Contrairement aux ensembles de données propres et bien structurés, les données désordonnées sont généralement incomplètes, incohérentes ou mal formatées.
Ce type de données est extrêmement courant en pratique, car il provient de sources multiples et n'est pas toujours collecté dans une optique d'analyse. Par conséquent, le traitement de données hétérogènes constitue une première étape cruciale de tout processus d'analyse. Avant de pouvoir en extraire des informations pertinentes, les données doivent être soigneusement nettoyées, organisées et validées.
Savoir identifier et gérer des données complexes est donc une compétence essentielle. Cela améliore non seulement la fiabilité de l'analyse, mais garantit également que les conclusions tirées des données sont exactes et fiables.
