Barbara
EXPLORER COMMENT TIRER PARTI DE L’ÉCOSYSTÈME PYTHON POUR L’AUDIT DE QUALITÉ DES DONNÉES
L’audit de qualité des données est une compétence indispensable dans notre monde en évolution rapide, alimenté par l’IA. Tout comme le pétrole brut nécessite un raffinage, les données nécessitent également un nettoyage et un traitement pour être utiles. L’ancien adage « garbage in, garbage out » reste aussi pertinent aujourd’hui qu’il l’était aux premiers jours de l’informatique.
Dans cet article, nous explorerons comment Python peut nous aider à garantir que nos ensembles de données répondent aux normes de qualité pour des projets réussis. Nous examinerons les bibliothèques Python, des extraits de code et des exemples que vous pouvez utiliser dans vos propres flux de travail.
COMPRENDRE LA QUALITÉ DES DONNÉES ET SES DIMENSIONS
Avant de plonger dans les outils et les techniques, passons en revue le concept de la qualité des données. Selon une définition largement acceptée par l’industrie, la qualité des données fait référence au degré de précision, d’exhaustivité, d’actualité, de validité, d’unicité dans les attributs d’identification et de cohérence d’un ensemble de données.
La qualité des données comporte plusieurs dimensions :
L’exhaustivité dans la qualité des données englobe la disponibilité de tous les éléments de données essentiels nécessaires pour atteindre un objectif spécifique. Pour s’assurer de l’exhaustivité des données, les organisations peuvent employer des techniques de profilage de données. En examinant les données avec minutie, on peut identifier les écarts, les particularités ou les valeurs manquantes, permettant ainsi de prendre les mesures correctives, telles que la recherche des informations manquantes ou la mise en place de processus de validation de données robustes. Le résultat est un ensemble de données plus fiable, complet et d’action, qui permet de prendre de meilleures décisions, d’optimiser les efforts de marketing et, en fin de compte, de stimuler le succès de l’entreprise.
L’unicité est une dimension de qualité des données qui met l’accent sur l’absence de données en double dans des colonnes avec des contraintes d’unicité. Chaque enregistrement devrait représenter une entité unique sans redondance. Par exemple, une liste d’utilisateurs devrait avoir des identifiants uniques pour chaque utilisateur enregistré; plusieurs enregistrements avec le même identifiant indiquent un manque d’unicité.
L’actualité est un aspect de la qualité des données qui se concentre sur la disponibilité et le rythme des données. Des données récentes et facilement disponibles sont essentielles pour une analyse et une prise de décision précises. Par exemple, un rapport de vente opportun devrait inclure les données les plus récentes possibles, pas seulement les données de plusieurs mois auparavant.
En passant au concept de validité, il convient de reconnaître son rôle dans l’assurance que les données respectent les règles, les formats et les normes établies. La validité garantit la conformité avec le schéma, les contraintes et les types de données désignés pour l’ensemble de données. Nous pouvons utiliser la puissante bibliothèque Python Pydantic pour cela.
L’exactitude est une dimension de qualité des données qui aborde la correction des données, en assurant qu’elles représentent des situations du monde réel sans erreurs. Par exemple, une base de données client précise devrait contenir des adresses correctes et à jour pour tous les clients.
La cohérence traite de l’uniformité des données entre différentes sources ou ensembles de données au sein d’une organisation. Les données devraient être cohérentes en termes de format, d’unités et de valeurs. Par exemple, une entreprise multinationale devrait signaler les données de revenus dans une seule devise pour maintenir la cohérence dans ses bureaux dans différents pays.
VALIDER LES DONNÉES EN UTILISANT PYDANTIC ET PANDAS_DQ
Pour valider les données, nous pouvons utiliser Pydantic, qui offre une approche plus concise, riche en fonctionnalités et conviviale pour la validation des données par rapport à la classe DataSchemaChecker de pandas_dq.
Pydantic permet de définir le schéma de données et les règles de validation en utilisant une syntaxe plus concise et lisible. Cela peut faciliter la compréhension et la maintenance du code. Il fournit également diverses fonctions de validation intégrées telles que conint, condecimal et constr, qui vous permettent d’imposer des contraintes sur vos données sans avoir à écrire des fonctions de validation personnalisées.
Lorsque vous utilisez Pydantic, si les données d’entrée ne sont pas conformes au schéma défini, il lève une erreur ValidationError avec des informations détaillées sur les erreurs. Cela peut aider à identifier facilement les problèmes avec les données et prendre les mesures nécessaires. Pydantic gère également automatiquement la sérialisation et la désérialisation des données, ce qui facilite le travail avec différents formats de données (comme JSON) et la conversion entre eux.
En revanche, pandas_dq offre une approche plus basée sur le code pour la validation des données. Il fournit une classe DataSchemaChecker qui permet de spécifier le schéma des données et offre des méthodes permettant de détecter les cas de non-conformité.
CONCLUSION
La qualité des données est un élément crucial pour la prise de décisions basée sur les données et le succès de l’entreprise. Python offre un éventail de bibliothèques et d’outils qui rendent le processus d’audit de qualité des données plus accessible et plus efficace.
En comprenant et en appliquant les concepts et les techniques discutés dans cet article, vous serez bien équipé pour vous assurer que vos ensembles de données répondent aux normes de qualité nécessaires pour vos projets.
