pour constituer un référentiel unique.

Les données extraites de la source sont souvent brutes et donc inutilisables en l’état. Pour remédier à ce problème, les données sont transformées. C’est l’étape du processus ETL qui donne le plus de valeur à vos données en les rendant exploitables pour la veille économique. Pendant la transformation, les données passent par plusieurs étapes avant d’être converties au format souhaité. Dans certains cas, les données doivent d’abord être nettoyées avant d’être transformées. Le nettoyage des données prépare les données en vue d’une transformation, en remédiant aux incohérences ou aux valeurs manquantes. Une fois les données nettoyées, le processus de transformation passe par les étapes suivantes :

1. Découverte des données. La première étape du processus de transformation des données consiste à identifier et comprendre les données dans leur format source. Pour cela, on utilise généralement un outil de profilage des données. Cette étape vous aide à décider des opérations que doivent subir les données pour parvenir au format souhaité.
2. Mappage des données. Lors de cette phase, le processus de transformation à proprement parler est planifié.
3. Génération du code. Un code doit être créé pour exécuter la tâche de transformation et terminer ce processus. Souvent, ces codes sont générés par le biais d’un outil ou d’une plateforme de transformation des données.
4. Exécution du code. Le processus de transformation du code tel qu’il a été planifié et codé est désormais engagé, et les données sont converties au format souhaité.
5. Examen. Les données transformées sont examinées pour vérifier qu’elles ont été correctement formatées.

D’autres opérations personnalisées peuvent venir compléter ces étapes fondamentales. Par exemple,

• Filtrage (p. ex. sélectionner uniquement certaines colonnes à charger).
• Enrichissement (p. ex. nom complet puis prénom, deuxième prénom, nom de famille).
• Division d’une colonne en plusieurs colonnes et fusion de plusieurs colonnes en une seule.
• Agrégation des données à partir de multiples sources.
• Suppression des doublons.

Après leur transformation, les données sont prêtes à être chargées dans leur destination cible pour être exploitées.

Enfin, il est important de noter qu’il n’est pas nécessaire de transformer toutes les données. Dans certains cas, les données tirées de la source sont déjà dans un format exploitable. On parle alors de « mouvement direct » ou de « transfert » de données.

Avantages de la transformation des données

Qu’il s’agisse d’informations sur les comportements des clients, les processus internes, les chaînes d’approvisionnement, ou même la météo, les entreprises et organisations de tous les secteurs comprennent que les données peuvent potentiellement améliorer leurs performances et générer des recettes. Le défi ici consiste à s’assurer que toutes les données recueillies sont bien exploitables. Le processus de transformation des données permet aux entreprises de tirer d’importants avantages de leurs données, notamment :

• Tirer le maximum de valeur des données : Forrester rapporte qu’entre 60 pour cent et 73 pour cent du total des données ne sont jamais analysés à des fins de veille économique. Les outils de transformation des données permettent aux entreprises de normaliser les données pour améliorer l’accessibilité et l’ergonomie.
• Gérer plus efficacement les données : comme les données sont générées par une variété toujours plus grande de sources, les incohérences des métadonnées peuvent compliquer l’organisation et la compréhension des données. La transformation des données affine les métadonnées pour que vous puissiez plus facilement organiser et comprendre le contenu de votre ensemble de données.
• Effectuer des recherches plus rapides : les données transformées sont normalisées et stockées dans un emplacement source, où elles peuvent être récupérées facilement et rapidement.
• Améliorer la qualité des données : la qualité des données devient un enjeu majeur pour les organisations, car il est risqué et coûteux d’utiliser des données de mauvaise qualité pour sa veille économique. Le processus de transformation des données peut réduire ou éliminer les problèmes liés à la qualité, comme les incohérences et valeurs manquantes.

La transformation des données en action

Quel que soit le secteur, les entreprises et organisations ont des besoins en matière de transformation des données. Qu’il s’agisse d’une entreprise d’e-commerce devant gérer des millions de transactions dans des centaines de pays, ou d’une organisation à but non lucratif qui doit agréger les données de donateurs à partir d’une grande variété de sources, les outils de transformation des données suppriment les obstacles à la productivité et offrent des connaissances approfondies des données dans lesquelles elles ont investi.

• RingCentral fournit aux petites entreprises et aux clients de grandes entreprises des solutions de télécommunication, de messagerie et de collaboration basées dans le cloud. Utilisant plus de 100 systèmes différents, le succès dépend de la rationalisation et normalisation des processus liés aux données. S’appuyant sur une solution d’intégration des données incluant l’ETL, RingCentral a automatisé les principaux processus de RH, afin que les employés passent plus de temps sur la stratégie et moins sur les tâches administratives.
• L’organisation à but non lucratif Save the Children UK protège et sauve des vies en anticipant et répondant aux catastrophes naturelles et crises humanitaires. Pour atteindre ses objectifs, cette organisation doit gérer efficacement d’importants volumes de données liées aux donateurs, bénévoles et initiatives de conformité. En utilisant une plateforme de gestion des données, Save the Children peut intégrer des données provenant de sources multiples pour créer des bases de données unifiées qui lui permettent de trouver rapidement les informations nécessaires.
• Johnson Controls, une entreprise manufacturière et technologique mondiale, s’appuie sur 200 systèmes ERP et CRM pour gérer ses opérations internationales. Et avec 120 000 employés et des clients dans plus de 150 pays du monde entier, impossible de transiger sur la rapidité d’accès à des données exploitables. Johnson Controls utilise une plateforme complète de gestion des données pour consolider et rationaliser les processus liés aux données pour l’ensemble de ses opérations.

Outils de transformation des données

Bien qu’il soit tentant de recourir au codage manuel pour exécuter les fonctions de transformation des données, l’utilisation d’un outil ou d’une plateforme de transformation des données est souvent plus économique et efficace. Le codage manuel augmente les risques d’erreur et n’est pas facilement reproductible. Il faut généralement réécrire les codes à chaque fois que ce processus a lieu. Par conséquent, les coûts induits par le codage manuel sont souvent plus élevés que ceux liés à l’utilisation d’un outil ETL.

Les outils ETL n’offrent pas que des avantages économiques. Ils génèrent des représentations visuelles d’un flux de données pour en faciliter la compréhension. Les outils ETL intègrent souvent des fonctionnalités de parallélisation, suivi et basculement. Enfin, un code personnalisé pose des contraintes en matière d’échelle et d’innovation, car les compétences requises pour travailler avec des intégrations codées manuellement sont difficiles à trouver. Les économies immédiates réalisées en utilisant le codage manuel sont généralement effacées par une considérable augmentation des coûts de maintenance et l’impossibilité de le mettre à échelle.

Lorsqu’on considère les options de transformation des données, il est également important de réaliser que les environnements hybrides de traitement des données actuelles sont bien plus complexes que par le passé. Les serveurs conventionnels sont liés aux plateformes d’analyse des big data et davantage de données sont hébergées sur site et dans le cloud. On s’appuie également de plus en plus sur un nombre croissant d’offres en tant que service pour gérer un large éventail d’actifs de données. Les outils ETL intègrent souvent les connecteurs nécessaires au transfert des données à partir de ces sources diverses.

Enfin, les outils ETL sont conçus pour optimiser chaque étape du processus ETL, ce qui permet un gain de temps lors de la transformation des données brutes en données exploitables.

À vos marques, prêts, transformez !

La transformation des données permet aux organisations de transformer les données en informations exploitables, indépendamment de leur source ou format. Pour cela, elle rationalise les processus qui affinent, normalisent et consolident ces différents types de données.

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