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Thu, 27 Jun 2024 16:51:53 +0000
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Utilisation des outils de profilage des données - Power Query | Microsoft Docs Passer au contenu principal Ce navigateur n'est plus pris en charge. Effectuez une mise à niveau vers Microsoft Edge pour tirer parti des dernières fonctionnalités, des mises à jour de sécurité et du support technique. Article 05/04/2022 2 minutes de lecture Cette page est-elle utile? Les commentaires seront envoyés à Microsoft: en appuyant sur le bouton envoyer, vos commentaires seront utilisés pour améliorer les produits et services Microsoft. Politique de confidentialité. Merci. Dans cet article Les outils de profilage des données fournissent de nouvelles façons intuitives de nettoyer, transformer et comprendre les données dans Éditeur Power Query. Elles comprennent: Qualité de la colonne Distribution des colonnes Profil de colonne Pour activer les outils de profilage des données, accédez à l'onglet Affichage du ruban. Activez les options souhaitées dans le groupe d'aperçu des données, comme illustré dans l'image suivante.

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Sans qualité des données intégrée, votre entreprise jette de l'argent par les fenêtres. Selon la Harvard Business Review, il est 10 fois plus coûteux d'achever une unité de travail avec des données erronées. Il n'a jamais été facile de trouver les outils de qualité des données adéquats. En choisissant et exploitant des outils de qualité des données en libre-service, dotés de contrôles de la qualité intégrés, vous pouvez déployer un système fiable et flexible. Examinons maintenant comment trouver les outils de qualité des données adaptés à votre organisation. Pourquoi des outils autonomes de qualité des données ne suffisent pas Le marché regorge d'outils autonomes de qualité des données. Inscrivez-vous à n'importe quel salon big data et vous découvrirez de nombreux outils de préparation et de gouvernance des données présentant plusieurs avantages pour éviter les données de mauvaise qualité. Mais peu d'entre eux proposent une qualité de données universelle. Les outils autonomes de qualité des données apportent une solution ponctuelle, mais ne peuvent pas résoudre les problèmes sur le long terme.

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C'est la raison pour laquelle vous avez besoin d'outils de qualité des données capables de gérer les données en temps réel. Il est évidemment crucial d'intégrer à vos processus d'intégration des données des règles de contrôle pour éviter toute propagation de données erronées. Avec les bons outils de qualité des données et des données intégrées, vous pouvez créer des systèmes d'alerte qui détectent certaines causes originelles des problèmes globaux d'intégrité des données. Vous devrez ensuite suivre les données dans l'ensemble de vos applications et systèmes. Ceci vous permettra d'analyser, de normaliser et de faire correspondre les données en temps réel. Vous pouvez organiser le processus et vérifier les données correctes au besoin. Par contre, vous trouverez des applications simples et souvent solides qui peuvent être trop cloisonnées pour être injectées dans un processus global de qualité des données. Même si elles ciblent efficacement les professionnels avec une interface utilisateur simple, elles passent à côté de l'essentiel: la gestion collaborative des données.

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En pointant sur l'une des colonnes, vous êtes présenté avec la distribution numérique de la qualité des valeurs tout au long de la colonne. En outre, la sélection du bouton de sélection (... ) ouvre des boutons d'action rapides pour les opérations sur les valeurs. Cette fonctionnalité fournit un ensemble de visuels sous les noms des colonnes qui présentent la fréquence et la distribution des valeurs dans chacune des colonnes. Les données de ces visualisations sont triées dans l'ordre décroissant de la valeur avec la fréquence la plus élevée. En pointant sur les données de distribution dans l'une des colonnes, vous obtenez des informations sur les données globales de la colonne (avec un nombre distinct et des valeurs uniques). Vous pouvez également sélectionner le bouton de sélection et choisir dans un menu d'opérations disponibles. Cette fonctionnalité fournit un aperçu plus approfondi des données d'une colonne. Outre le graphique de distribution de colonnes, il contient un graphique de statistiques de colonnes.

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Seulement 33% des dirigeants disent avoir confiance en leurs données (Source: KPMG). Avec l'augmentation des volumes et la diversification des sources, les doutes sur la fiabilité des données grandissent. La qualité est désormais un enjeu stratégique majeur pour les entreprises. Elle a un impact direct sur leur croissance et leur pérennité. L'utilisation de données erronées ou peu fiables peut avoir des conséquences importantes sur l'activité Digital Analytics: perte de confiance, défaut de crédibilité, mauvais choix stratégiques. Pour AT Internet, la qualité est une priorité. C'est pourquoi nous proposons une palette d'outils simples à utiliser dans notre Data Quality Toolbox. Dans ce webinar, découvrez nos dernières innovations pour fiabiliser vos données: Marketplace: simplification de l'implémentation par un système de plug-ins Tag Inspector & Tag Crawler: tests et validation des données en quelques secondes, sans connaissances techniques nécessaires Data Manager: correction et mise à votre disposition d'outils pour corriger les erreurs de marquage sans passer par le code Questions / Réponses Animé par: Florian Rieupet Product Manager AT Internet

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Son principal inconvénient? Il n'existe pas de version gratuite… TIBCO Clarity reste un logiciel de choix, et vous pouvez le tester avant de l'adopter. 3. Melissa Clean Suite Melissa Clean Suite est un outil de gestion et de nettoyage des données très ciblé: conçu pour prendre en charge les systèmes de gestion de la relation client (CRM) Salesforce et Microsoft Dynamics, il n'est axé que sur ces deux systèmes, et s'adapte à leurs caractéristiques uniques. Par exemple, il prend en charge tous les objets de Salesforce et s'intègre aux formulaires de Dynamics. Il ne nécessite pas de formation complexe et est livré avec plusieurs fonctions marketing intégrées (création de données démographiques, ciblage des données et segmentation). Mais revenons au ménage: le principal avantage de Melissa Clean Suite est qu'il nettoie les données au fur et à mesure qu'elles sont collectées, minimisant les efforts ultérieurs. MCS autocomplète, corrige et vérifie les contacts avant de les entrer dans le système.

Une fois les valeurs regroupées dans le graphique, vous pouvez interagir avec des valeurs individuelles dans le graphique, comme décrit dans Filter by value.