DONNÉES · PRÉPARER UN IMPORT

Nettoyer et préparer un fichier Excel ou CSV avant un import

Un fichier peut sembler correct à l’écran et pourtant être rejeté à l’import : en-têtes dupliqués, séparateur inattendu, espaces invisibles, dates ambiguës, identifiants transformés ou cellules interprétées comme formules sont des problèmes différents et doivent être diagnostiqués avant correction.

◉ Traitement local quand l’outil l’indique↶ Original préservé✓ Limites explicites

LE PROBLÈME

Ce qu’il faut décider avant le traitement

Data Quality & Import sépare volontairement trois besoins : auditer la qualité, nettoyer les incohérences mécaniques et préparer un import. Le mode Préparer un import cible les défauts techniques susceptibles de provoquer rejets, pertes d’identifiants ou décalages de colonnes ; le mode Nettoyer applique ensuite uniquement des transformations contrôlables.

CAS D’USAGE

Quand cette méthode est adaptée

✓

Diagnostiquer un CSV ou Excel refusé par un ERP, CRM ou application métier.

✓

Préserver des identifiants comme 00123 ou des numéros longs avant import.

✓

Préparer une première livraison puis stabiliser le format pour les livraisons suivantes.

MÉTHODE

Une procédure courte et contrôlable

1. Diagnostiquer avant de corriger

Commencez par le préflight d’import pour repérer encodage, séparateur, en-têtes, types et valeurs à risque. Corriger avant d’avoir identifié le problème peut introduire de nouveaux écarts.

2. Distinguer technique et métier

Un espace invisible ou un séparateur incorrect est un problème technique. Une valeur métier invalide dépend au contraire du système cible et peut nécessiter un contrat de données ou un modèle de référence.

3. Appliquer seulement les corrections sûres

Passez au mode Nettoyer pour les transformations mécaniques que vous pouvez prévisualiser et valider. Les doublons ou valeurs sensibles ne doivent pas être supprimés sans règle explicite.

4. Stabiliser les livraisons récurrentes

Si le format doit revenir chaque semaine ou chaque mois, utilisez Schema Mapper pour la première adaptation puis Data Contract pour vérifier les livraisons suivantes contre les mêmes règles.

CHOISIR

Diagnostiquer, nettoyer ou mapper ?

BesoinChoixPourquoi

Comprendre pourquoi un fichier risque d’être rejetéPréparer un importContrôle structure, encodage, en-têtes, identifiants et valeurs à risque.

Corriger espaces, formats et incohérences mécaniquesNettoyerApplique des transformations révisables avec aperçu avant export.

Adapter des colonnes à un modèle cibleSchema MapperAligne une première livraison sur la structure attendue avant de figer le contrat.

OUTILS LIÉS

Les fonctions utiles autour de ce besoin

RECOMMANDÉPréparer un fichier pour import

Mode pré-vol de Data Quality & Import : contrôler structure, encodage, en-têtes, identifiants et valeurs susceptibles de faire échouer un import.

Ouvrir →dataNettoyer des données CSV / Excel

Mode correction de Data Quality & Import : repérer puis appliquer uniquement les corrections sûres et réversibles, avec aperçu avant export.

Ouvrir →dataAdapter un fichier à un modèle

Première livraison : aligner un Excel/CSV sur un modèle cible, expliquer les correspondances puis transmettre le format validé au contrat de données.

Ouvrir →dataContrat de données & livraisons

Figer un format validé en règles réutilisables puis contrôler chaque nouvelle livraison, avec retour direct vers le mapping en cas d’écart de schéma.

Ouvrir →

LIMITES À CONNAÎTRE

Ce que le guide ne doit pas vous faire oublier

Sans modèle ou contrat, WorkToolset ne peut pas connaître automatiquement les champs obligatoires propres à votre logiciel cible.
Les corrections automatiques ne remplacent pas les règles métier et doivent être contrôlées avant export.
Les clés, identifiants et dates ambiguës doivent être examinés avec attention afin d’éviter des transformations irréversibles.

QUESTIONS FRÉQUENTES

Avant de lancer le traitement

Pourquoi un identifiant comme 00123 peut-il poser problème ?

Certains imports ou tableurs peuvent l’interpréter comme un nombre et supprimer le zéro initial ; le préflight signale ce type de risque.

Dois-je nettoyer le fichier avant de lancer le diagnostic ?

Non. Commencez par diagnostiquer le fichier tel qu’il est afin de distinguer les problèmes réels des transformations inutiles.

Puis-je réutiliser les mêmes règles le mois suivant ?

Oui. Après validation d’un format, Data Contract permet de contrôler des livraisons futures contre des règles réutilisables.

PASSER À L’ACTION

Le guide vous donne la méthode. L’outil exécute le traitement.

Travaillez sur une copie, contrôlez l’aperçu et vérifiez toujours le résultat avant diffusion ou validation métier.

Ouvrir Préparer un fichier pour import →Tous les guides