Comparatif des meilleurs Outils de Data Prep

On a testé la plupart des outils de Data Prep du marché au fil de nos missions d’accompagnement auprès de nos clients. On vous présente dans cet article les 10 solutions les plus solides de notre point de vue et les principaux critères à prendre en compte pour construire votre grille d’analyse et choisir votre outil.

Qu’est-ce que la Data Preparation ?

La Data Preparation, ou préparation des données en bon français, regroupe l’ensemble des traitements (nettoyage, transformation, enrichissement, structuration) visant à rendre des données brutes exploitables pour l’analyse.

Il s’agit par exemple de corriger les erreurs de saisie, de standardiser les formats, de gérer les valeurs manquantes ou aberrantes, de calculer de nouveaux indicateurs, de fusionner des données issues de différentes sources, etc.

L’objectif de la Data Prep est d’obtenir un jeu de données cohérent, complet et adapté aux besoins de l’analyse.

C’est une étape souvent chronophage qui mobilise une part importante du temps des data analysts et data scientists. Elle requiert à la fois une bonne compréhension métier des données et des compétences techniques pour manipuler de gros volumes.

Longtemps réalisée de façon manuelle ou par la programmation, la Data Preparation tend aujourd’hui à s’automatiser et à se démocratiser grâce à des outils dédiés (ceux que nous allons vous présenter dans cet article !). Ces solutions en libre-service permettent aux utilisateurs métiers de préparer eux-mêmes leurs données via des interfaces visuelles et intuitives.

Top 10 des meilleurs outils de Data Prep

#1 Alteryx

Alteryx est une plateforme analytique complète qui permet de préparer, combiner et analyser des données provenant de multiples sources, le tout dans une interface unifiée. Depuis son rachat de Trifacta en 2022, Alteryx a enrichi ses capacités en matière d’ingénierie de données dans le cloud.

Alteryx offre une interface intuitive et propose une approche visuelle par workflow qui permet aux utilisateurs métiers de nettoyer et transformer les données sans avoir à coder. Alteryx propose par ailleurs des fonctionnalités analytiques avancées (machine learning, analyses prédictives, géospatiales…).

Alteryx est commercialisé sous forme de licence perpétuelle (sans abonnement), avec Designer Cloud à partir de 4 950 $ et Designer Desktop à 5 195 $.

#2 Tableau Prep

Tableau Prep est l’outil visuel de préparation de données créé par Tableau, l’un des leaders mondiaux de la data visualisation. Il est pleinement intégré à la plateforme Tableau et permet de combiner, façonner et nettoyer les données en amont de la phase d’analyse et de visualisation.

La grande force de Tableau Prep réside dans son interface graphique intuitive, qui rend la préparation accessible à tous, sans requérir de compétences en programmation. Via un système de « pas à pas » visuel, les utilisateurs enchaînent les étapes de transformation par simple glisser-déposer. Ils obtiennent un workflow qui retrace les différentes opérations, ce qui facilite grandement le suivi et le partage des traitements.

Tableau Prep gère des tâches classiques comme le nettoyage, l’agrégation, le pivotage de données, mais intègre aussi des fonctions plus avancées comme le fuzzy matching ou le clustering.

Tableau Prep est inclus dans la licence Creator de Tableau, accessible pour 115$/utilisateur/mois. Cette formule comprend également Tableau Desktop et une licence Creator sur Tableau Server.

#3 Dataiku

Dataiku est une solution française qui centralise l’ensemble du cycle de vie des données, de la préparation à la mise en production de modèles analytiques et d’IA. Conçu pour éviter la fragmentation des outils, Dataiku intègre dans une seule plateforme des fonctionnalités de Data Prep, Data Viz, Machine Learning et automatisation des workflows.

Sa double interface, qui combine une approche tableur et des outils ETL visuels, permet aux utilisateurs de nettoyer, structurer et enrichir leurs jeux de données sans coder, tout en laissant la flexibilité d’exploiter Python, R, SQL et Scala pour les data scientists. Plus de 25 formats de données sont pris en charge, avec un système d’indicateurs visuels et de barres de qualité pour identifier les erreurs.

Côté production, Dataiku facilite le déploiement et le suivi des modèles analytiques, avec des outils de versioning et de monitoring. Il s’adresse aux entreprises de toutes tailles, de la startup au grand groupe, et se décline en une version gratuite limitée ainsi qu’en abonnements sur mesure pour les entreprises.

#4 Informatica Enterprise Data Preparation

Informatica est un acteur majeur de l’intégration et de la gestion des données, proposant une solution dédiée à la préparation des données appelée Enterprise Data Preparation. Cet outil s’appuie sur l’intelligence artificielle pour automatiser et simplifier le processus de nettoyage, de standardisation et d’enrichissement des données brutes.

Parmi ses principaux atouts, on peut citer :

• Une interface intuitive type « Excel » qui permet aux utilisateurs métiers de transformer et enrichir les données en toute autonomie, sans compétences en codage.
• Un catalogue de données intégré qui facilite la découverte et la compréhension des données grâce à des fonctions de recherche sémantique et de visualisation des sources.
• Des algorithmes de machine learning qui automatisent le profilage, le nettoyage et l’enrichissement des données.
• Des fonctionnalités avancées de gouvernance qui assure la conformité et la qualité des données via le masquage des données sensibles et la gestion des accès.

Informatica Enterprise Data Preparation s’adresse principalement aux grandes entreprises qui ont besoin d’une solution robuste et sécurisée pour préparer de gros volumes de données. On la retrouve notamment dans des secteurs très réglementés comme la santé, la finance ou le secteur public.

Les tarifs ne sont pas publics et varient selon les besoins et la taille de l’organisation.

#5 Microsoft Power Query (Excel / Power BI)

Microsoft Power Query est un puissant outil d’acquisition, de transformation et de préparation des données. Intégré nativement aux versions récentes d’Excel et de Power BI, il permet d’extraire des données depuis de multiples sources, de les formater puis de les charger dans un modèle de données pour analyse.

Le principal atout de Power Query est son interface graphique en mode assistant, qui rend le processus d’ETL (Extract-Transform-Load) accessible aux utilisateurs non techniques. Via une succession d’étapes visuelles, on peut nettoyer, fractionner, pivoter, fusionner des données, sans saisir la moindre ligne de code. Les données transformées alimentent ensuite des tableaux croisés dynamiques dans Excel ou des rapports et visuels avancés dans Power BI.

Power Query s’adresse principalement aux utilisateurs métier et aux analystes qui ont besoin de consolider des données provenant de différents silos avant de les croiser et les synthétiser dans des rapports et des tableaux de bord. Il séduit par sa facilité de prise en main et son adéquation aux besoins quotidiens des entreprises.

Power Query est inclus sans surcoût dans les dernières versions d’Excel (à partir d’Office 2016) et de Power BI Desktop. Pour des fonctionnalités avancées de partage et de collaboration,il faut souscrire à un abonnement Power BI Pro (à partir de 9,40 €/utilisateur/mois).

#6 Airbyte

Apprécié des startups et scale-ups, Airbyte est une plateforme open-source d’intégration de données qui permet de synchroniser facilement des données depuis diverses sources vers des entrepôts de données, des lacs de données et des bases de données.

Son principal atout réside dans son impressionnant catalogue de plus de 150 connecteurs prêts à l’emploi, couvrant à la fois des bases de données, des applications SaaS, des systèmes de stockage cloud et des streams de données. Si un connecteur venait à manquer, il est possible d’en développer de nouveaux via le kit de développement (CDK) fourni. Airbyte se caractérise aussi par ses capacités d’orchestration des pipelines de données, qui permettent d’automatiser et de planifier les synchronisations sans effort. La plateforme supporte le CDC (Change Data Capture) pour répliquer les données en continu.

La version open-source de la plateforme est téléchargeable gratuitement. La tarification du service cloud managé n’est pas publique.

#7 Hevo Data

Hevo Data est une plateforme d’intégration de données no code qui automatise et simplifie le processus d’extraction, de transformation et de chargement des données (ETL). Hevo gère plus de 150 sources.

La force d’Hevo Data est son interface épurée et intuitive qui rend l’ETL accessible au plus grand nombre. Fini les scripts complexes et les traitements manuels, un simple glisser-déposer suffit pour connecter une source, mapper les champs et lancer une synchronisation. En coulisse, Hevo s’occupe de transformer les données en temps réel pour les rendre exploitables, tout en vérifiant leur qualité et leur cohérence. La plateforme intègre des algorithmes de machine learning pour automatiser certaines tâches de nettoyage et de dédoublonnage.

Hevo Data s’adresse principalement aux entreprises de taille moyenne qui souhaitent unifier et valoriser facilement leurs données, sans recruter une équipe de data engineers.

Hevo Data propose une formule d’essai gratuite qui permet de se faire une idée du service. Pour aller plus loin, il faut opter pour un abonnement payant à partir de 299 dollars par mois, avec des options adaptées au volume de données à intégrer et aux sources à connecter.

#8 Altair

Altair est un éditeur de logiciels spécialisé dans la simulation, l’analyse de données de haute performance et l’intelligence artificielle. Sa solution phare en matière de préparation de données s’appelle Monarch. Cet outil permet d’extraire facilement des données à partir de sources complexes et non structurées (PDF, fichiers texte, rapports…), de les nettoyer, de les transformer puis de les exporter vers des outils de data viz ou d’analyse prédictive.

Monarch offre des fonctionnalités avancées de modélisation et de transformation des données, accessibles via une interface visuelle intuitive. Les utilisateurs peuvent rapidement combiner, filtrer, enrichir des jeux de données sans écrire de code. Des modèles de machine learning sont proposés pour automatiser certaines tâches fastidieuses comme la détection de doublons ou l’harmonisation des formats.

Autres points forts, Monarch peut lire et extraire des données depuis pratiquement n’importe quelle source (plus de 80 formats supportés) et offre des options poussées de prévisualisation des données à chaque étape de la préparation.

Les tarifs d’Altair Monarch ne sont pas publics. L’éditeur propose plusieurs éditions de son logiciel (Professional, Complete, Enterprise Server), avec des prix qui varient selon le nombre d’utilisateurs et les volumes de données à traiter. Des licences perpétuelles et des abonnements sont disponibles. Il faut les contacter pour obtenir un devis.

#9 Datameer

Datameer est une plateforme d’intégration, de transformation et d’analyse de données en self-service. Avec son interface graphique à base de glisser-déposer, elle permet à ses utilisateurs d’explorer, de combiner et de structurer facilement de larges volumes de données internes et externes, sans dépendre des équipes IT. De puissantes fonctionnalités d’agrégation, de filtrage et de jointure sont accessibles au clic et donnent des résultats en quasi temps réel.

Datameer offre de nombreux connecteurs pour récupérer des données depuis les bases et applications de l’entreprise, mais aussi depuis des fichiers plats et des flux en continu. Surtout, la plateforme a été pensée pour fonctionner en parfaite complémentarité avec Snowflake, l’entrepôt de données dans le cloud. Ce tandem permet aux utilisateurs métiers de préparer leurs données directement dans Snowflake en bénéficiant de ses capacités de calcul illimitées.

La tarification de Datameer est sur-mesure. La plateforme est proposée sous forme d’abonnement mensuel ou annuel, en mode SaaS ou en version déployée « on premise ». Différentes formules sont disponibles en fonction du nombre de sources à connecter, du volume de données à traiter et des performances attendues. Comme toujours, le mieux est de contacter directement l’éditeur pour obtenir plus de détails.

#10 Integrate.io

Integrate.io est une plateforme d’intégration et de gestion des données qui permet de synchroniser et de transformer des données issues de différents silos applicatifs au sein d’une interface unique. Elle propose une large palette de connecteurs « prêts à l’emploi » pour récupérer des données depuis des bases, des progiciels, des applications SaaS et des entrepôts de données cloud.

La force d’Integrate.io est son moteur de préparation des données particulièrement intuitif et puissant. Il repose sur une interface graphique de type « glisser-déposer » qui permet aux utilisateurs, même non techniques, d’appliquer des traitements complexes à leurs jeux de données : fractionnement de colonnes, regroupement de lignes, parsing, standardisation des valeurs, filtrage conditionnel, etc. Des options de merge et de lookup permettent de croiser des données issues de multiples sources en quelques clics.

Integrate.io est pensé pour les entreprises dont les données sont disséminées dans de multiples silos internes et externes, et qui ont besoin de consolider et d’harmoniser ces données pour alimenter des rapports et des outils décisionnels. C’est notamment le cas de PME en forte croissance qui multiplient les applications métiers (CRM, marketing automation, ERP…), sans avoir les moyens de développer des couches d’intégration sur mesure.

Integrate.io est un service entièrement cloud dont les tarifs varient en fonction du nombre de sources de données à connecter, du volume de données à traiter et de la fréquence des synchronisations. Des forfaits sont disponibles à partir de quelques centaines de dollars par mois, mais le prix final dépend de la complexité du besoin. Integrate.io propose un essai gratuit.

Comment bien choisir son outil de Data Preparation ?

Avec autant de solutions disponibles sur le marché, choisir le bon outil de préparation de données peut s’avérer un vrai casse-tête. Pourtant, c’est une décision critique qui impacte directement l’efficacité et la pérennité de votre chaîne de traitement des données.

Voici quelques conseils pour faire le bon choix.

Tout d’abord, prenez le temps de cartographier précisément vos besoins. Quels sont les types et les volumes de données que vous devez traiter ? D’où proviennent ces données et à quelle fréquence sont-elles actualisées ? Quels sont les traitements à appliquer et les destinations cibles ? Qui utilisera l’outil de data prep et pour quels cas d’usage ? En répondant à ces questions, vous identifierez les fonctionnalités clés que doit embarquer votre futur outil.

Ensuite, considérez le profil et le nombre des utilisateurs amenés à préparer les données. S’agit-il d’experts techniques à l’aise avec le code et les concepts informatiques, ou de profils plus fonctionnels qui ont besoin d’être guidés ? Dans le premier cas, vous pouvez opter pour une solution avancée proposant de larges possibilités de personnalisation. Dans le second, préférez un outil en self-service avec une interface épurée et un grand nombre de traitements accessibles en no-code. N’oubliez pas non plus de questionner la scalabilité de la solution pour anticiper une future montée en charge.

Autre critère de choix essentiel : la connectivité et l’interopérabilité de l’outil. Celui-ci doit pouvoir s’intégrer facilement dans votre écosystème data existant. Vérifiez qu’il supporte bien les sources de données que vous souhaitez ingérer, qu’il peut s’interconnecter avec vos outils d’analyse et qu’il saura s’adapter à vos futurs besoins. Portez une attention particulière aux fonctionnalités de gouvernance et de sécurité qui seront indispensables pour garder le contrôle sur vos données sensibles.

Évidemment, le coût est un facteur de choix déterminant. Au-delà du prix facial de la solution, il faut aussi considérer son coût total de possession qui intègre la maintenance, les évolutions, le support et la formation des utilisateurs. Un outil open source pourra paraître économique de prime abord, mais il faudra développer des compétences en interne pour le maintenir. À l’inverse, une offre Saas clé-en-main semblera chère à l’achat, mais son coût total peut se révéler inférieur si on intègre le temps gagné pour la mise en œuvre et les évolutions. Comme toujours, c’est un arbitrage à faire au cas par cas.

Enfin, le meilleur moyen d’évaluer un outil reste encore de le tester. La plupart des solutions de data prep proposent des versions d’essai gratuites, des démos en ligne et des proof of concept pour vous permettre de mettre la main à la pâte. Profitez-en pour valider que l’outil correspond bien à vos attentes, qu’il s’intègre naturellement à vos processus de travail et qu’il séduit ses futurs utilisateurs. N’hésitez pas à contacter des entreprises de votre secteur qui utilisent déjà l’outil pour bénéficier de leurs retours d’expérience.

A la recherche d’un outil de Data Prep ? Echangeons ensemble !

Vous savez que la préparation des données est essentielle pour garantir des analyses fiables et exploitables. Mais face à la diversité des solutions, comment choisir celle qui correspond à vos besoins ?

Chez Cartelis, nous aidons les entreprises à structurer leur approche Data Prep, à choisir les bons outils et à optimiser leurs workflows. Notre objectif ? Vous fournir une solution efficace et pérenne, adaptée à votre environnement.

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