3. Nettoyer les données
Cette opération repose sur un postulat, résumé souvent par « garbage in, garbage out » : si les éléments sont sales à l’entrée, le résultat ne peut être que sale à la sortie. Les opérations de nettoyage sont essentielles et peuvent être importantes. Elles peuvent être faites par des « moulinettes », des processus de traitement qui corrigent automatiquement les données nouvellement collectées, traitées et intégrées. C’est ici qu’intervient tout le talent de l’humain et depuis peu de l’intelligence artificielle, ainsi que les capacités de l’auteur à opérer ce travail.
Pour l’essentiel, les méthodes de nettoyage sont fortement corrélées aux technologies et aux évolutions techniques. On peut en faire un petit parcours.
La méthode antédiluvienne très « Web 1.0 » pour des internautes, qui se basait surtout...
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