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Cadre de qualité des données : qu'est-ce que c'est et comment le mettre en œuvre

Avril 3rd, 2024

Qu'est-ce qu'un cadre de qualité des données ?

Un cadre de qualité des données est un ensemble de directives qui vous permettent de mesurer, d'améliorer et de maintenir la qualité des données dans votre organisation. L'objectif est de garantir que les données organisationnelles répondent à des normes spécifiques, c'est-à-dire qu'elles sont exactes, complètes, cohérentes, pertinentes et fiables à tout moment, depuis l'acquisition et le stockage jusqu'à l'analyse et l'interprétation ultérieures.

Avec un cadre bien défini, vous pouvez établir des rôles, des responsabilités et des mécanismes de responsabilisation pour qualité des données et l'intendance. Ainsi, lorsque tous les membres de votre organisation comprendront leur rôle dans le maintien de la qualité des données, chacun s’appropriera les données avec lesquelles il interagit et, par conséquent, tout le monde disposera des mêmes informations de haute qualité avec lesquelles travailler.

S'il est important de savoir ce qu'est un cadre de qualité des données, il est tout aussi important de comprendre ce qu'il n'est pas :

  • Il ne s'agit pas d'un concept autonome : le cadre s'intègre aux pratiques de gouvernance, de sécurité et d'intégration des données pour créer un écosystème de données holistique.
  • Il ne s'agit pas d'un outil ou d'un logiciel unique : il s'agit d'une stratégie globale qui combine divers outils, processus et bonnes pratiques pour atteindre les objectifs de qualité des données.
  • Il ne s'agit pas d'une solution miracle : la qualité des données est un processus continu et le cadre est ce qui lui fournit une structure.
  • Il ne s'agit pas seulement de corriger les erreurs : le cadre va au-delà du nettoyage des données car il met l'accent sur la prévention des problèmes de qualité des données tout au long de leur cycle de vie.

Un cadre de gestion de la qualité des données est un pilier important de la stratégie globale en matière de données et doit être traité comme tel pour une gestion efficace des données. gestion des données.

Pourquoi avez-vous besoin d’un cadre de qualité des données ?

La plupart des organisations sont submergées de grandes quantités de données provenant de diverses sources, telles que les systèmes internes, les partenaires externes et les interactions avec les clients. Sans une compréhension claire de la qualité de ces données, ils risquent de prendre des décisions basées sur des informations qui pourraient être erronées et incomplètes, conduisant à des résultats sous-optimaux et à des opportunités manquées.

Considérez ceci : en tant que Chief Data Officer (CDO), vous êtes responsable de cultiver une culture axée sur les données au sein de l'organisation afin d'exploiter tout le potentiel de ses données. L’une des activités clés du processus consiste à préparer le terrain pour fournir les données nécessaires à tous les membres de l’organisation. Cependant, il ne suffit pas de donner accès à ces données : leur qualité doit être irréprochable. Et c'est pourquoi vous devez mettre en œuvre un cadre pour gestion de la qualité des données.

Du point de vue commercial, le cadre est un atout stratégique qui a un impact direct sur le succès de votre organisation. Même si la livraison rapide des données est cruciale, c'est la qualité de ces données qui génère véritablement des informations significatives et une prise de décision. Un cadre de gestion de la qualité des données bien établi conduit à des données saines qui sont nécessaires pour :

  • Des diagnostics améliorés et de meilleurs résultats pour les patients
  • Détection rapide des fraudes et meilleure gestion des risques
  • Développement de meilleurs produits et d’expériences client améliorées
  • Allocation efficace des ressources et gestion optimisée de la chaîne d’approvisionnement

Ainsi, au lieu de considérer cela comme une dépense à court terme, comprenez que la création et la mise en œuvre d’un cadre de qualité des données sont un investissement dans la croissance soutenue de votre organisation.

Quels sont les composants d’un cadre de qualité des données ?

Il s’agit d’éléments ou d’éléments de base importants qui s’assemblent pour créer un système garantissant que vos données sont fiables et utiles. Tout comme un bâtiment a besoin de fondations solides et de structures de support pour tenir debout, un cadre de qualité des données nécessite des composants spécifiques pour fonctionner efficacement.

Ces composants englobent divers aspects de la gestion des données, de la gouvernance, des processus et des technologies pour respecter les normes de qualité des données. Certains fixent les règles de base et les attentes, tandis que d’autres évaluent et améliorent activement les données elles-mêmes. Il existe également des composants qui garantissent que vous mesurez et suivez en permanence les progrès.

Bien qu'il n'existe pas une liste unique et universellement acceptée de composants pour un cadre de qualité des données, certains éléments communs apparaissent dans la plupart des cadres :

Outils et technologies de qualité des données

Cela inclut l'utilisation outils de qualité des données et les technologies pour soutenir la gestion de la qualité des données. Ces outils vous permettent d'automatiser plusieurs tâches nécessaires à l'amélioration de la qualité des données. Les processus réels que ces outils automatisent varient en fonction des besoins et des objectifs spécifiques de votre organisation. Cependant, les tâches courantes qui peuvent être automatisées incluent normalisation des données, profilage, nettoyage et validation.

Normes de qualité des données

Ce sont les lignes directrices qui définissent ce qui constitue des données de haute qualité dans votre organisation. Par exemple, une norme de qualité des données peut spécifier que les informations client doivent inclure les adresses e-mail et les numéros de téléphone dans le cadre des coordonnées pour être considérées comme complètes.

Règles de qualité des données

Les règles de qualité des données adoptent une approche granulaire pour maintenir la qualité des données. Ces règles valident les données car elles définissent des critères ou des conditions spécifiques qu'elles doivent remplir pour être considérées comme de haute qualité. Par exemple, si vous collectez des données client, vos règles métier peuvent stipuler que toutes les dates doivent être dans un format particulier (par exemple, mm/jj/aaaa). Toute date non conforme à cette règle sera considérée comme invalide.

Profilage des données

Il s'agit de l'outil de diagnostic de votre infrastructure qui peut fournir des informations sur l'état de vos données. Profilage des données analyse et résume des données pour connaître leur état actuel, c'est-à-dire leur structure et leur contenu. Plus précisément, il découvre des problèmes tels que des valeurs manquantes et des formats invalides. Le profilage des données est l'un des moyens les plus efficaces de garantir que vos décisions sont basées sur des données saines, car il permet d'identifier les problèmes de qualité des données. before vous chargez des données dans l'entrepôt de données.

Évaluation de la qualité des données

L'évaluation de la qualité des données est une évaluation complète de la qualité de vos données. Il s'agit d'une approche systématique pour mesurer et analyser la qualité de vos données et identifier les domaines à améliorer et, par conséquent, un moyen efficace de confirmer si elles répondent aux besoins de l'organisation. Comme il fournit une vue complète de l’état des données, vous pouvez l’utiliser pour éclairer les décisions sur les efforts de gouvernance et de conformité des données.

Nettoyage des données

Les données que vous collectez à partir de diverses sources ne sont pas toujours propres. En fait, il est courant qu'il contienne des erreurs, des doublons ou des valeurs manquantes. Nettoyage des données, ou nettoyage, vous permet de détecter et de corriger ces incohérences dans vos ensembles de données, les rendant ainsi adaptés à votre objectif.

Surveillance de la qualité des données

La surveillance de la qualité des données est le processus continu de mesure et d'évaluation de la qualité de vos données dans diverses dimensions. Vos équipes de données doivent définir et suivre un ensemble personnalisé de KPI pour surveiller la santé des données dans votre organisation. Il s'agit de l'un des éléments les plus importants d'un cadre de qualité des données, car il guide les décisions pertinentes pour améliorer le cadre lui-même.

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Quels sont les différents cadres de qualité des données utilisés aujourd’hui ?

Comme indiqué précédemment, il n’existe pas de solution universelle en matière de cadres de qualité des données. Chaque organisation a des exigences uniques motivées par :

  • Ses objectifs commerciaux
  • Sources de données et infrastructure technologique
  • Le secteur dans lequel il opère et l’environnement réglementaire

C'est pourquoi il existe un certain nombre de cadres de qualité des données différents que les organisations mettent en œuvre avec des modifications ou utilisent comme références pour créer leur propre cadre. Passons en revue les différents cadres et approches :

Tirer parti des cadres de gouvernance des données

La gouvernance et la qualité des données étant interconnectées et se renforçant mutuellement, de nombreuses organisations développent leurs cadres de qualité des données dans le cadre d’initiatives plus larges de gouvernance des données. L'intégration de la qualité des données dans les cadres de gouvernance des données facilite l'alignement des processus de gestion des données sur les objectifs commerciaux stratégiques, car vous adoptez une approche globale qui aborde non seulement la qualité des données, mais également la confidentialité, la sécurité, la conformité et la gestion des données.

D’un autre côté, la mise en œuvre de cadres de gouvernance des données parallèlement aux initiatives de qualité des données peut s’avérer complexe, car elle nécessite une restructuration et un réalignement des rôles organisationnels et des relations hiérarchiques pour une coordination et une collaboration efficaces. Vous devrez également créer des politiques supplémentaires spécifiquement axées sur les normes et les mesures de qualité des données. De plus, vous devrez tenir compte de la compatibilité avec des solutions supplémentaires, telles que des outils de qualité des données ou logiciel de profilage de données.

Cadre d'évaluation de la qualité des données (DQAF)

FMI DQAF est une approche structurée pour évaluer dans quelle mesure vos données répondent aux besoins spécifiques de votre organisation. Il vous aide à définir ce que signifie « données de bonne qualité » dans votre contexte, puis à évaluer dans quelle mesure vos données actuelles se rapprochent de cette définition. Le DQAF s'avère utile dans plusieurs situations. Par exemple, lors du lancement d'un projet d'amélioration de la qualité des données, il fournit une compréhension de base de votre niveau actuel de qualité des données, vous permettant de prioriser les efforts d'amélioration en conséquence.

Même si le DQAF définit des attentes claires en matière de qualité des données, garantissant que tout le monde est sur la même longueur d’onde sur ce qui constitue de bonnes données, il présente son lot de lacunes. Il met notamment l’accent sur les données statistiques, qui ne constituent peut-être pas le meilleur choix si vos types de données sont très variés. De plus, le cadre ne met pas fortement l’accent sur la gouvernance des données.

Modèles de maturité de la qualité des données (DQMM)

Les modèles de maturité de la qualité des données (DQMM) adoptent une approche différente pour garantir la qualité des données dans une organisation. Les DQMM, tels que le modèle Data Management Maturity (DMM) ou le Capability Maturity Model Integration (CMMI), fournissent à votre organisation un cadre structuré pour évaluer sa maturité dans la gestion de la qualité des données. Plus précisément, ils proposent une feuille de route que votre organisation peut suivre pour comprendre son état actuel en matière de gestion de la qualité des données, identifier les domaines à améliorer et établir une voie vers l'atteinte de niveaux de maturité plus élevés.

Un point important à garder à l’esprit est que l’évaluation des niveaux de maturité en matière de gestion de la qualité des données implique des jugements et des interprétations subjectifs, ce qui introduit de la variabilité dans les évaluations. De plus, les DQMM impliquent plusieurs dimensions, niveaux et critères d'évaluation de la maturité, ce qui peut s'avérer fastidieux pour les organisations, en particulier si elles ont une expérience ou une expertise limitée en matière de gestion de la qualité des données.

Tableau de bord de la qualité des données (DQS)

Le Data Quality Scorecard (DQS) est un cadre de qualité des données conçu pour vous donner une image complète de l'état de vos données au fil du temps. Il va au-delà de la simple identification des problèmes et se penche sur le suivi des progrès vers les objectifs de qualité des données. DQS attribue un score unique de haut niveau (par exemple, pourcentage ou note), calculé en combinant les valeurs métriques individuelles. Ces valeurs sont généralement pondérées en fonction de leur importance relative pour votre organisation. Un score élevé indique une bonne qualité globale des données.

Cela étant dit, la mise en place d'un DQS implique de sélectionner les métriques pertinentes pour votre organisation, de leur attribuer des pondérations et de définir une méthodologie de notation, ce qui prend du temps, surtout si votre organisation dispose d'un paysage de données complexe. Cela est principalement dû à la subjectivité inhérente au processus consistant à décider des mesures « les plus pertinentes » et à leur attribuer des pondérations. De plus, bien que DQS suive les progrès réalisés vers la réalisation des objectifs de qualité des données, il ne propose aucune ligne directrice pour réellement améliorer la qualité des données.

Gestion de la qualité totale des données (TDQM)

TDQM, développé au MIT par Richard Y. Wang, est un cadre holistique de qualité des données : il établit des normes, des politiques et des procédures pour gérer la qualité des données tout au long de leur cycle de vie, de la collecte à l'analyse. Outre les processus de surveillance, de prévention et de résolution des problèmes de qualité des données, TDQM met également l'accent sur l'amélioration continue. Contrairement à certains frameworks avec des dimensions prédéfinies de qualité des données, TDQM vous permet de définir votre propre ensemble de dimensions.

Même si l’idée de définir des dimensions personnalisées semble excellente, c’est plus facile à dire qu’à faire. Définir et sélectionner les dimensions les plus pertinentes nécessite de parvenir à un consensus, ce qui est souvent un processus fastidieux : les parties prenantes ont généralement des priorités différentes. Mais ce n'est pas tout; vous devez également établir des processus de mesure de la qualité des données et intégrer des outils de qualité des données aux flux de travail existants, ce qui garantit une équipe dédiée possédant une expertise dans la gestion de la qualité des données.

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Création et mise en œuvre d'un cadre de qualité des données

Il va sans dire que vous devez comprendre les besoins de votre entreprise dans les moindres détails avant de vous lancer dans la création et la mise en œuvre d'un cadre de qualité des données. Pour commencer, identifiez les éléments de données qui déterminent les principales décisions commerciales. S'agit-il d'informations sur les clients pour les campagnes marketing, de données sur les produits pour les ventes ou de documents financiers pour la comptabilité ?

Définir les objectifs et les dimensions de la qualité des données

Vos objectifs en matière de qualité des données doivent varier en fonction des besoins du service afin de garantir leur alignement avec les besoins de l'entreprise. Définissez ce que signifie « bonnes données » pour votre organisation en utilisant des dimensions pertinentes de qualité des données. Cela dit, définir les objectifs et les dimensions de la qualité des données peut être un défi pour plusieurs raisons.

Premièrement, les « bonnes données » peuvent signifier différentes choses pour différentes parties de votre organisation. L'équipe marketing peut donner la priorité à l'exactitude des coordonnées des clients, tandis que le service financier peut se soucier davantage de l'exhaustivité et de l'actualité des données financières.

Deuxièmement, il existe généralement un compromis entre les différentes dimensions de la qualité des données. Par exemple, pour atteindre une précision de 100 %, il peut être nécessaire de saisir manuellement de nombreuses données, ce qui ralentit le processus (rapidité). Troisièmement, les sources de données externes peuvent présenter des problèmes de qualité inhérents indépendants de votre volonté. Un exemple simple serait celui des adresses de clients provenant d’une liste achetée présentant un taux d’erreur plus élevé que les informations collectées en interne.

N'oublions pas que les objectifs que vous fixez aujourd'hui devront être mis à jour pour refléter les priorités futures à mesure que les besoins de votre entreprise et l'utilisation des données évoluent au fil du temps.

Définir des normes et des mesures de qualité des données

Avant de pouvoir établir des normes et des mesures, vous devez évaluer l'état actuel de la qualité des données dans votre organisation pour identifier les incohérences, les inexactitudes et les lacunes dans les données des différents systèmes et services. Ces problèmes proviennent généralement de sources de données disparates, d’un manque de procédures de saisie de données standardisées et de mesures de gouvernance des données insuffisantes. Utilisez des outils spécialisés pour accélérer le processus.

Une fois que l'état actuel de vos données est clair, définissez des normes de qualité et des mesures pour chaque dimension de qualité des données. Définir des seuils acceptables pour la qualité des données afin de garantir la cohérence et la fiabilité.

Élaborer des politiques et des procédures de qualité des données

Ensuite, en plus de créer des politiques et des procédures pour la gestion de la qualité des données, définissez clairement la responsabilité de la qualité des données. Qui crée les normes de qualité des données ? Qui les contrôle et les applique ? Cela nécessite également de mettre en place des règles pour garantir que les données entrantes respectent vos normes. Cela pourrait impliquer de définir des formats de données, des plages de valeurs acceptables ou des champs obligatoires.

Tirer parti des outils de qualité des données, tels que les outils de profilage des données, les logiciels de nettoyage des données et les plateformes de surveillance de la qualité des données, pour automatiser la validation des données et des contrôles de qualité dans le cadre de vos pipelines d'ingestion et de traitement de données. L’objectif est d’identifier les problèmes le plus tôt possible et d’éviter qu’ils ne se répercutent en aval.

Surveiller et contrôler la qualité des données

Sur la base des dimensions que vous avez déjà définies plus tôt dans le processus, établissez des KPI pour mesurer la qualité des données. Vous pouvez mettre en œuvre des alertes automatisées pour détecter les problèmes de qualité des données en temps réel afin de simplifier le processus. Pour garantir des progrès continus, demandez à votre comité de gouvernance des données d’examiner régulièrement ces mesures et KPI.

Le cadre de qualité des données ne s'arrête pas là : l'examen régulier de vos processus de qualité des données en fonction des informations issues de la surveillance et leur adaptation pour répondre à l'évolution des besoins constituent un élément essentiel du cadre.

Conseils et bonnes pratiques

  • Communiquez clairement les objectifs, les normes et les meilleures pratiques en matière de qualité des données au sein de votre organisation.
  • Concentrez-vous sur l'amélioration de la qualité des données pour les ensembles de données ayant l'impact commercial le plus significatif, par exemple les informations client, les données de vente ou les enregistrements financiers.
  • Intégrer les initiatives de qualité des données à des processus de gestion des données plus larges, tels que intégration de données, migration de donnéeset une Gestion des données de référence, pour garantir la cohérence et l’alignement dans toute l’organisation.
  • Assurez-vous que les données liées à des domaines tels que la santé ou la finance répondent aux normes du secteur et aux exigences réglementaires.
  • Utiliser le moderne outils de gestion des données avec des fonctionnalités intégrées de gouvernance des données, telles que Astera, pour automatiser les tâches de profilage, de validation et de nettoyage des données.
  • Effectuer des examens et des audits réguliers du cadre de qualité des données pour évaluer son efficacité et identifier les domaines à améliorer.

Tout mettre ensemble

La qualité des données n’est pas une solution ponctuelle ; c'est un effort continu. Ce qui le rationalise pour votre organisation est un cadre de qualité des données sur mesure, qui répond directement à vos défis uniques en matière de qualité des données. Cependant, compte tenu de l'augmentation exponentielle du volume de données et des problèmes de qualité des données qui y sont associés, votre organisation a besoin d'un cadre de qualité des données renforcé par un système moderne. plateforme de gestion des données avec des fonctionnalités avancées de qualité des données et de gouvernance, telles que Astera Pile de données.

Astera Pile de données est une plate-forme de gestion de données de bout en bout alimentée par l'IA et dotée de puissantes capacités de qualité et de gouvernance des données. Son interface utilisateur 100 % sans code facilite le profilage, la validation et le nettoyage des données, même pour les utilisateurs professionnels.

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