Qu'est-ce que le profilage des données ?
Le profilage des données est le processus d'examen et d'analyse des données provenant de sources d'information existantes afin de collecter des statistiques et des informations sur la structure, le contenu et la qualité des données. L'objectif principal du profilage des données est de comprendre et d'évaluer l'état actuel des données, d'identifier les anomalies ou les problèmes, et de déterminer si les données conviennent à l'usage auquel elles sont destinées. Ce processus est crucial pour la gestion de la qualité des données, l'intégration des données et la gouvernance des données.
Quelles sont les techniques de profilage des données ?
Profilage des colonnes : Analyse de la fréquence de chaque valeur dans une colonne afin de comprendre sa distribution et de détecter les valeurs aberrantes ou les modèles inhabituels. Vérification de la cohérence des formats et des modèles de données (par exemple, formats de date, numéros de téléphone) pour assurer la standardisation et détecter les incohérences.
Découverte du type de données : Déduction automatique du type de données de chaque colonne (par exemple, nombre entier, chaîne de caractères, date) afin d'identifier les types de données incorrects ou mélangés.
Analyse de l'exhaustivité : Détermination du pourcentage de valeurs manquantes/nulles dans chaque colonne afin d'évaluer l'exhaustivité des données et d'identifier les lacunes à combler.
Profil d'unicité : Comptage du nombre de valeurs distinctes dans une colonne pour identifier les clés primaires potentielles et comprendre la variabilité des données.
Analyse de la clé primaire : Identification des colonnes ou des combinaisons de colonnes qui identifient de manière unique les enregistrements d'un ensemble de données.
Correspondance de motifs : utilisation d'expressions régulières pour faire correspondre et valider des motifs de données, tels que des adresses électroniques, des numéros de sécurité sociale ou des formats personnalisés.
Analyse de domaine : Vérifier que les valeurs d'une colonne se situent à l'intérieur d'un ensemble prédéfini de valeurs ou d'intervalles acceptables.
Profilage des relations : Identifier les relations entre les tables en détectant les colonnes qui peuvent servir de clés étrangères, ce qui facilite l'intégration des données et les contrôles d'intégrité.
Analyse de la redondance : Identification des enregistrements en double dans un ensemble de données afin de garantir l'unicité des données et de réduire la redondance.
Cohérence entre les ensembles de données : Comparaison de valeurs entre différents ensembles de données afin de garantir la cohérence et l'homogénéité, en particulier dans les systèmes intégrés.
Analyse statistique : Calcul des statistiques de base telles que la moyenne, la médiane, l'écart-type et l'étendue pour les données numériques afin de comprendre la distribution des données et les tendances centrales.
