Le volume des données générées et collectées par votre entreprise ne cesse de croître. Ce sont autant d’opportunités de mieux analyser votre environnement, de construire des avantages comparatifs, d’évaluer certains risques avant la concurrence ou de se projeter plus sereinement dans l’avenir.

Mais lorsque les données proviennent de sources trop hétérogènes (applications, programmes, appareils, capteurs…), il faut les transformer, car le risque d’incompatibilité entre les informations qu’elles contiennent devient trop grand et celles-ci s’avèrent inutiles.

La data transformation entre alors en jeu. La transformation des données permet de rendre plus efficaces les processus d’analyse de la data avec pour objectifs ultimes l’atteinte d’un plus haut niveau d’excellence opérationnelle et un meilleur processus de décision à tous les niveaux de l’entreprise.

Qu’est-ce que la data transformation ?

La transformation des données est le processus de modification ou de conversion des données pour les faire passer d’un format spécifique — tel qu’un fichier de base de données, un document XML ou une feuille de calcul Excel — à un autre.

L’un des processus de transformation des données les plus courants consiste à convertir des données brutes en une information plus propre, plus épurée dans un format prêt à l’emploi ou compatible avec le système de destination.

À son niveau le plus élémentaire, le processus de transformation des données convertit les données brutes en supprimant les doublons, en convertissant les types de données et en enrichissant l’ensemble des données.

La data transformation est aussi souvent associée aux processus d’ETL (Extract, Transform, Load) ou ELT (Extract, Load, Transform) pour les environnements Cloud). Pour être précis, la data transformation fait référence à la phase centrale — Transform —- de ces mécanismes avec lesquels vous êtes peut-être déjà familiers :

• la phase d’extraction (Extract) consiste à identifier et à extraire les données des différents systèmes sources qui les créent, puis à les déplacer vers un référentiel unique. Ensuite, les données brutes sont nettoyées si nécessaire ;
• elles sont alors converties (Transform) au format cible ;
• puis, ces données sont introduites (Load) dans les systèmes opérationnels dans un data warehouse, un data lake ou un autre référentiel pour être utilisées dans des applications de business intelligence et d’analyse.

NB : Dans le cloud, la phase de transformation intervient au moment de l’utilisation des données, c’est-à-dire en dernier.

Quelles formes peut prendre la data transformation ?

La data transformation est un élément essentiel du processus de gestion des données, qui comprend leur intégration, leur migration, leur stockage et leur préparation. Ce processus peut prendre différentes formes :

• constructive : les données sont ajoutées, copiées ou répliquées ;
• destructive : lorsque des registres et des champs sont supprimés ;
• esthétique : lorsque certaines valeurs sont normalisées ;
• structurelle : ce qui consiste à renommer, déplacer et combiner des colonnes.

Pourquoi votre entreprise a-t-elle besoin de transformer ses données ?

Les entreprises génèrent quotidiennement une énorme quantité de données. Cependant, celles-ci n’ont aucune valeur si elles ne peuvent pas être utilisées pour générer des insights à haute valeur ajoutée et stimuler la croissance de l’entreprise.

Par exemple, des bases de données pourraient devoir être intégrées à la suite d’une acquisition d’entreprise, ou transférées vers un data warehouse dans le cloud ou encore fusionnées à des fins d’analyse.

L’enjeu de la data transformation réside donc dans la capacité de votre organisation à donner les moyens de révéler le vrai potentiel de toutes ses données, même si celles-ci proviennent de sources complètement hétérogènes.

Voici quelques-uns des bénéfices que vous allez tirer de la data transformation :

• la transformation consiste à rendre compatibles des ensembles de données disparates, ce qui facilite leur consolidation en vue d’une analyse approfondie ;
• la migration des données est plus facile, car le format source peut être transformé en format cible ;
• le processus de transformation permet également un enrichissement qui améliore la qualité des données ;
• la transformation des données facilite la compatibilité entre les applications, les systèmes et les types de données.

L’objectif final est de disposer de données cohérentes et accessibles qui fournissent aux organisations des informations et des prédictions analytiques fiables.

Quelles sont les étapes clés de la transformation des données ?

Les data analysts, data engineers et data scientists sont généralement chargés de la transformation des données au sein d’une entreprise. Ils identifient les données sources, déterminent les formats de données requis et effectuent le mapping des données ainsi que l’exécution du processus de transformation proprement dit avant de déplacer les données dans les bases appropriées pour les stocker et les utiliser.

Leur travail comporte cinq étapes principales :

la découverte des données, ou data discovery, au cours de laquelle on utilise des outils de profilage des données ou des scripts de profilage pour comprendre la structure et les caractéristiques des données, mais aussi pour déterminer comment les transformer ;

le mapping des données : au cours duquel on fait correspondre les champs de données d’une première source aux champs de données d’une autre source ;

la génération du code : une partie du processus au cours de laquelle le code logiciel nécessaire à la transformation des données est créé (soit par des outils de transformation des données, soit par un expert data lui-même qui rédige un script) ;

l’exécution du code : au cours de laquelle les données subissent la transformation ;

la phase d’examen ou de révision : phase au cours de laquelle les responsables de la data ou les utilisateurs finaux confirment que les données produites répondent aux exigences de transformation préalablement définies et, dans le cas contraire, traitent et corrigent les anomalies et les erreurs.

Pour les organisations qui utilisent des data warehouses sur site (on-premises), ces étapes se situent au milieu du processus ETL. Toutefois, les data warehouses évolutifs basés sur le cloud font appel au processus ELT pour extract, load, transform : dans ce cas, les entreprises peuvent charger des données brutes directement dans leurs data warehouses, puis transformer les données avant de les utiliser.

Data Transformation : ce qu’il faut retenir

Les entreprises ont besoin de données fiables et exploitables pour être en mesure d’en tirer un avantage comparatif dans un environnement concurrentiel exacerbé. Elles ont également besoin d’alimenter leurs systèmes d’analyse et de prévisions qui utilisent parfois l’intelligence artificielle basée sur des algorithmes de machine learning.

La transformation des données joue alors ici un rôle prépondérant, en veillant à ce que la data collectée à partir d’un système soit compatible avec celle d’autres systèmes et que les données ainsi regroupées ou fusionnées puissent être utilisées à tout moment par le système ou l’application qui en a besoin.