Le guide de la transformation des données

Une étude récente de Splunk révèle que 55 % des données collectées par les entreprises sont de la dark data. Ces “données sombres”, en français, désignent les informations stockées mais inexploitées.

Sans un processus adapté, ces données restent inutilisées et limitent la performance des entreprises.

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Elle correspond à la lettre T des processus d’ingestion ETL et ELT, dont nous parlerons par la suite. Dans le premier cas elle intervient avant le chargement (ETL = Extract, Transform, Load), dans l’autre elle intervient après.

Brique essentielle d’une Modern Data Stack (MDS), la data transformation améliore la qualité et l'exploitabilité des informations. Elle évite les données incomplètes, hétérogènes ou incohérentes. 

Elle permet à la fois de :

💡 Prenons l'exemple d'une entreprise e-commerce qui souhaite personnaliser ses campagnes marketing en fonction du comportement d’achat de ses clients. Pour cela, elle doit analyser les historiques de commandes et identifier des segments pertinents (nouveaux clients, acheteurs réguliers, clients inactifs…).

Avant d’exploiter ces données, elle doit les transformer. Par exemple, les dates d’achats enregistrées sous différents formats doivent être standardisées pour calculer le délai moyen entre deux commandes.

Il est important de distinguer la transformation des autres briques de la MDS.

La data transformation suit une série d’étapes techniques pour garantir des données propres, cohérentes et exploitables.

1️⃣ Découverte : phase d’identification, de collecte et d’analyse des données sources. Elle permet de comprendre leur structure et les formats.

2️⃣ Nettoyage : détection des valeurs manquantes et des incohérences. Suppression des erreurs et doublons pour garantir la fiabilité des données.

3️⃣ Mappage : alignement entre les champs des données sources et ceux du système cible (ex. : faire correspondre "Date d'achat" d’un fichier CSV avec "purchase_date" dans une base SQL).

4️⃣ Génération de code : mise en place des règles de transformation via du code (SQL, Python, R) ou un outil dédié de type pipeline ETL/ELT.

5️⃣ Exécution : lancement du processus pour modifier et charger les données selon les règles définies.

6️⃣ Contrôle et validation : vérification de la qualité des résultats. A cette étape, on s’assure que les transformations ont bien été appliquées et que les données sont conformes aux attentes.

La transformation des données prend différentes formes selon les besoins métier. Certaines visent à garantir la cohérence des informations, d’autres à les standardiser ou à les enrichir pour faciliter leur exploitation. 

Voici trois transformations courantes : 

Ce processus uniformise le formats et les structures des données pour assurer leur compatibilité entre différents systèmes.

💡 Exemple : convertir toutes les dates au format AAAA-MM-JJ ou normaliser l’écriture des pays (France au lieu de FR ou FRA).

L’agrégation consiste à regrouper et synthétiser des données pour les rendre plus lisibles et exploitables.

💡 Exemple : calculer le chiffre d’affaires moyen par client à partir des transactions d’une boutique en ligne.

Cette transformation ajoute de nouvelles informations à partir d’une autre source, pour affiner l’analyse et améliorer la prise de décision.

💡 Exemple : associer à une liste de clients leur score d’engagement en fonction de leur historique d’achats et d’interactions.

Ces trois transformations sont parmi les plus fréquentes, mais il en existe beaucoup d’autres.

La transformation des données offre de nombreux avantages aux entreprises. Voici ses principaux avantages :

La transformation des données permet d'éliminer les incohérences, les doublons et les erreurs présentes dans les données brutes. 

En standardisant et en nettoyant les données, vous obtenez une base d'informations plus fiable et de meilleure qualité. Cette amélioration se traduit par des analyses précises et une prise de décision plus éclairée.

Les modèles d’intelligence artificielle et les outils d’analyse ont besoin de données bien structurées pour fonctionner efficacement. 

La transformation des données permet de créer des jeux de données plus cohérents et mieux adaptés aux algorithmes de machine learning. Cela améliore la précision des modèles prédictifs et la pertinence des insights.

Les entreprises utilisent plusieurs systèmes (CRM, ERP, CDP…). En harmonisant les formats, la data transformation des données assure une compatibilité entre ces différents outils. Cela facilite le partage et l’exploitation des données entre les services.

Avec des réglementations comme le RGPD et le CCPA, les entreprises doivent garantir un traitement sécurisé et conforme des données. La transformation permet d’appliquer des règles de sécurité, d’anonymisation et de chiffrement qui réduisent les risques liés à la gestion des informations sensibles.

Les outils de data transformation font partie intégrante des solutions indispensables d’une modern data stack.

Les processus ETL (Extract, Transform, Load) et ELT (Extract, Load, Transform) sont deux méthodes distinctes pour extraire et transformer les données. Bien que leurs acronymes se ressemblent, elles diffèrent dans l'ordre des opérations. 

Chaque solution s’appuie sur des pipelines de données et convient à des besoins spécifiques.

C’est un modèle idéal pour des environnements nécessitant une gouvernance stricte des données et une transformation préalable avant stockage.

💡 Les principaux fournisseurs : Talend, IBM Datastage, Airbyte, Stitch

Le processus ELT est adapté aux environnements cloud modernes, avec des capacités de calcul avancées. Il offre plus de flexibilité et de scalabilité pour traiter des volumes importants.

💡 Les principales solutions : Fivetran, Apache Hadoop, Google Dataform

D’autres outils de transformation existent sur le marché : dbt (Data Build Tool), Trifacta, Rockset, Trino, etc

Les data warehouses (entrepôts de données) et les data lakes (lacs de données) sont deux types de solutions de stockage qui jouent un rôle essentiel dans la transformation des données.

💡 Les principaux data warehouses : Snowflake, Google BigQuery, Amazon Redshift

💡 Principales solutions : AWS S3, Microsoft, Azure data lake, Apache Hadoop, Oracle Intelligent data lake.

La transformation des données est un levier stratégique pour développer l’activité d’une entreprise. Elle comporte aussi plusieurs défis. Une approche rigoureuse permet d’éviter des erreurs coûteuses et d’optimiser les processus.

Les données incomplètes, obsolètes ou en silos limitent leur exploitabilité. Pour garantir leur fiabilité :

Les volumes de données augmentent constamment. Une infrastructure inadaptée risque de ralentir le traitement et d’engendrer des coûts élevés.

RGPD, CCPA… Les entreprises doivent respecter des règles strictes pour protéger les données personnelles.

💡 Exemple concret : Une fintech gérant des données sensibles met en place une politique stricte de gouvernance. Objectif : éviter la duplication d’informations personnelles et garantir la conformité RGPD en automatisant le chiffrement des données clients.

Les volumes de données numériques explosent : nous en produirons cette année trois fois plus qu’en 2020 (Statista). Rendre exploitable ce “nouvel or noir du XXIème siècle” est devenu un enjeu majeur pour les entreprises. 

La transformation est un élément central de toute infrastructure data moderne. Elle permet d’améliorer la qualité des informations, d’optimiser les analyses et d’assurer la conformité aux réglementations. Pourtant, de nombreux défis subsistent : silos de données, scalabilité des infrastructures, respect de la confidentialité…

Dans ce contexte, les CDP composables se présentent comme une solution économique, évolutive et modulaire. Elles offrent une flexibilité inégalée pour centraliser, transformer et activer les données déjà présentes dans le data warehouse. Associées à des technologies de machine learning, ces plateformes facilitent l’activation des données.

L’IA prédictive renforce cette dynamique en permettant aux entreprises d’anticiper les comportements et personnaliser leurs interactions clients.

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