Transformation des données : comment éviter les déceptions ?

Transformation des données : comment éviter les déceptions ?

Le temps passe vite, et nous avons déjà abordé l’architecture, l’intégration, et le stockage des données. Maintenant, il est temps de parler de la transformation des données. C’est une étape cruciale, car elle est souvent la plus visible pour vos parties prenantes.

« J’ai commandé une Tesla et j’ai reçu une Clio ».
Y a-t-il quelque chose de plus décevant en fin de projet ? Certainement pas !

Pourtant, si vous négligez votre stratégie de transformation des données, c’est exactement ce que vos parties prenantes pourraient ressentir. Voici les conséquences possibles d’une transformation mal maîtrisée :

• Demandes d’évolutions qui deviennent des entreprises titanesques ;
• Les données disponibles ne correspondent pas aux attentes des utilisateurs ;
• Les utilisateurs se perdent dans les données ;
• Votre système devient rapidement obsolète.

Comment réussir la transformation des données ?

La clé du succès réside dans une préparation minutieuse. Si vous suivez ces étapes, vous livrerez une expérience à la hauteur des attentes, comme une Tesla et non une Clio.

1. Définir clairement les objectifs de transformation

Identifiez les buts de la phase de traitement. Comprenez les exigences spécifiques et les résultats attendus. Cela vous évitera des surprises désagréables en cours de projet.

2. Mettre en place une gouvernance des données solide

Pour garantir la qualité, la sécurité et la conformité des données, adoptez des pratiques de gouvernance robustes. Définissez des politiques claires pour l’accès, l’utilisation, et la documentation des données.

3. Adopter une culture d’amélioration continue

Il est crucial d’évaluer régulièrement l’efficacité des flux de travail. Ajustez vos processus en fonction des retours d’information et des évolutions des besoins. Cela vous aidera à rester pertinent et efficace.

4. Maintenir une documentation complète

Documentez chaque étape de vos processus et transformations. Une documentation claire améliore la cohérence et facilite la gestion, tout en aidant au dépannage futur.

 Vous souhaitez aller plus loin ?

Pour approfondir la transformation des données, voici quelques ressources utiles :

• Le récapitulatif complet du sujet : Talend – Transformation des données
• Des conseils pratiques pour optimiser votre stratégie : LeBigData.fr – Stratégie de gestion des données

Si vous rencontrez des problèmes à cette étape, il est peut-être temps de revenir aux bases de l’architecture des données. Consultez notre article précédent sur ce sujet : DataScientest – Architecture des données.

Vous souhaitez en savoir plus sur la transformation des données ? Visionnez notre webinar pour découvrir comment exploiter vos données pour plus de performance :

Et ne manquez pas notre étude de cas : Optimisation de la data pour un leader de la course automobile.

Rendez-vous le mois prochain pour parler entraînement des données et optimiser vos modèles de machine learning !