Principes de gestion des données pour la science des données

Principles of data management for data science

 

Tout au long de votre parcours en tant que scientifique des données, vous rencontrerez des obstacles et les surmonterez. Vous apprendrez comment un processus est meilleur qu’un autre et comment utiliser différents processus en fonction de votre tâche en cours. 

Ces processus travailleront de concert pour garantir que votre projet de science des données se déroule de manière aussi efficace que possible et joue un rôle clé dans votre processus de prise de décision. 

 

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Qu’est-ce que la gestion des données ?

 

Un processus est la gestion des données. Vivant dans un monde axé sur les données, la gestion des données est un élément important pour les organisations afin de valoriser leurs actifs de données et de s’assurer qu’ils sont efficaces. 

Il s’agit du processus de collecte, de stockage, d’organisation et de maintenance des données pour garantir qu’elles sont précises, accessibles à ceux qui en ont besoin et fiables tout au long du cycle de vie de votre projet de science des données. Tout comme tout processus de gestion, il nécessite des procédures soutenues par des politiques et des technologies. 

Les principaux éléments de la gestion des données dans les projets de science des données sont :

• Collecte et acquisition de données
• Nettoyage et prétraitement des données
• Stockage des données
• Sécurité et confidentialité des données
• Gouvernance et documentation des données
• Collaboration et partage

Comme vous pouvez le constater, il y a quelques éléments clés. Cela peut sembler décourageant pour le moment, mais je vais passer en revue chacun d’entre eux pour vous donner un aperçu de ce à quoi vous pouvez vous attendre en tant que scientifique des données. 

 

Collecte et acquisition de données

 

Malgré la quantité de données disponibles aujourd’hui, la collecte de données fera toujours partie de votre rôle en tant que scientifique des données. La collecte et l’acquisition de données consistent à rassembler des données brutes provenant de différentes sources telles que des sites web, des enquêtes, des bases de données, etc. Cette phase est très importante car la qualité de vos données a un impact direct sur vos résultats. 

Vous devrez identifier différentes sources de données et trouver celles qui répondent à vos besoins. Assurez-vous d’avoir les autorisations nécessaires pour accéder à ces sources de données, que les sources de données soient fiables et que le format soit conforme à votre objectif. Vous pouvez collecter les données à l’aide de différentes méthodes telles que la saisie manuelle de données, l’extraction de données, etc. 

Tout au long de ces étapes, vous devez veiller à l’intégrité et à l’exactitude des données. 

 

Nettoyage et prétraitement des données

 

Une fois que vous avez vos données, la prochaine étape consiste à les nettoyer – ce qui peut prendre beaucoup de temps. Vous devrez passer en revue l’ensemble des données, trouver les problèmes et les corriger. Votre objectif final lors de cette phase sera de normaliser et de transformer vos données afin qu’elles soient prêtes pour l’analyse.

Le nettoyage des données peut vous aider à gérer les valeurs manquantes, les doublons, les types de données incorrects, les valeurs aberrantes, le format des données, la transformation, etc. 

 

Stockage des données

 

Une fois que vous avez nettoyé vos données et qu’elles sont de bonne qualité et prêtes pour l’analyse – stockez-les ! Vous ne voulez pas perdre toutes ces heures que vous venez de passer à les nettoyer et à les mettre au standard de qualité. 

Vous devrez choisir la meilleure solution de stockage des données pour votre projet et votre organisation, par exemple, des bases de données ou un stockage cloud. Encore une fois, tout cela sera basé sur le volume et la complexité des données. Vous pouvez également concevoir une architecture qui permet une récupération efficace des données et une évolutivité. 

Un autre outil que vous pouvez mettre en œuvre est la versionnage et l’archivage des données, qui vous permet de conserver toutes les données historiques et les modifications pour préserver les actifs de données et l’accès à long terme. 

 

Sécurité et confidentialité des données

 

Nous savons tous combien les données sont importantes de nos jours, il est donc essentiel de les protéger à tout prix ! Les violations de données et les atteintes à la vie privée peuvent avoir de graves conséquences, et vous ne voulez pas avoir à faire face à ce problème. 

Il existe des mesures que vous pouvez prendre pour garantir la sécurité et la confidentialité des données, telles que le contrôle d’accès, le chiffrement, les audits réguliers, la gestion du cycle de vie des données, etc. Vous voulez vous assurer que quelle que soit la méthode choisie pour protéger vos données, elle est conforme aux réglementations sur la protection des données, telles que le RGPD. 

 

Gouvernance des données et documentation

 

Si vous souhaitez garantir la qualité des données et la responsabilité tout au long du cycle de vie des données, la gouvernance des données et la documentation sont essentielles à votre processus de gestion des données. Ce processus consiste à mettre en place des politiques, des processus et des meilleures pratiques pour garantir que vos données sont bien gérées et que tous vos actifs sont protégés. L’objectif principal est de garantir la transparence et la conformité.

Toutes ces politiques et processus doivent être documentés de manière exhaustive pour fournir des informations sur la structure, le stockage et l’utilisation des données. Cela instaure la confiance au sein d’une organisation et montre comment elle utilise les données pour orienter le processus de prise de décision, éviter les risques et trouver de nouvelles opportunités.

Exemples de processus : création d’une documentation complète, métadonnées, tenue d’une piste d’audit et fourniture d’une lignée des données.

 

Collaboration et partage

 

Les projets de science des données impliquent des flux de travail collaboratifs, et cela peut vite devenir compliqué. Vous avez un scientifique des données travaillant sur le même ensemble de données qu’un autre scientifique des données qui effectue des nettoyages supplémentaires.

Pour garantir la gestion des données au sein de l’équipe, il est toujours préférable de communiquer les tâches afin d’éviter les chevauchements ou qu’une personne dispose d’une meilleure version d’un ensemble de données qu’une autre.

La collaboration au sein d’une équipe de science des données garantit que les données sont accessibles et utiles à différents intervenants. Pour améliorer la collaboration et le partage au sein d’une équipe de science des données, vous pouvez utiliser des plateformes de partage de données, des outils collaboratifs tels que Tableau, mettre en place des contrôles d’accès et permettre les retours d’information.

 

Outils et technologies de gestion des données

 

Maintenant que nous avons passé en revue les composants clés de la gestion des données, je vais dresser une liste des outils et technologies de gestion des données qui peuvent vous aider dans le cycle de vie de votre projet de science des données.

Systèmes de gestion de bases de données relationnelles (SGBDR) :

• MySQL
• PostgreSQL
• Microsoft SQL Server

Bases de données NoSQL :

• MongoDB
• Cassandra

Entrepôt de données :

• Amazon Redshift
• Google BigQuery
• Snowflake

Outils d’ETL (Extraction, Transformation, Chargement) :

• Apache NiFi
• Talend
• Apache Spark

Visualisation des données et intelligence d’affaires :

• Tableau
• Power BI

Contrôle de version et collaboration :

• Git
• GitHub

Sécurité et confidentialité des données :

• Varonis
• Privitar

 

Conclusion

 

La gestion des données est un élément important de votre projet de science des données. Voyez-la comme la fondation qui soutient votre château. Plus le processus de gestion des données est efficace, meilleurs seront vos résultats. J’ai fourni une liste d’articles que vous pouvez lire pour en savoir plus sur la gestion des données.

 

Ressources et apprentissage complémentaire

 

• 5 défis de la gestion des données avec des solutions
• Top 5 des plateformes de gestion des données
• Apprentissage gratuit de la gestion des données avec l’apprentissage de la science des données avec CS639
• Pourquoi la gestion des données est-elle si importante pour la science des données ?

    Nisha Arya est une scientifique des données, rédactrice technique indépendante et responsable de communauté chez VoAGI. Elle s’intéresse particulièrement à fournir des conseils de carrière en science des données ou des tutoriels et des connaissances théoriques sur la science des données. Elle souhaite également explorer les différentes façons dont l’intelligence artificielle peut bénéficier à la longévité de la vie humaine. Étudiante assidue, elle cherche à élargir ses connaissances techniques et ses compétences en rédaction, tout en aidant les autres à s’orienter.  

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