Amélioration de la gestion des données et de la performance grâce au sous-ensemble de données
Introduction
L’explosion des technologies numériques, des dispositifs de l’Internet des objets (IoT) et des interactions en ligne a généré d’énormes quantités de données pouvant être collectées et analysées. Dans le monde actuel axé sur les données, gérer de larges ensembles de données de manière efficace est crucial tant pour les entreprises que pour les chercheurs. Une technique puissante qui a gagné en importance ces dernières années est le sous-ensemble de données. Cet article plongera au cœur du sous-ensemble de données, en explorant ses fondamentaux, ses avantages et ses applications pratiques. Nous examinerons également quelques outils open-source et fournirons des exemples pour vous aider à démarrer avec cette technique essentielle de gestion des données.
Qu’est-ce que le sous-ensemble de données ?
Le sous-ensemble de données est le processus de création d’une portion plus petite et plus maniable d’un ensemble de données plus vaste tout en conservant ses caractéristiques clés et ses relations. Cette technique permet aux utilisateurs de travailler avec un échantillon représentatif des données, facilitant ainsi leur manipulation, leur analyse et leurs tests sans compromettre l’intégrité de l’ensemble de données d’origine.
Pourquoi s’intéresser au sous-ensemble ?
Le sous-ensemble de données devient de plus en plus crucial à l’ère du big data. Voici pourquoi vous devriez vous y intéresser :
- Gestion d’ensembles de données massifs : Les ensembles de données modernes peuvent être gigantesques. Par exemple, une plateforme de médias sociaux peut générer des pétabytes de données par jour. Travailler avec d’aussi grandes quantités de données peut être impraticable voire impossible sans sous-ensemble.
- Optimisation des ressources : Le traitement d’ensembles de données complets nécessite souvent des ressources informatiques importantes. Le sous-ensemble permet de travailler avec une fraction des données, économisant ainsi du temps et réduisant les besoins en matériel.
- Réduction des coûts : Les coûts liés au cloud computing et au stockage sont directement proportionnels au volume de données. En travaillant avec des sous-ensembles, vous pouvez réduire considérablement ces dépenses.
- Cycles de développement plus rapides (tests logiciels) : Dans le développement logiciel, l’utilisation d’ensembles de données de production complets pour les tests peut ralentir le processus de développement. Les sous-ensembles permettent des itérations plus rapides et une identification plus précoce des bugs.
- Conformité à la confidentialité des données : Avec des réglementations telles que le GDPR et le CCPA, utiliser des ensembles de données complets contenant des informations sensibles pour les tests ou l’analyse peut être risqué. Le sous-ensemble aide à créer des ensembles de données anonymisés et conformes.
- Amélioration de la qualité des données : Les ensembles de données de taille réduite sont plus faciles à nettoyer et à valider, ce qui peut conduire à des données de meilleure qualité pour vos analyses ou modèles.
Quelle est la taille des ensembles de données ? Un exemple concret
Pour comprendre l’ampleur des ensembles de données modernes, considérons quelques exemples :
- Entrepôt de données de Walmart : En 2019, on estimait que l’entrepôt de données de Walmart contenait plus de 2,5 pétabytes de données. Cela équivaut à 167 fois l’ensemble des livres de la Bibliothèque du Congrès des États-Unis.
- Données utilisateur de Facebook : Facebook traite plus de 500 téraoctets de données chaque jour. Cela inclut les publications, photos, vidéos et données d’interaction des utilisateurs.
- Grand collisionneur de hadrons du CERN : Le LHC génère d’énormes quantités de données, équivalentes à plus de 20 000 ans d’enregistrement vidéo HD en continu.
- Données en génomique : Le génome humain se compose d’environ 3 milliards de paires de bases. Séquencer et stocker ces données pour des millions d’individus crée des ensembles de données de l’ordre du pétabyte.
- Sciences du climat : Le Centre de simulation climatique de la NASA (NCCS) gère plus de 32 pétabytes de données issues de diverses missions scientifiques sur la Terre.
Pour mettre cela en perspective, 1 pétabyte équivaut à 20 millions de classeurs à quatre tiroirs remplis de textes. Imaginez maintenant devoir analyser ou traiter cette quantité de données dans leur totalité – c’est là que le sous-ensemble de données devient inestimable.
Par exemple, si vous étiez data scientist chez Walmart et que vous tentiez d’analyser le comportement des clients, travailler avec l’intégralité des 2,5 pétabytes serait impraticable. Vous pourriez alors créer un sous-ensemble de données pour une période spécifique, une région ou une catégorie de produit, réduisant peut-être votre ensemble de données à environ 50 gigaoctets plus maniables.
Applications pratiques du sous-ensemble
Examinons quelques scénarios concrets où le sous-ensemble de données se révèle indispensable :
1. Développement logiciel et tests
Les développeurs doivent souvent travailler avec des données réalistes pour tester des applications. Cependant, utiliser des ensembles de données de production complets peut être impraticable et risqué. Le sous-ensemble permet de créer des ensembles de test plus petits et représentatifs qui conservent la complexité des données du monde réel sans exposer d’informations sensibles.
2. Analyse et exploration de données
Lorsqu’on manipule d’énormes ensembles de données, l’analyse exploratoire initiale peut être chronophage. En créant un sous-ensemble, les analystes peuvent rapidement obtenir des informations et tester des hypothèses avant de passer à l’ensemble complet.
3. Développement de modèles d’apprentissage automatique
Lors des premières étapes du développement de modèles, les data scientists peuvent utiliser des sous-ensembles pour itérer rapidement sur différents algorithmes et hyperparamètres avant de s’entraîner sur l’ensemble complet des données.
4. Optimisation de bases de données
Les administrateurs de bases de données peuvent utiliser le sous-ensemble pour créer des versions réduites des bases de données de production destinées aux environnements de développement et de test, garantissant une performance optimale sans la surcharge de gérer des répliques en taille réelle.
Aperçu de la conformité des données | Cadres réglementaires
Sous-ensemble et masquage automatisés, pilotés par une politique
Les extractions SQL construites manuellement se dégradent dès que les schémas changent. Les équipes modernes se fient plutôt à la détection automatisée, à des moteurs de règles et à un masquage dynamique pour générer des sous-ensembles conformes à la demande. DataSunrise analyse les systèmes sources, identifie les colonnes sensibles par empreinte digitale, puis crée des tranches en conservant l’intégrité référentielle — complétées par un masquage à la volée pour les informations personnelles (PII) ou de santé (PHI) — de sorte que les équipes QA et d’analyse n’aient jamais accès aux données brutes de production.
Chaque export est versionné, consigné et reproductible via une API REST, offrant aux auditeurs une traçabilité claire tout en permettant aux équipes DevOps de déclencher de nouvelles copies réduites dans les pipelines CI/CD. Le résultat : des cycles de développement plus rapides, des coûts cloud inférieurs et une conformité inattaquable sans avoir à réécrire une seule requête.
Outils et techniques pour le sous-ensemble de données
Maintenant que nous comprenons l’importance du sous-ensemble de données, examinons quelques outils et techniques populaires pour le mettre en œuvre efficacement.
SQL pour le sous-ensemble de données
SQL est un langage puissant pour la manipulation des données et est excellent pour créer des sous-ensembles dans des bases de données relationnelles. Voici un exemple de création d’un sous-ensemble de données à l’aide de SQL :
-- Créer un sous-ensemble des données clients pour l'année 2023 CREATE TABLE customer_subset_2023 AS SELECT * FROM customers WHERE EXTRACT(YEAR FROM order_date) = 2023 LIMIT 10000;
Cette requête crée une nouvelle table customer_subset_2023 contenant jusqu’à 10 000 enregistrements de clients pour l’année 2023. Le résultat est un ensemble de données plus petit et plus maniable pour l’analyse ou les tests.
Python pour le sous-ensemble de données
Grâce à son riche écosystème de bibliothèques de manipulation de données, Python offre des outils puissants pour le sous-ensemble de données.
Il dispose d’un type de données intégré appelé ‘set’, utile pour stocker des éléments uniques et effectuer des opérations d’ensemble mathématique. Cependant, bien que les ensembles soient efficaces pour certaines tâches, ils ne sont généralement pas utilisés pour les opérations sur de gros volumes de données. Pour manipuler de grands ensembles de données en Python, des bibliothèques spécialisées comme pandas, NumPy ou PySpark sont plus couramment employées en raison de leur performance optimisée et de leurs capacités avancées de manipulation des données.
Examinons un exemple utilisant pandas :
import pandas as pd
import numpy as np
# Charger l'ensemble complet des données
full_dataset = pd.read_csv('large_dataset.csv')
# Créer un sous-ensemble basé sur une condition et un échantillonnage aléatoire
subset = full_dataset[full_dataset['category'] == 'electronics'].sample(n=1000, random_state=42)
# Enregistrer le sous-ensemble dans un nouveau fichier CSV
subset.to_csv('electronics_subset.csv', index=False)Ce script charge un grand ensemble de données, le filtre pour n’inclure que les articles électroniques, puis sélectionne aléatoirement 1 000 lignes afin de créer un sous-ensemble. Le résultat est sauvegardé en tant que nouveau fichier CSV.
De plus, avec Pandas, vous pouvez filtrer les données avec des instructions telles que :
filtered_df_loc = df.loc[df['age'] > 25, ['name', 'city']]
ou
filtered_df = df[df['age'] > 25]
Filtrage des données basé sur des conditions en R
R est un autre langage puissant pour la manipulation et l’analyse des données, largement utilisé en calcul statistique et en data science. Bien que Python soit souvent privilégié pour l’apprentissage profond, R possède de fortes capacités en apprentissage statistique et en apprentissage automatique traditionnel. Cela peut s’avérer avantageux lorsque le sous-ensemble de données implique des approches basées sur des modèles ou lorsque vous devez analyser les propriétés statistiques de vos sous-ensembles.
Vous pouvez exécuter ce code dans la version cloud Posit RStudio avec un compte gratuit.
# Charger la bibliothèque nécessaire
library(dplyr)
# Supposons que nous ayons un grand ensemble de données appelé 'full_dataset'
# Pour cet exemple, nous allons créer un ensemble de données échantillon
set.seed(123) # pour la reproductibilité
full_dataset <- data.frame(
id = 1:1000,
category = sample(c("A", "B", "C"), 1000, replace = TRUE),
value = rnorm(1000)
)
# Créer un sous-ensemble basé sur une condition et un échantillonnage aléatoire
subset_data <- full_dataset %>%
filter(category == "A") %>%
sample_n(100)
# Afficher les premières lignes du sous-ensemble
head(subset_data)
# Enregistrer le sous-ensemble dans un fichier CSV
write.csv(subset_data, "category_A_subset.csv", row.names = FALSE)Le tableau ci-dessous compare R et Python pour les tâches de sous-ensemble de données, mettant en lumière les principales différences de syntaxe et de fonctionnalité. Une distinction notable réside dans leurs écosystèmes : R dispose souvent de fonctions intégrées ou s’appuie sur quelques bibliothèques complètes, tandis que Python utilise généralement une variété de bibliothèques spécialisées pour des capacités similaires.
Outils open-source pour le sous-ensemble de données
Plusieurs outils open-source sont disponibles pour des besoins plus avancés :
- Jailer : Un outil de sous-ensemble de base de données qui préserve l’intégrité référentielle.
- Benerator CE : Un framework open-source pour générer et sous-ensembler des données de test.
- Subsetter : Une bibliothèque Python pour créer des sous-ensembles dans des bases de données relationnelles tout en maintenant l’intégrité référentielle.
Ces outils offrent des fonctionnalités plus sophistiquées, comme le maintien de relations complexes entre les tables et la génération de données synthétiques pour compléter les sous-ensembles.
Bonnes pratiques pour un sous-ensemble de données efficace
Pour tirer le meilleur parti du sous-ensemble de données, considérez ces bonnes pratiques :
- Maintenir l’intégrité des données : Assurez-vous que votre sous-ensemble préserve les relations et les contraintes de l’ensemble de données original.
- Utiliser des échantillons représentatifs : Efforcez-vous de créer des sous-ensembles qui représentent fidèlement les caractéristiques de l’ensemble complet.
- Prendre en compte la sensibilité des données : Lors du sous-ensemble pour des tests ou du développement, soyez vigilant quant aux informations sensibles et appliquez des techniques d’anonymisation appropriées.
- Documenter votre processus : Conservez des enregistrements clairs de la manière dont les sous-ensembles ont été créés afin d’assurer leur reproductibilité.
- Valider vos sous-ensembles : Vérifiez régulièrement que vos sous-ensembles représentent toujours fidèlement l’ensemble complet des données au fil du temps.
Conclusion
Le sous-ensemble de données est une technique puissante qui peut améliorer de manière significative vos pratiques de gestion des données. En créant des ensembles de données plus petits et plus maniables, vous pouvez améliorer la performance, réduire les coûts et simplifier vos processus de développement et de test. Que vous utilisiez SQL, Python ou des outils spécialisés, maîtriser le sous-ensemble de données est une compétence indispensable pour tout professionnel des données.
En vous lançant dans votre aventure du sous-ensemble de données, n’oubliez pas que la clé du succès réside dans le maintien de l’intégrité des données, l’assurance d’une représentativité fidèle et le choix des outils adaptés à vos besoins spécifiques.
