Le mythe des données propres : Pourquoi vous perdez du temps avec le nettoyage
Dans le monde de la data, il existe un mantra que l'on répète inlassablement : “Garbage in, garbage out.” Cela sous-entend que si vos données d'entrée sont mauvaises, alors les résultats le seront également. Et c’est vrai. Mais ce que l’on oublie souvent de mentionner, c’est que l'obsession pour les données parfaitement propres peut devenir une énorme perte de temps, voire une distraction qui vous éloigne de votre véritable objectif : créer de la valeur à partir des données. Dans cet article, nous allons décortiquer ce mythe des données propres et voir pourquoi vous devriez peut-être repenser votre approche du nettoyage de données.
Rudy Delouya
10/2/20244 min read
Le mythe des données 100% propres
Commençons par clarifier un point : à moins d'être soi-même producteur de 100% de ses données et d'être un acteur "Digital Native", il est impossible d'avoir des données 100% propres.
Peu importe combien de temps vous passez à les nettoyer, il restera toujours des imperfections. Les données viennent de sources variées, elles sont saisies par des humains (ou des systèmes) faillibles, elles sont sujettes à des erreurs, à des formats incohérents, à des valeurs manquantes, et à bien d'autres problèmes. Mais ce n'est pas un problème en soi. Les données imparfaites peuvent toujours offrir une immense valeur si elles sont utilisées intelligemment.
Le véritable problème, c'est quand les équipes passent une quantité disproportionnée de temps à essayer d'atteindre cette perfection. Elles se lancent dans des cycles interminables de nettoyage, vérification, correction, et recorrection, jusqu'à ce qu'elles aient perdu de vue leur objectif principal. Dans de nombreux cas, l'effort nécessaire pour nettoyer les données dépasse largement les bénéfices que vous en tirerez.
Le coût caché du nettoyage de données
Vous avez probablement déjà vécu cette situation : votre projet data avance à grands pas, vous êtes sur le point de produire des insights intéressants, et tout à coup, quelqu'un soulève un problème de qualité de données. Le projet est mis en pause, l'équipe plonge dans le nettoyage des données, et les délais s'allongent. Avant même de vous en rendre compte, des semaines (voire des mois) ont été perdues.
Cela ne signifie pas que le nettoyage des données est inutile. Au contraire, il est essentiel d’assurer un certain niveau de qualité pour éviter des résultats complètement erronés. Mais il y a un point de bascule, une limite au-delà de laquelle le nettoyage des données ne génère plus suffisamment de valeur par rapport au temps et aux ressources investis.
"Données propres" n'est pas synonyme de données précieuses
Une idée fausse courante est que des données propres sont nécessairement des données utiles. Ce n'est pas toujours le cas. Parfois, vous pouvez avoir des données parfaitement nettoyées, mais qui ne sont pas pertinentes ou ne fournissent pas d'informations exploitables. Inversement, des données imparfaites peuvent être extrêmement précieuses si vous savez les manipuler correctement.
Prenons un exemple concret : les réseaux sociaux. Les données générées sur ces plateformes sont pleines de bruits – fautes de frappe, hashtags mal orthographiés, sarcasmes, spam, et bien plus encore. Mais ces données imparfaites sont une mine d'or pour ceux qui savent en extraire des tendances, des opinions ou des sentiments. Nettoyer toutes ces données pour les rendre parfaites serait une entreprise futile et, honnêtement, contre-productive.
L'importance du contexte et de l'objectif
La qualité des données doit être évaluée en fonction du contexte et de l'objectif. Si vous travaillez sur un modèle prédictif pour la maintenance prédictive d'équipements industriels, la précision des données est cruciale. Mais si vous analysez des tendances de consommation ou des retours clients, vous pouvez tolérer un certain niveau d'imperfection.
La clé est de comprendre ce qui est "assez propre" pour votre projet spécifique. Cherchez à atteindre un niveau de qualité qui ne compromet pas les résultats finaux tout en optimisant le temps et les efforts investis.
Les alternatives à l'obsession du nettoyage
Maintenant que nous avons présenté le mythe des données propres, parlons de quelques alternatives plus pragmatiques :
Acceptation de l'imperfection : Adoptez une approche où vous acceptez que vos données ne seront potentiellement jamais parfaites. Concentrez-vous sur les données qui sont critiques pour votre projet et nettoyez-les jusqu'à un point où vous êtes confiant dans vos résultats.
Automatisation du nettoyage : Utilisez des outils et des scripts pour automatiser le nettoyage des tâches courantes. L'automatisation peut vous faire gagner du temps et réduire les erreurs humaines.
Itération rapide : Plutôt que de nettoyer toutes les données en une seule fois, adoptez une approche itérative. Nettoyez, analysez, testez, et répétez. Vous pouvez ainsi identifier les problèmes critiques au fur et à mesure et y répondre de manière plus ciblée.
Tolérance à l'erreur : Envisagez des méthodes statistiques ou des modèles qui sont robustes face aux données bruyantes. Par exemple, les modèles de machine learning modernes sont souvent capables de gérer des données imparfaites sans compromettre leur performance.
Priorisation des données : Identifiez les variables ou les segments de données qui ont le plus d'impact sur votre projet et concentrez vos efforts de nettoyage sur ceux-là. Tout ne mérite pas d'être parfaitement nettoyé.
Conclusion : L’essentiel, c’est la valeur
À la fin de la journée, ce qui compte vraiment, c’est la valeur que vous créez avec vos données. Passer un temps excessif à nettoyer vos données peut vous faire perdre de vue cet objectif. Le mythe des données propres, bien qu’intentionné, peut devenir un piège qui vous détourne de la véritable mission : tirer des insights exploitables et générer de la valeur pour votre organisation.
Au lieu de viser la perfection, concentrez-vous sur l’utilité. Apprenez à vivre avec l’imperfection, utilisez des outils pour vous aider à automatiser le processus de nettoyage, et adoptez une approche itérative pour garder votre projet sur les rails. Parce qu’au final, ce ne sont pas des données propres qui vous mèneront au succès, mais bien la manière dont vous les utilisez pour résoudre des problèmes réels.