Comparaison des meilleurs logiciels et fournisseurs pour le nettoyage des données
Pour qu'un système logiciel ou un processus organisationnel puisse fonctionner sans entrave, la qualité des données sous-jacentes revêt une importance tout aussi grande, voire supérieure, à celle des systèmes et plateformes logicielles hautement techniques qui dépendent de ces données pour assurer la continuité et la précision des opérations commerciales.
Malheureusement, la capacité et la volonté des organisations à maintenir la qualité des données et à l'améliorer n'ont pas suivi le rythme par rapport à d'autres technologies.
Depuis 2021, au lendemain de la première annonce publique de la plateforme d’IA conversationnelle ChatGPT et de la présentation qui a suivi de systèmes autonomes capables d’exécuter de manière autonome une multitude de tâches, le débat sur la qualité des données est de nouveau au cœur des préoccupations.
Cela est d'autant plus vrai que les entreprises ont pris conscience que même les meilleurs systèmes technologiques s'avèrent inutiles ou fournissent des résultats inexacts lorsque les données sous-jacentes sont incomplètes, en double, peu fiables et non synchronisées avec d'autres systèmes de gestion des données.
Le graphique ci-dessous montre une légère hausse du nombre de recherches effectuées par des utilisateurs souhaitant découvrir des services et des outils de nettoyage des données afin de garantir le respect des seuils de qualité des données au quotidien.
Afin de fournir aux acheteurs, aux professionnels des achats, ainsi qu'aux équipes chargées de la gestion des données et de la stratégie de mise sur le marché (GTM) les informations pertinentes, cet article présente certaines des principales plateformes de nettoyage des données, classées de manière générale selon les catégories suivantes.
- Logiciel de nettoyage des données CRM
- Logiciel de nettoyage des données ERP
- Nettoyage des données relatives aux salariés et aux ressources humaines
- Nettoyage ponctuel des données [Personnalisé]
Les points #1, #2 et #3 mentionnés ci-dessus constituent des exigences courantes et récurrentes, en particulier en l'absence de cadres de gouvernance des données adéquats.
Les #4 constituent toutefois des besoins de nettoyage des données uniques et ponctuels, de nature spécifique, qui ne sont généralement pas récurrents puisqu'ils sont traités au cas par cas, dans le cadre de chaque projet.
Par ailleurs, cette liste présentera un large éventail de plateformes proposant des outils de nettoyage des données, notamment des outils ETL, des logiciels de nettoyage spécialisés, des plateformes open source, des logiciels de préparation des données, etc.
Par ailleurs, le « nettoyage des données » étant un terme général, les outils présentés dans cet article sont évalués en fonction de leurs capacités dans les domaines suivants :
- Normalisation des enregistrements de données pour passer d'un format non structuré à un format structuré
- Validation des données
- Enrichissement des enregistrements de données
- Déduplication
- Intégration avec les ensembles de données et les systèmes technologiques associés
Outils de nettoyage des données CRM
La plupart des entreprises dont le chiffre d'affaires dépasse un million de $ utilisent généralement un système CRM. L'objectif du CRM est de suivre les différentes étapes du parcours des prospects, des leads, des opportunités et des clients tout au long du cycle de conversion, et de fournir aux équipes commerciales, marketing et opérationnelles les données pertinentes.
Certains logiciels de gestion de la relation client (CRM) permettent même de collecter des données sur les partenaires et de répertorier les liens entre ces derniers, les prospects et les comptes cibles.
Cependant, ces données perdent de leur valeur au fil du temps, car les doublons, les informations manquantes et les associations erronées de données sont fréquents au sein des équipes chargées de la mise sur le marché et des équipes commerciales, et les bonnes pratiques en matière de gestion des données ne sont pas toujours respectées.
Openprise
Openprise se présente comme une plateforme d'orchestration et d'automatisation des données conçue pour aider les entreprises à gérer, nettoyer et harmoniser leurs données entre leurs systèmes de marketing, de vente et d'exploitation.
L'argument clé de vente de ce logiciel réside dans son intégration transparente avec de multiples systèmes de mise sur le marché (GTM), notamment les CRM, les ERP, les plateformes de données clients (CDP), les plateformes publicitaires et d'autres outils tiers destinés à la prospection et à la collecte d'informations.
L'image ci-dessous illustre comment OpenPrise fournit aux équipes chargées des opérations de chiffre d'affaires, du marketing à la performance et aux équipes commerciales des données claires, précises et fiables.
D'une manière générale, voici quelques-unes de leurs principales capacités.
- Suppression des doublons au niveau des contacts et des comptes – en s'appuyant sur les adresses e-mail, les noms de domaine, les modèles sémantiques et l'intervention humaine
- Validation des adresses e-mail et des numéros de téléphone afin d'éliminer les valeurs erronées
- Normalisation des adresses, des codes postaux,
- Détermination de la localisation à partir de numéros de téléphone
- Déduire les données relatives à la ville ou à l'État à partir du code postal, ou inversement
- Harmonisation des valeurs et des formats – par exemple : majuscules pour les noms, minuscules pour les adresses e-mail, etc.
- Il est également possible de compléter les valeurs manquantes en intégrant des solutions tierces de « contact intelligence ».
Outre le nettoyage des données, Openprise propose également des solutions permettant d'attribuer les prospects grâce à un système de notation et de les acheminer vers le responsable compétent.
Avis :
Datablist
DataBlist se présente comme un outil pratique dédié à la qualité des données et à la préparation des listes, destiné aux équipes qui traitent régulièrement des ensembles de données sous forme de feuilles de calcul, tels que des listes de contacts, des fiches clients, des catalogues de produits ou des prospects générés lors d'événements.
Cette plateforme a pour objectif principal d'aider les utilisateurs professionnels à nettoyer, structurer et normaliser de grands volumes de données sans avoir besoin de l'aide du service informatique, ni de connaissances en scripts techniques, ni de compétences approfondies en programmation.
Son atout réside dans le fait qu'il offre un espace de travail familier, sous forme de tableau, où les utilisateurs peuvent rapidement passer en revue les enregistrements, apporter des corrections et harmoniser les valeurs avant d'importer les données dans des systèmes CRM, marketing ou opérationnels.
L'image ci-dessous montre comment Datablist détecte les doublons et autres anomalies dans les ensembles de données.
De manière générale, DataBlist propose un ensemble de fonctionnalités pratiques qui aident les équipes à nettoyer et à préparer leurs listes avant de les transférer vers leurs systèmes opérationnels.
- Détecte les doublons au niveau des noms, des adresses e-mail, des numéros de téléphone et des champs relatifs à l'entreprise, ce qui permet aux utilisateurs de vérifier et de fusionner les enregistrements de manière claire.
- Signale les adresses e-mail non valides, les formats de numéro de téléphone incorrects et les valeurs obligatoires manquantes afin de réduire les erreurs d'importation dans les systèmes CRM et marketing.
- Normalise la casse, les formats des numéros de téléphone et des adresses e-mail, ainsi que d'autres champs présentant des incohérences dans les listes importées.
- Prend en charge l'enrichissement par recherche ainsi que des règles simples permettant de compléter les États, les classifications ou les champs associés manquants.
- Il sépare les adresses longues, corrige les combinaisons ville-code postal erronées et associe les codes postaux aux États.
- Permet de mettre en correspondance et d'aligner les colonnes lors de la consolidation de listes provenant de partenaires, d'événements ou d'anciens systèmes.
- Permet d'effectuer des transformations en masse et des mises à jour conditionnelles, avec une étape de prévisualisation pour éviter tout écrasement accidentel.
- Utilisé comme couche intermédiaire pour garantir que les données soient transmises à Salesforce, HubSpot, aux outils de prospection, aux systèmes d'approvisionnement et aux plateformes de reporting sous une forme propre et cohérente.
Dans l'ensemble, la plateforme offre aux équipes opérationnelles et RevOps un environnement pratique pour examiner, corriger et structurer leurs données, afin que celles-ci soient transférées sans heurts vers les systèmes qui en dépendent.
Avis :
Nettoyage des données de référence ERP
Un système ERP est généralement utilisé principalement par les grandes entreprises et est bien moins répandu qu'un système CRM.
En règle générale, un système ERP ne coexiste pas avec un CRM, car il couvre déjà la plupart des fonctionnalités prévues par un système CRM. Cela n'est toutefois pas forcément le cas.
Un système ERP a également une portée bien plus large et ne peut même pas être comparé à un CRM.
Les systèmes ERP et EAM gèrent l'ensemble des fonctions, notamment la planification de la production, les ressources humaines, la gestion financière et la comptabilité, ainsi que les opérations spécifiques à la mise sur le marché.
Ces systèmes sont généralement utilisés par les grandes entreprises, où le volume total d'enregistrements est souvent très important et dispersé, ce qui rend le processus de nettoyage des données bien plus complexe.
Les types de nettoyage des données varient de temps à autre.
- Nettoyage des données « matérielles »
- Nettoyage des données de référence « Client »
- Nettoyage des données relatives aux « fournisseurs »
- Nettoyage des données relatives aux « services »
- Nettoyage des données relatives aux « immobilisations »
Suite MDM de Verdantis
Verdantis est spécialisée dans les solutions logicielles d'entreprise, en particulier pour les organisations disposant d'un parc d'actifs important. La suite MDM de Verdantis est un logiciel spécialement conçu pour gérer la qualité des données de référence dans des domaines spécifiques aux données de production.
Le logiciel est entraîné à partir d'enregistrements de données spécifiques aux secteurs d'activité ci-dessous et utilise une IA agentique pour combler les lacunes en matière de qualité des données dans tous les domaines des données de référence.
Les deux modules disponibles dans la suite MDM de Verdantis sont Harmonize et Integrity ;
Harmoniser: Ce module est dédié à la normalisation, au nettoyage et à l'enrichissement des enregistrements de données de référence héritées, en les collectant non seulement à partir des systèmes ERP ou EAM, mais aussi à partir de multiples sources non structurées telles que les factures fournisseurs, les nomenclatures d'actifs, ainsi que des sources d'informations tierces comme D&B, ZoomInfo, etc.
Intégrité: Comme son nom l'indique, Integrity est un module dédié à la gouvernance des données de référence, couvrant les mêmes domaines de données que ceux mentionnés ci-dessus. Ce module s'intègre à des ERP mono- ou multi-environnements, à des plateformes de données de référence ou à des systèmes EAM afin de mettre en place un processus et de gérer chaque enregistrement de données de référence directement à la source.
Le module « Intégrité » est conçu pour garantir :
- Le temps nécessaire à la création d'une fiche de données de base est considérablement réduit
- L'exactitude et l'exhaustivité (intégrité) de l'ensemble de données de référence sont préservées, les enregistrements étant créés au fur et à mesure.
Le principe sous-jacent aux données de référence, aux progiciels de gestion intégrée (ERP) et à l'excellence opérationnelle en général est de réduire le temps nécessaire à l'exécution des tâches ; la saisie et la gestion des données sont en effet des fonctions qui mobilisent d'importantes ressources, notamment en termes de capital humain.
Pour remédier à cela, Integrity se synchronise avec d'autres modules d'entreprise et valide la création des enregistrements en temps réel, en signalant les doublons potentiels et les informations obligatoires manquantes.
Elle va même plus loin en déployant des agents d'IA pour compléter automatiquement les informations manquantes à partir de sources tierces vérifiées, telles que les catalogues de fournisseurs, les bases de données, les logiciels de veille stratégique et même des listes de sites web régulièrement mises à jour.
La vidéo ci-dessous présente le fonctionnement d'Integrity au sein de la suite MDM de Verdantis pour gérer la création d'enregistrements et assurer la gouvernance des données de référence de l'entreprise au quotidien.
Ataccama ONE
Ataccama est une plateforme unifiée de gestion des données conçue pour les entreprises qui souhaitent regrouper sous un même toit la gestion des données de référence (MDM), la qualité des données, la gouvernance et l'automatisation.
Son offre phare, Ataccama ONE, est une solution intégrée qui prend en charge non seulement la gestion des appareils mobiles (MDM), mais aussi le profilage des données, l'observabilité, la traçabilité, les données de référence et l'automatisation pilotée par l'IA agentique.
La vidéo ci-dessous vous présente les principales fonctionnalités d'Ataccama :
Ataccama ONE s'articule autour de fonctionnalités modulaires, dont les deux principales sont :
– Qualité des données et observabilité : Ce module automatise le profilage des données, les contrôles de qualité basés sur l'IA et la surveillance en temps réel. Il détecte les anomalies, propose des solutions et facilite le nettoyage et l'enrichissement des données dans tous les domaines clés.
– Gestion des données de référence : Le module MDM permet de créer des fiches de référence contrôlées et fiables, toutes domaines confondus. Il s'intègre aux ERP et aux systèmes d'entreprise pour gérer la création, l'enrichissement, la validation et la publication, en s'appuyant sur des mécanismes unifiés de mise en correspondance et de déduplication afin de garantir la cohérence et la fiabilité de la fiche de référence.
L'objectif de ce module est assez simple :
Réduire le temps et le travail manuel nécessaires à la création ou à la mise à jour des fiches de référence
Veillez à ce que les données soient exactes, complètes et correctement validées
Offrir une visibilité claire sur qui a modifié quoi et quand, grâce au suivi de la traçabilité et des validations
Pour ce faire, Ataccama ONE vérifie en temps réel chaque nouvel enregistrement ou chaque enregistrement entrant. Si une donnée est manquante, en double ou mal formatée, le système la signale avant que les données ne soient enregistrées dans les systèmes en aval.
Ataccama collabore avec des entreprises issues des secteurs de la finance, des services bancaires et d'assurance (BFSI), des télécommunications, de l'industrie pharmaceutique et du secteur public, et compte parmi ses clients de renom Aviva, UniCredit, T-Mobile, Roche et Philip Morris International.
Avis :
SAP OMD
SAP est sans doute le pionnier et le précurseur en matière de gestion des données de référence ERP. Le MDG, abréviation de « Master Data Governance » (gouvernance des données de référence), a été lancé par SAP en 2010 et répond aux besoins des entreprises en matière de maintien de la qualité des données de référence.
L'un des principaux atouts de SAP MDG réside dans la prise en charge par son écosystème de l'extraction et de la consolidation des données issues des systèmes spécifiques à SAP. Les utilisateurs peuvent extraire directement les données ou intégrer MDG à leurs ERP SAP, à leurs solutions EAM, à SAP PM et à toute une multitude d'autres logiciels natifs SAP.
Cela dit, SAP MDG présente certaines limites qui compliquent sa mise en œuvre par les entreprises pour répondre à leurs besoins en matière de données de référence.
- Fonctionnalités d'IA et d'automatisation limitées
Avec le mode « Central Governance » de SAP S/4HANA (Feature Pack Stack 2) et les éditions pour cloud privé, MDG prend en charge les commandes en langage naturel permettant de modifier des champs et peut générer automatiquement des résumés des modifications.
SAP a lancé Joule, un assistant/copilote basé sur l'IA générative, conçu pour les applications cloud SAP. Il s'appuie sur les données d'entreprise, prend en charge le langage naturel et dispose de capacités d'« agent » autonomes.
Malgré ces annonces, les cas d'utilisation concrets des fonctionnalités spécifiques à l'IA dans SAP MDG semblent limités, à la date de rédaction de cet article.
Même si les agents d’IA font l’objet d’une promotion active, dans le cadre du MDG, leur autonomie décisionnelle (c’est-à-dire la capacité des agents du MDG à prendre des décisions en toute autonomie) reste encore quelque peu limitée. Par exemple, le Liste des fonctionnalités du G2 indique que, pour la rubrique « IA agentique – Exécution autonome de tâches / Planification en plusieurs étapes / Apprentissage adaptatif », il n'y a « pas suffisamment de données ».
- Les intégrations hors SAP peuvent s'avérer complexes et coûteuses
En fonction de la nature de l'activité et du secteur d'activité, les exigences en matière de données de référence au sein d'une entreprise dépendent fortement du « domaine de données » concerné.
Une entreprise dont les activités reposent largement sur des actifs, par exemple, aura besoin de fonctionnalités avancées de nettoyage des données dans les domaines des matières premières, des immobilisations (équipements) et des fournisseurs.
De même, une entreprise spécialisée dans le « SaaS » ou les « services » peut avoir besoin de fonctionnalités avancées de nettoyage des données couvrant à la fois les domaines de données « services » et « clients ».
Pour mettre en place ces fonctionnalités et extraire des données, un synchronisation bidirectionnelle est nécessaire, ce qui peut s'avérer assez complexe et coûteux avec des systèmes non SAP.
- Le développement d'un domaine personnalisé est complexe
SAP MDG offre une prise en charge native solide pour les principaux domaines de données de référence, tels que les partenaires commerciaux, les articles et la finance.
Cependant, lorsque les organisations doivent gérer des domaines de données supplémentaires ou spécifiques à leur secteur d'activité — par exemple, les actifs, les projets, les sites ou les équipements —, elles sont souvent confrontées à une grande complexité de mise en œuvre.
- Fonctionnalités intégrées limitées en matière d'analyse de la qualité des données
Bien que SAP MDG propose des règles de validation et de dérivation des données, il ne dispose pas d'algorithmes avancés de nettoyage ou de mise en correspondance des données.
Les entreprises peuvent avoir besoin de SAP Data Services (BODS), de SAP Information Steward ou d'outils tiers (tels qu'Informatica ou Trillium) pour effectuer un véritable nettoyage et un enrichissement des données, ainsi qu'une détection des doublons.
Exemple: La détection des « clients en double » dont les noms présentent de légères variations peut nécessiter le recours à un moteur externe de contrôle de la qualité des données.
Catégorie | Points forts | Limites |
Intégration | Maîtrise parfaite de l'environnement SAP | Faiblesses avec les systèmes non-SAP |
Gouvernance des données | Processus et rôles robustes | Peut entraîner des goulots d'étranglement dans les processus |
Qualité des données | Validations de base | Ne dispose pas de fonctions avancées de nettoyage ni de fonctionnalités basées sur l'IA |
Personnalisation | Très flexible | Complexe et chronophage |
Coût et effort | Une fiabilité de niveau professionnel | Coût total de possession élevé et temps de mise en place important |
Expérience utilisateur | Amélioré grâce à Fiori | Toujours trop complexe pour les utilisateurs occasionnels |
Avis :
Outils ETL/de transformation des données
Les logiciels ETL sont très efficaces pour le nettoyage des données non structurées, en particulier pour les tâches ponctuelles pour lesquelles il n'existe pas de cadres basés sur l'apprentissage ni de modificateurs de dictionnaire.
ETL est l'acronyme de « Extract, Transform & Load » (Extraction, transformation et chargement). En termes simples, le logiciel extrait des données provenant de plusieurs sources tierces, soit via des connexions API, soit grâce à des intégrations prêtes à l'emploi.
L'étape suivante est la transformation. À ce stade, le schéma et les formats des tables sont finalisés, ce qui permet de procéder à une analyse plus approfondie.
C'est également au cours de cette étape que les données sont nettoyées, enrichies, validées et dédupliquées.
La quasi-totalité des logiciels ETL courants intègrent des fonctionnalités de nettoyage des données, avec une interface graphique conviviale qui permet de nettoyer facilement les données sans nécessiter de compétences techniques approfondies.
Le nettoyage des données s'effectue à l'aide de diverses méthodes, principalement mises en œuvre par des ingénieurs de données, des analystes ou des gestionnaires de données.
Certaines des techniques utilisées sont décrites ci-dessous.
1. Utilisation de formules de type SQL dans l'interface graphique –
Des formules telles que
La requête « SELECT DISTINCT customer_id, email, name FROM customers ; » permet d'éliminer les doublons exacts. « GROUP BY » est une autre expression SQL utilisée pour détecter les similitudes et les écarts dans un ensemble de données.
En fonction du degré de complexité des données, des algorithmes avancés de logique floue peuvent également être utilisés pour identifier les quasi-doublons.
2. Règles de validation des données – Les formats de date, les valeurs numériques, les règles des menus déroulants, etc. sont configurés de manière à éliminer toute incohérence.
3. Traitement des valeurs manquantes – Les valeurs nulles ou manquantes sont également signalées, puis soit enrichies, soit rejetées.
4. Certains outils ETL intègrent également des fonctionnalités pour connecter des sources de données externes afin de remplir les champs vides
5. Normalisation – Conversion de formats hétérogènes en une convention standard. Par exemple : « usd » ou « USD » en « $ » ou
6. Validation des valeurs aberrantes – Mise en place de règles permettant de détecter les valeurs s'écartant considérablement des plages attendues. Les connaissances spécifiques au domaine entrent également en jeu ici pour définir des limites minimales et maximales ; des seuils de longueur de caractères peuvent aussi être fixés pour différentes propriétés, et les valeurs aberrantes peuvent ensuite être examinées et rejetées, enrichies ou intégrées à un workflow.
Chargement – Enfin, les données nettoyées et transformées peuvent être chargées dans le système cible, tel qu’un entrepôt de données ou un lac de données, où elles pourront être analysées ou utilisées pour établir des rapports.
Voici quelques outils de transformation permettant de nettoyer les données
AWS Glue
AWS Glue est un service ETL entièrement géré proposé par Amazon Web Services.
Nous avons expliqué en détail comment les outils ETL permettent d'automatiser l'ensemble du processus de centralisation des données dans un lac de données, après avoir regroupé les données provenant de plusieurs sources.
AWS Glue fonctionne de manière similaire : il est conçu pour aider les utilisateurs à préparer et à transférer des données entre plusieurs référentiels différents, afin qu'elles puissent être utilisées à des fins d'analyse, d'apprentissage automatique et de développement d'applications, sans avoir à gérer de serveurs ni d'infrastructure complexe.
Outre les autres aspects détaillés ci-dessous, AWS Glue constitue un choix idéal pour les utilisateurs à la recherche d'intégrations natives au sein de l'écosystème Amazon [S3, RDS, Redshift, Athena, Lake Formation, CloudWatch].
Vous trouverez ci-dessous une vidéo expliquant comment utiliser Zoho DataPrep pour le nettoyage et la transformation des données :
Qu'est-ce qui distingue AWS Glue ?
– Profilage des données : Les robots d'exploration d'AWS Glue analysent de manière autonome les sources de données (par exemple : S3, RDS, Redshift, etc.) afin de déduire les modèles de données, les schémas de tables et les types de données, et de gérer les variations de format (CSV, Parquet). Cette opération est souvent effectuée manuellement dans d'autres outils ETL traditionnels.
Avantage : Intégration rapide de données non structurées ou semi-structurées, avec un minimum de définition manuelle du schéma.
– Fonctionnalités intégrées de qualité des données et de profilage (Glue Data Quality) : Glue intègre désormais des fonctionnalités de qualité des données qui vous permettent de définir des règles et des contraintes (par exemple, « pas de valeurs nulles dans la clé primaire », « valeur comprise entre 0 et 100 ») et de valider automatiquement les ensembles de données.
Avantage : Un contrôle continu de la qualité des données, directement intégré au processus de nettoyage.
– Flexibilité du code (Python + Spark) : Les utilisateurs peuvent désormais créer des logiques de nettoyage personnalisées à l'aide de scripts PySpark ou Python directement dans Glue Studio. Glue prend également en charge les transformations personnalisées et le nettoyage basé sur le machine learning, comme la correspondance d'entités ou la détection des valeurs aberrantes, grâce à AWS Glue ML Transforms.
Avantage : Les développeurs bénéficient à la fois d'une automatisation et d'un contrôle total pour les scénarios de nettoyage complexes.
– Avantages en termes de coûts et d'entretien : Glue étant une solution sans serveur, les utilisateurs et les organisations ne paient que pour le temps de calcul utilisé par les tâches ; il n'est donc pas vraiment nécessaire de gérer des serveurs ETL ni une infrastructure de nettoyage des données.
Avantage : Réduction du coût total de possession (TCO) pour les opérations de nettoyage de données continues ou à grande échelle.
Quelques points à surveiller concernant AWS Glue (avec des solutions de contournement)
Malgré les nombreux avantages et atouts d'AWS Glue, il est important de comprendre qu'il ne s'agit pas d'une solution miracle et que certains commentaires des utilisateurs font état de performances insuffisantes.
Latence de démarrage des tâches
Le lancement d'une tâche Glue peut prendre entre 2 et 5 minutes, car AWS doit mettre en place un environnement Spark géré (en particulier pour la première tâche de la journée). Cela peut rendre Glue inadapté aux charges de travail ETL nécessitant une faible latence ou fonctionnant en temps réel.
Les utilisateurs peuvent également recourir aux tâches Glue Streaming pour mettre en place des pipelines en temps quasi réel.
Une autre alternative peut consister à utiliser une infrastructure de calcul persistante (par exemple, AWS EMR ou Glue pour Ray) dans les cas où les temps de démarrage sont un facteur critique.
Évolution du schéma et données complexes
Bien que les DynamicFrames soient utiles, Glue interprète parfois mal les types de données (par exemple, en considérant des entiers comme des chaînes de caractères) ou ne parvient pas à déduire correctement les modifications de schéma imbriquées. Cela signifie que les tâches en aval peuvent échouer ou produire des résultats incohérents.
Comme technique d'atténuation, on peut
- Validez manuellement l'inférence de schéma dans le catalogue de données Glue.
- Utilisez des classificateurs personnalisés pour les formats de fichiers non standard.
- Mettre en place un système de gestion des versions du schéma et des règles de validation des données.
Débogage et observabilité
Le débogage des tâches Spark dans Glue peut s'avérer difficile, car les journaux sont stockés dans CloudWatch, mais ils peuvent être trop détaillés et difficiles à suivre. Cela ralentit le dépannage des problèmes liés à la logique de transformation ou à la qualité des données.
Les utilisateurs peuvent également :
– Utilisez Glue Studio pour la création visuelle de tâches et la prévisualisation des données
– Activer les signets et les métriques des tâches pour le débogage incrémental
– Utilisez des points de terminaison de développement pour les tests itératifs (même s’ils peuvent s’avérer coûteux).
Avis :
Matillion
Contrairement à de nombreux outils ETL cloud traditionnels, qui mettent fortement l'accent sur l'orchestration des pipelines ou les workflows axés sur le développement, Matillion se positionne comme un « Data Productivity Cloud » destiné à aider les équipes d'entreprise à créer, automatiser et gérer des pipelines à grande échelle sans nécessiter d'expérience approfondie en programmation.
Son attrait tient en grande partie à sa forte compatibilité avec les entrepôts de données cloud modernes tels que Snowflake, Databricks, Redshift et BigQuery, pour lesquels il offre un traitement « pushdown » natif permettant d'améliorer les performances.
Matillion est conçu pour les équipes qui manipulent, préparent et transforment fréquemment de grands volumes de données et qui ont besoin d'un outil alliant flux de travail visuels et évolutivité.
Bien qu'elle se présente comme une solution « low-code », elle offre néanmoins suffisamment de flexibilité pour permettre aux équipes d'ingénieurs de personnaliser les pipelines à l'aide de Python ou de SQL lorsque cela s'avère nécessaire.
Matillion propose des intégrations directes avec plus de 150 sources, parmi lesquelles des bases de données, des outils SaaS, des solutions de stockage dans le cloud et des flux de messages.
La vidéo ci-dessous montre comment utiliser l'interface visuelle de Matillion pour extraire des données de plusieurs applications cloud vers Snowflake et appliquer des étapes de transformation par glisser-déposer.
Une fois les données importées, les composants de transformation de Matillion aident les utilisateurs à gérer le mappage, la déduplication, les règles de validation et les étapes d'enrichissement. La plupart de ces composants sont prédéfinis, ce qui facilite la mise en place d'un flux évolutif sans avoir à programmer manuellement chaque étape.
Cet outil prend également en charge l'orchestration des tâches, la planification, l'intégration continue et le déploiement continu (CI/CD), ainsi que les tableaux de bord de surveillance pour les équipes qui gèrent plusieurs pipelines simultanément.
Quelques pièges à éviter
Bien que Matillion soit un outil puissant destiné aux équipes chargées des données dans le cloud, les utilisateurs soulignent souvent certaines limites :
Nécessite beaucoup de ressources pour les transformations de grande envergure : Étant donné que Matillion s'appuie fortement sur le transfert de données vers des entrepôts cloud, une logique SQL inadéquate ou des transformations non optimisées peuvent entraîner des coûts de calcul élevés pour l'entrepôt. Certains utilisateurs soulignent que l'optimisation des performances devient une tâche récurrente.
Une courbe d'apprentissage plus raide que prévu : Bien qu'il soit présenté comme une solution « low-code », de nombreux utilisateurs soulignent que la compréhension du fonctionnement d'un entrepôt de données dans le cloud, des dépendances entre les tâches et des composants de transformation nécessite de solides connaissances en SQL ainsi qu'une expérience pratique.
Préoccupations liées aux prix : Des sites d'avis tels que G2 soulignent que la tarification à l'utilisation de Matillion peut rapidement devenir coûteuse pour les entreprises qui actualisent fréquemment leur pipeline.
Dans l'ensemble, Matillion convient particulièrement aux moyennes et grandes entreprises disposant d'entrepôts de données dans le cloud bien établis et d'équipes capables de gérer à la fois les workflows visuels et les optimisations basées sur SQL.
Avis :
Zoho DataPrep
Contrairement aux autres outils de normalisation des données ETL figurant dans cette liste, Zoho DataPrep est largement présenté comme une solution « sans code » permettant de connecter et de compiler des données provenant de diverses sources, ainsi que de créer Pipelines ETL plus rapidement grâce au déploiement de modèles d'IA générative.
Pour ceux qui ne le sauraient pas, Zoho est un géant indien du logiciel proposant plusieurs solutions B2B dans les domaines de la gestion de la relation client (CRM), de la comptabilité, de la gestion des effectifs et de la gestion des stocks. On peut donc supposer qu'ils s'y connaissent un peu en matière de nettoyage des données, notamment en ce qui concerne les données clients et les données d'inventaire.
Zoho DataPrep propose des intégrations « prêtes à l'emploi » avec plus de 70 sources différentes afin de regrouper les données brutes en un seul et même endroit, notamment des entrepôts de données, des logiciels de gestion d'entreprise, des dossiers sur disque dur et des services de stockage dans le cloud.
La vidéo ci-dessous montre comment l'interface conviviale de ZohoDataPrep, basée sur le glisser-déposer, permet d'extraire et de fusionner des données provenant de 70 sources différentes.
La fusion de deux ensembles de données peut être effectuée à l'aide de n'importe quelle fonction de jointure intégrée. Au cours de l'étape « Transformation », il est possible d'appliquer des logiques de validation, de déduplication et de fusion, ainsi que des étapes d'enrichissement.
Même s'il est possible d'utiliser ce logiciel comme une solution « sans code », des compétences en gestion des données et une compréhension technique de la gestion d'ensembles de données volumineux constituent une condition préalable à l'utilisation de ce logiciel de nettoyage de données.
Quelques pièges à éviter
Dans certains cas, ZohoDataPrep peut ne pas constituer la solution idéale.
- Les limites inhérentes en termes de capacité constituent l'une des principales raisons. C'est ce que souligne Zoho dans son propre Documentation relative aux « restrictions ». Par exemple, le nombre maximal de colonnes # est limité à 400, et la taille maximale pour l'importation à partir de fichiers locaux et d'autres formats est de 100 Mo.
Le logiciel ne convient donc qu'aux opérations de nettoyage de données de petite à moyenne envergure.
- Certains avis d'utilisateurs provenant de sources telles que G2 et le portail communautaire de Zoho indiquent que le logiciel présente des « bugs » lorsqu'il s'agit de gérer différents types de données.
Plusieurs champs importés avec les formats « Date » ou « Liste déroulante » ont été importés en tant que « TEXTE »
Scrub.AI
Scrub.AI se distingue des outils ETL ou de préparation des données classiques en se concentrant spécifiquement sur le nettoyage automatisé des données et l'amélioration de leur qualité à l'aide de règles basées sur l'IA.
Alors que la plupart des plateformes ETL nécessitent à la fois une configuration manuelle et la définition de règles, Scrub.AI se positionne comme un système d'auto-apprentissage capable d'identifier et de corriger automatiquement les problèmes de qualité des données à grande échelle.
Cette plateforme est principalement utilisée par les équipes travaillant sur des ensembles de données relatifs aux clients, aux fournisseurs, aux produits et aux transactions, pour lesquelles l'élimination des doublons, la normalisation des attributs et la détection des anomalies sont essentielles.
Il utilise des modèles d'IA entraînés sur des ensembles de données spécifiques au secteur pour classer automatiquement les champs, détecter les incohérences et proposer des corrections avec une intervention humaine minimale.
La plateforme s'intègre à plusieurs bases de données et applications cloud couramment utilisées, et permet aux utilisateurs d'importer des fichiers plats, des feuilles de calcul ou des flux API directement dans un espace de travail unifié.
Le processus de nettoyage de Scrub.AI s'articule autour de la création automatisée de profils, de transformations basées sur l'IA, de la détection de motifs et d'étapes d'enrichissement.
Le système signale les clusters en double, les valeurs manquantes, les formats incorrects et les structures d'attributs incohérentes. Les utilisateurs peuvent accepter, rejeter ou modifier toute recommandation générée par l'IA au cours de la phase de révision.
Quelques pièges à éviter
Bien que Scrub.AI offre rapidité et automatisation, il existe des cas où la plateforme peut s'avérer insuffisante :
Contrôle limité sur la logique sous-jacente : Les utilisateurs expérimentés signalent parfois que l'approche basée sur l'IA masque trop largement ce que l'outil fait réellement. Lorsqu'ils traitent des ensembles de données complexes, les utilisateurs peuvent souhaiter davantage de transparence ou la possibilité de passer outre les hypothèses définies au niveau du système.
En fonction des données d'entraînement : Cet outil s'appuyant largement sur des modèles d'IA pré-entraînés, sa précision varie selon les secteurs d'activité. D'après les retours de la communauté, la plateforme affiche d'excellentes performances avec les données relatives aux clients ou aux fournisseurs, mais peut rencontrer des difficultés avec des attributs hautement techniques ou spécifiques à un domaine particulier.
Ce n'est pas la solution idéale pour les fichiers très volumineux ou les workflows ETL complets : Scrub.AI est avant tout une solution de nettoyage de données, et non un outil complet d'orchestration ou de gestion de pipelines. Les équipes ayant besoin de fonctionnalités de planification, de gestion des versions, d'intégrations à l'échelle de la pile technologique ou d'orchestration devront peut-être l'associer à d'autres outils.
Scrub.AI est particulièrement adapté aux entreprises qui souhaitent améliorer la qualité de leurs données à l'aide de l'IA, mais qui n'ont pas besoin d'une plateforme ETL ou MDM complète.
Conclusion
Le choix d'un outil de nettoyage des données ne se limite plus à la simple correction des enregistrements erronés ; il s'agit désormais de mettre en place une base de données capable de suivre le rythme effréné des activités des entreprises d'aujourd'hui.
La solution idéale devrait permettre aux équipes de passer de nettoyages ponctuels à un flux constant et fiable d'informations précises, facilitant la planification, les achats et les opérations quotidiennes. À mesure que les organisations se développent, cette évolution devient indispensable.
Une approche structurée du nettoyage des données, s'appuyant sur une automatisation intelligente, garantit la fiabilité des données de référence, réduit les freins opérationnels et, au final, renforce tous les systèmes qui en dépendent.
