Data Profiling & Data Quality

Introduction

Dans le monde du Data Engineering et de la gestion des données à grande échelle, la qualité des informations est tout aussi importante que leur volume ou leur vitesse de traitement.
Les entreprises qui souhaitent prendre des décisions fiables et automatiser leurs processus doivent pouvoir faire confiance à leurs données. C’est ici qu’interviennent deux concepts fondamentaux : le Data Profiling et la Data Quality.

Le premier permet de comprendre les données telles qu’elles existent réellement ; le second vise à améliorer et maintenir leur fiabilité au fil du temps. Ensemble, ils constituent le socle d’une gouvernance des données efficace et d’une exploitation analytique crédible.

1. Le Data Profiling : comprendre les données avant de les exploiter

Le Data Profiling (ou profilage des données) consiste à analyser les données de manière systématique afin d’en identifier les caractéristiques, les distributions, les valeurs atypiques et les anomalies.
L’objectif est d’obtenir une vue claire et objective de la réalité des données avant leur intégration ou leur transformation.

Concrètement, cette étape répond à plusieurs questions :

• Quels types de données contient chaque colonne ?

• Y a-t-il des valeurs manquantes, incohérentes ou en double ?

• Quelles sont les valeurs minimales, maximales, les moyennes ou les fréquences les plus courantes ?

• Les données respectent-elles le format attendu (dates, emails, identifiants, etc.) ?

Les outils de Data Profiling (comme AWS Glue DataBrew, Talend, Informatica ou Pandas Profiling en Python) automatisent souvent cette analyse et produisent des rapports statistiques.
Ces rapports permettent aux ingénieurs de données et aux analystes de détecter les problèmes de qualité dès l’amont et d’ajuster les règles de transformation avant l’étape d’intégration ou de modélisation.

Le Data Profiling joue ainsi un rôle clé dans la phase d’exploration d’un projet de données : il aide à comprendre la source, la cohérence et la fiabilité des informations avant de les exploiter à grande échelle.

2. La Data Quality : garantir la fiabilité et la cohérence des données

La Data Quality (ou qualité des données) désigne l’ensemble des pratiques, métriques et processus visant à mesurer, améliorer et maintenir la fiabilité des données tout au long de leur cycle de vie.
Des données de mauvaise qualité entraînent des erreurs d’analyse, des biais dans les modèles d’intelligence artificielle et, à terme, une perte de confiance des utilisateurs.

La qualité des données se mesure selon plusieurs dimensions clés :

• Exactitude (Accuracy) : les données reflètent-elles correctement la réalité ?

• Complétude (Completeness) : les données sont-elles présentes en totalité ou certaines valeurs manquent-elles ?

• Cohérence (Consistency) : les données sont-elles alignées entre différentes sources ?

• Unicité (Uniqueness) : y a-t-il des doublons ou des enregistrements redondants ?

• Actualité (Timeliness) : les données sont-elles à jour et disponibles au moment opportun ?

• Validité (Validity) : respectent-elles les contraintes, formats et règles métiers définis ?

Une stratégie efficace de Data Quality inclut généralement :

• La mise en place de règles de validation et de contrôles automatiques lors des processus d’ingestion.

• Des alertes et tableaux de bord pour suivre la santé des données.

• Des processus de correction ou de nettoyage lorsque des anomalies sont détectées.

Sur AWS, des services tels que AWS Glue DataBrew, AWS Deequ (bibliothèque de vérification de qualité open source), ou encore Amazon Redshift Data Quality permettent d’automatiser ces contrôles dans les pipelines.

3. Lien entre Data Profiling et Data Quality

Le Data Profiling précède et alimente directement la Data Quality.
En identifiant les schémas, anomalies et tendances, il fournit les indicateurs nécessaires pour définir les règles de qualité.

Par exemple, si le profilage montre que 10 % des enregistrements d’un champ « email » sont invalides, l’équipe de données peut mettre en place une règle automatique pour valider le format des adresses avant chargement.
De même, si certaines valeurs de dates sont incohérentes, une règle de correction ou de rejet peut être appliquée dans le pipeline.

Ainsi, le Data Profiling agit comme une phase diagnostique, tandis que la Data Quality représente la phase corrective et préventive. Ensemble, elles garantissent des données propres, cohérentes et exploitables, réduisant les coûts d’erreurs en aval.

4. Les Enjeux Stratégiques de la Qualité des Données

Une bonne qualité des données n’est pas seulement une question technique, mais un levier stratégique.
Elle influence directement :

• La fiabilité des décisions issues de l’analyse et de l’IA.

• L’efficacité opérationnelle des processus automatisés.

• La conformité réglementaire, notamment avec les normes de protection et de traçabilité (RGPD, ISO 8000).

• La satisfaction client, grâce à des données précises et cohérentes dans les systèmes métiers.

Dans les environnements Cloud et Big Data, où les données sont massives et distribuées, la gestion de la qualité devient un enjeu encore plus crucial.
Les organisations adoptent alors des cadres de gouvernance incluant des rôles dédiés (Data Steward, Data Owner) et des outils de monitoring automatisé pour maintenir la qualité en continu.

Conclusion

Le Data Profiling et la Data Quality sont les fondations d’un écosystème de données fiable, évolutif et orienté valeur.
Le premier permet de comprendre les données, le second d’en garantir la fiabilité et la durabilité.

Dans un monde dominé par l’analyse en temps réel, le machine learning et le Cloud, ces deux pratiques ne sont plus optionnelles : elles sont essentielles pour assurer que les données — cœur de toute stratégie numérique — restent précises, cohérentes et dignes de confiance.