Outils métierHarmoniser les valeurs
Espaces superflus, nombres stockés différemment, dates ou libellés variables : je définis les transformations nécessaires sans modifier le sens d’une donnée ambiguë.
Des formats et noms de colonnes cohérents.
Données / Nettoyage et consolidation
Nettoyage de données.
Vos fichiers consolidés.
Des doublons, des dates hétérogènes, des colonnes qui changent d’un export à l’autre ? Je nettoie et consolide vos fichiers Excel ou CSV selon des règles définies avec vous, pour préparer une base exploitable.
Indépendants, TPE et petites équipes · EI à Nantes · À distance en France, sur devis
Une base communeExemple fictif
- Exports d’origineFichiers Excel · CSV · Périodes distinctes
- Colonnes harmoniséesDates · Références · Catégories
- Doublons examinésUne règle de conservation explicite
- Base et points à vérifierLes ambiguïtés restent identifiables
Consolider les sources sans perdre leur origine.
Trois problèmes fréquents
Préparer vos données
avant de les exploiter.
Un nettoyage ponctuel convient lorsque vos fichiers existent déjà et que le résultat attendu est une base commune.
Choisir ce qui doit rester
Deux lignes similaires ne sont pas toujours un doublon. Nous choisissons les champs de comparaison, les exceptions et la règle de conservation avant de supprimer ou regrouper.
Une règle documentée et des cas à confirmer.
Réunir plusieurs fichiers
Des exports par mois, établissement ou fournisseur peuvent être assemblés dans une structure commune, avec une colonne d’origine lorsque cela est utile.
Une base consolidée au format convenu.
Les informations de départ
D’abord la structure.
Puis les règles de nettoyage.
Indiquez le nombre approximatif de fichiers, leur format, les colonnes présentes et les problèmes observés. Le devis dépend de la variété des sources et des transformations à réaliser, pas seulement du nombre de lignes.
Pour étudier un extrait, conservez les formats et anomalies représentatifs mais anonymisez les informations sensibles. Précisez aussi si vous attendez un traitement ponctuel ou une mise à jour récurrente.
Besoin de répéter la consolidation ? Étudier une automatisation ↗À préciser ensemble
- La liste des sources et les colonnes à conserver.
- Les formats attendus pour les dates, montants et références.
- La définition d’un doublon et les données prioritaires.
- Le traitement des champs absents ou contradictoires.
- Le format de sortie et les contrôles attendus.
Je ne complète pas une information inconnue par supposition. Les cas qui demandent votre connaissance du métier sont signalés.
Le déroulement
Un traitement lisible
jusqu’à la base finale.
La consolidation réunit des données. Si vous souhaitez plutôt comparer deux listes et mesurer leurs écarts, la prestation de rapprochement de fichiers est le point de départ adapté.
Examiner les sources
Je repère les écarts de structure et les cas particuliers sur les fichiers représentatifs convenus.
Appliquer les règles retenues
Les colonnes sont harmonisées, les données assemblées et les doublons traités selon les critères validés.
Contrôler les transformations
Je compare les volumes et les champs utiles avant et après traitement, puis isole les anomalies qui restent à examiner.
Une consolidation concrète
Plusieurs exports.
Une seule structure de lecture.
Dans cet exemple fictif, une petite équipe reçoit des listes de produits de plusieurs fournisseurs. Les références et descriptions existent déjà, mais les noms de colonnes et les formats varient.
Une base commune peut conserver la référence, le fournisseur, la désignation et la source. Les références ambiguës sont séparées pour validation. Il s’agit d’une illustration inventée, sans résultat de mission réelle.
Les règles possibles
| Dans les sources | Dans la base préparée |
|---|---|
| « Réf. », « Code produit » | Une colonne « Référence » |
| Espaces autour d’un code | Code normalisé selon la règle retenue |
| Référence contradictoire | Ligne à vérifier, conservée à part |
| Fichiers de plusieurs fournisseurs | Origine identifiée dans une colonne dédiée |
Livrables et limites
Une base nettoyée.
Des transformations explicites.
Le devis peut prévoir un fichier consolidé, les règles de nettoyage appliquées et une liste des points à confirmer. Le format, les contrôles et la façon de conserver l’origine des données sont précisés avant le traitement.
La qualité finale dépend des données disponibles. Une date comme « 03/04 » sans contexte, une référence absente ou deux fiches contradictoires demandent parfois une validation humaine. La création d’informations, l’achat de fichiers de contacts et l’enrichissement non prévu ne font pas partie du nettoyage.
Décrire mes fichiers ↗Questions sur les données
Avant de réunir vos fichiers.
Pouvez-vous consolider des fichiers avec des colonnes différentes ?
Oui, si nous pouvons établir une correspondance cohérente entre les champs. Les colonnes spécifiques, absentes ou incompatibles doivent être identifiées pour choisir comment les conserver dans la base finale.
Tous les doublons seront-ils supprimés ?
La règle de dédoublonnage doit être définie. Une répétition peut être légitime, par exemple deux commandes distinctes pour un même client. Les cas incertains peuvent être signalés plutôt que supprimés.
Les zéros en début de référence seront-ils conservés ?
Si ces zéros font partie de la référence, ils doivent être traités comme tels. C’est un exemple de règle de format à préciser avant transformation, avec des cas représentatifs pour la vérifier.
Fournissez-vous aussi la routine pour les prochains exports ?
Un nettoyage ponctuel et un traitement réutilisable sont deux livrables différents. Si les mêmes fichiers reviennent régulièrement, je peux étudier une routine Power Query, VBA ou un script avec ses conditions d’utilisation.