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L'automatisé, Pas de code Pile de données

Apprener comment Astera Data Stack peut simplifier et rationaliser la gestion des données de votre entreprise.

Qu’est-ce que la gestion de la qualité des données ? Un guide complet

Avril 3rd, 2024

Gestion de la qualité des données

Nous avons tous entendu parler des données volumes devenir trop important pour être géré efficacement.

Ainsi, selon un rapport récent, le marché du Big Data et de l'analyse devrait croître à un TCAC de près de 15 % entre 2023 et 2028. Il pourrait valoir bien plus de 600 milliards de dollars d'ici 2028. Et bien que cela soit vrai, ce n'est qu'un des problèmes. L’autre concerne le manque de gestion solide de la qualité des données. Les organisations axées sur les données ne négligent aucun effort pour garantir que toutes leurs décisions commerciales s'appuient sur des données saines.

Qu'est-ce que la gestion de la qualité des données ?

La gestion de la qualité des données est un ensemble de stratégies, de méthodologies et de pratiques qui fournissent aux organisations des données fiables et adaptées à la prise de décision et d'autres initiatives de BI et d'analyse. Il s'agit d'un processus complet et continu d'amélioration et de maintien de la qualité des données à l'échelle de l'entreprise. Une gestion DQM efficace est essentielle pour une analyse de données cohérente et précise, garantissant ainsi des informations exploitables à partir de vos informations.

En bref, la gestion de la qualité des données consiste à établir un cadre basé sur des stratégies qui alignent les efforts d'une organisation en matière de qualité des données sur ses buts et objectifs globaux.

Contrairement à la croyance populaire, la gestion de la qualité des données ne se limite pas à identifier et corriger les erreurs dans les ensembles de données. Par conséquent, il est tout aussi important de savoir en quoi consiste la gestion de la qualité des données :

  • Il ne s'agit pas seulement de correction des données, mais seulement d'une partie de la gestion de la qualité des données.
  • La gestion de la qualité des données n'est pas une solution ponctuelle : c'est un processus continu, un peu comme intégration de données is
  • Il ne s'agit pas d'un jeu réservé à un seul service : c'est la responsabilité de chaque service qui travaille avec des données.
  • Cela ne se limite pas à la technologie et aux outils : les personnes et les processus sont des éléments clés du cadre de gestion de la qualité des données
  • La gestion de la qualité des données n'est jamais une approche universelle : elle doit être adaptée pour atteindre les objectifs de l'entreprise.

Pourquoi la gestion de la qualité des données est-elle importante pour les entreprises ?

C'est comme expliquer pourquoi une fondation solide est importante pour construire un gratte-ciel. Tout comme la stabilité et la longévité d'un gratte-ciel dépendent de la qualité des matériaux utilisés pour construire et renforcer sa base, le succès d'une organisation dépend de la qualité des données utilisées pour prendre des décisions stratégiques.

On peut donc conclure sans se tromper que les décisions sont aussi efficaces que la fiabilité et l’exactitude des données sur lesquelles elles sont fondées. Et lorsque les entreprises s’appuient fortement sur les données pour formuler leurs stratégies, allouer des ressources, comprendre leurs publics cibles ou même innover, elles doivent s’assurer de n’utiliser que des données saines. C’est précisément ce que la gestion de la qualité des données aide les organisations : elle garantit que toutes leurs initiatives basées sur les données s’appuient sur des données de haute qualité.

Voici d’autres raisons pour lesquelles la gestion de la qualité des données est importante :

  • La gestion de la qualité des données et la gouvernance aident les organisations à se conformer aux exigences industrielles et réglementaires.
  • Si cela est bien fait, cela réduit les coûts associés aux erreurs et aux incohérences dans les données ainsi que la perte potentielle de revenus qui peut en résulter.
  • Une gestion efficace de la qualité des données signifie que les équipes passent moins de temps à s'améliorer qualité des données et plus de temps pour innover.

Le modèle pour une gestion efficace de la qualité des données

L'efficacité et la durabilité sont essentielles lorsqu'il s'agit de mettre en œuvre une stratégie globale de gestion de la qualité des données. Dans un premier temps, il s’agit d’évaluer l’état actuel de l’organisation et ses besoins en matière de qualité des données. Cela comprend l’identification des problèmes de qualité des données et leur impact sur la prise de décision et l’efficacité opérationnelle globale. Une fois la situation actuelle clarifiée, une organisation effectuera généralement le parcours suivant :

Définir des objectifs clairs

Ces objectifs servent de lignes directrices stratégiques qui alignent les efforts de l'organisation sur ses objectifs commerciaux plus larges. Les objectifs doivent être spécifiques et mesurables pour garantir que tous les efforts de qualité des données sont utiles, par exemple en réduisant les inexactitudes des données d'un certain pourcentage.

Mettre en place une équipe compétente

Une fois les objectifs définis, la prochaine étape pour mettre en œuvre la gestion de la qualité des données consiste à créer une équipe interfonctionnelle composée de professionnels de l'informatique, de gestionnaires de données et d'autres experts du domaine. Cette équipe de spécialistes définit les processus qui permettront à l'organisation d'atteindre ses objectifs en temps opportun. Il collabore également et définit les normes et directives organisationnelles en matière de qualité des données qui dictent la manière dont les équipes doivent gérer les données au sein de l'organisation pour garantir fiabilité des données et la précision. 

Définir des indicateurs clés 

L’équipe de gestion de la qualité des données identifiera et définira également des indicateurs clés pour mesurer les progrès. Les mesures de qualité des données fournissent non seulement un aperçu de l’état actuel de la qualité des données, mais servent également de boussole pour atteindre des objectifs prédéfinis. De cette façon, l’équipe peut identifier les domaines qui nécessitent une attention particulière et apporter rapidement des ajustements éclairés à ses stratégies. 

Tirer parti des outils de qualité des données 

Investir dans le moderne outils de qualité des données simplifiera et automatisera plusieurs aspects de la gestion de la qualité des données. Par exemple, ces outils permettent aux utilisateurs de traiter facilement de grands ensembles de données au lieu de nettoyer et de valider manuellement des ensembles de données. Les outils de qualité des données offrent également une plate-forme centralisée pour surveiller les mesures de qualité des données et suivre les progrès, amplifiant ainsi la capacité de l'organisation à gérer la qualité des données de manière proactive. C'est pourquoi ces outils font partie intégrante de la stratégie globale de gestion de la qualité des données. 

Favoriser la culture de la qualité des données

Pour garantir que la gestion de la qualité des données ne reste pas limitée à un seul service, l'organisation doit décider de la manière dont elle envisage de favoriser une culture de la qualité des données à tous les niveaux. Il devrait inclure des programmes de formation, des ateliers et des initiatives de communication dans le cadre de sa stratégie globale de gestion de la qualité des données. Reconnaître et récompenser les individus et les équipes pour leurs contributions à la qualité des données peut également jouer un rôle central dans le développement d'une culture qui valorise les données précises comme un atout stratégique. 

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Composantes essentielles de la gestion stratégique de la qualité des données 

L’objectif de la gestion stratégique de la qualité des données doit être de trouver un équilibre entre cohérence et flexibilité des données, tout en s’adaptant aux variations acceptables qui existent normalement dans les données du monde réel. Les directives sur la qualité des données précisent les formats, l'utilisation de codes standardisés et les conventions de dénomination des différents champs de données. Ils pourraient également indiquer une plage de variations acceptables dans les données. Par exemple, il est assez courant que les adresses aient plusieurs variantes telles que « Rue » et « St ». ou « Road » et « Rd », et ainsi de suite.

Plusieurs composants principaux fonctionnent ensemble pour garantir l’exactitude des données. Ceux-ci inclus: 

  • Profilage des données: Profilage des données consiste à comprendre en profondeur les données commerciales en analysant leur structure, leur contenu et leurs relations. Il s'agit d'un processus systématique qui permet aux organisations d'acquérir une vue globale de la santé de leurs données en identifiant les anomalies et les incohérences qui y existent. Les incohérences incluent généralement des valeurs manquantes, des enregistrements en double, des écarts de formatage, des valeurs aberrantes, etc. L'identification proactive de ces problèmes de qualité des données contribue grandement à prévenir des erreurs coûteuses et une perte potentielle de revenus due à des décisions basées sur des données inexactes. 
  • Nettoyage des données: Nettoyage des données dans la gestion de la qualité des données, il s'agit d'une série de procédures visant à améliorer la qualité globale des données en identifiant et en éliminant les erreurs et les inexactitudes. Alors que le profilage des données fournit uniquement des informations sur la santé des données sans les altérer réellement, le nettoyage des données implique la suppression des enregistrements en double, la correction des valeurs manquantes et la rectification des points de données inexacts.  
  • Enrichissement des données : Dans le cadre de la gestion de la qualité des données, l'enrichissement des données améliore encore la compréhension de l'organisation de ses données en fournissant un contexte supplémentaire. Cela implique l’ajout d’informations supplémentaires pertinentes provenant de sources externes fiables, ce qui augmente la valeur globale de l’ensemble de données. L'ajout de données supplémentaires améliore également leur exhaustivité. Par exemple, l’ajout d’informations démographiques aux dossiers clients peut être un moyen de compléter l’ensemble de données et de fournir une vue globale des données clients. 
  • La validation des données: L'équipe de gestion de la qualité des données définit des règles et des normes spécifiques auxquelles les données doivent se conformer avant de pouvoir être considérées comme valides. Par exemple, si vous collectez des âges, un la validation des données La règle de validation peut stipuler que l'âge doit être compris entre 0 et 200. De même, la règle de validation peut exiger un nombre spécifique de chiffres ou un modèle particulier pour que les numéros de téléphone soient valides. De cette façon, les entreprises peuvent s'assurer que leurs données répondent aux normes de qualité définies avant de les utiliser pour la BI et l'analyse. 
  • Surveillance et rapport: La mise en place de processus pour maintenir la qualité des données à elle seule n’est jamais suffisante. Une approche durable nécessite un suivi et un reporting continus, ce qui nécessite la mise en place de KPI et de mesures spécifiques. Ces mesures peuvent inclure les taux d’exactitude des données, les pourcentages d’exhaustivité des données ou le nombre de champs manquants. De cette façon, les entreprises peuvent identifier et résoudre de manière proactive les problèmes émergents avant qu’ils ne se transforment en un problème plus grave.

Gestion de la qualité des données et gouvernance des données 

En parlant de gestion de la qualité des données, il existe un autre élément de gestion des données qui garantit que les données restent sécurisées et exactes—gouvernance des données. 

Bien que ces concepts soient étroitement liés, notamment en matière de qualité des données, ils répondent à des objectifs différents. La gouvernance des données est un ensemble de politiques, de normes et de processus permettant de gérer et de contrôler les données dans l'ensemble de l'organisation. Cela implique des aspects stratégiques et organisationnels de la gestion des données, ce qui signifie que l’amélioration de la qualité des données n’est pas l’objectif principal. L'accent est mis sur la gestion efficace et efficiente des données pour atteindre les objectifs de l'organisation. Cependant, une gestion efficace des données nécessite en soi des données précises et fiables, et c’est là qu’intervient la gestion de la qualité des données. 

Par rapport à la gouvernance des données, la gestion de la qualité des données se concentre explicitement sur la mise en œuvre de processus qui améliorent et maintiennent directement la qualité des données organisationnelles. Cela implique plusieurs activités, telles que le profilage et le nettoyage des données, entre autres, qui contribuent à préserver la qualité des données. Par exemple, la gouvernance des données définit que les données de santé doivent être exactes pour soutenir la prise de décision, et la gestion de la qualité des données mettra en œuvre cette politique à l'aide d'outils de qualité des données et d'autres processus. 

Autant dire que ces deux concepts sont essentiels et se complètent pour construire un cadre de gestion de données efficace. Même si les politiques de gouvernance des données sont bien définies, elles ne seront bonnes sur le papier que si la gestion de la qualité des données fait défaut. De même, pour saper les efforts déployés en matière de gestion de la qualité des données, il suffit de politiques incohérentes résultant d’une mauvaise gouvernance des données. 

La gestion de la qualité des données est un processus continu 

Contrairement à certains processus qui constituent des efforts ponctuels, par exemple, migration de données, la gestion de la qualité des données est un processus continu qui doit s'adapter aux changements de l'organisation, de ses données et du paysage technologique. Et à juste titre, compte tenu des progrès rapides de la technologie et de la dépendance toujours croissante à l’égard des données. 

Modification des exigences commerciales

Les organisations évoluent avec le temps. De l’introduction de nouveaux produits et services à la mise en œuvre de processus plus simples et plus raffinés, leurs exigences continuent d’évoluer. Et dans ce paysage commercial dynamique, il est impossible que les données organisationnelles restent statiques. Des activités telles que l'expansion sur de nouveaux marchés et les fusions et acquisitions entraînent des changements dans les formats de données et leurs modèles d'utilisation, ce qui peut par conséquent avoir un impact sur la gestion de la qualité des données. 

Les avancées technologiques 

Dans le monde technologique d'aujourd'hui, de nouveaux outils et technologies sont toujours à l'horizon, attendant de changer la façon dont les données sont collectées, stockées et consommées. L’adoption de ces outils et technologies a un impact sur les données et leur qualité. Il est donc primordial que les responsables de la gestion de la qualité des données protègent intégrité des données car ces technologies sont intégrées dans les processus métier. Cela impliquerait d’adapter les stratégies de gestion de la qualité des données et d’inculquer une culture d’apprentissage continu pour rester au courant de ces avancées. 

Mises à niveau du système existant

La modernisation des systèmes existants implique généralement la migration d’une grande partie des données depuis des systèmes sur site séculaires vers le cloud. Bien qu'il semble s'agir d'un processus ponctuel, ce mouvement de données nécessitera la transformation et la validation de quantités considérables de données pour répondre aux exigences de la nouvelle destination. En plus de cela, cela comprend également la surveillance des flux de données pour identifier et rectifier les écarts à mesure qu’ils surviennent. 

Pour réaliser tout cela et garantir que seules les données saines parviennent au nouveau référentiel basé sur le cloud, l'organisation aura besoin d'une gestion fiable de la qualité des données à chaque étape du processus. 

Volume de données 

Et puis, nous avons le cas d’une augmentation sans fin du volume de données. Avec le Big Data et l’IoT, il peut être difficile d’imaginer l’ampleur et la vitesse à laquelle les données circulent. En fait, l’absence d’un système de gestion de la qualité des données, même pendant une fraction de seconde, rendrait les données inutiles, que ce soit pour la prise de décision ou pour d’autres initiatives de BI et d’analyse. 

Meilleures pratiques de gestion de la qualité des données 

En ce qui concerne la gestion des données, et en particulier la gestion de la qualité des données, il existe un ensemble de lignes directrices établies et de bonnes pratiques qui représentent l'aboutissement de l'expérience, de la recherche et des connaissances du secteur, essentielles pour atteindre des normes optimales de qualité des données. Bien que la liste puisse être longue, voici quelques bonnes pratiques en matière de gestion de la qualité des données : 

  • Collaboration interfonctionnelle : La gestion de la qualité des données sans collaboration intra-entreprise est aussi efficace qu'un navire naviguant dans des eaux dangereuses avec un équipage sans coordination. La gestion de la qualité des données n’est pas la seule responsabilité d’un seul service ; c'est un effort collectif. En termes simples, les problèmes liés aux données surgiront de manière incontrôlée sans un travail d'équipe entre les différents départements. Au contraire, ces problèmes peuvent être identifiés et résolus dès le début si les principales parties prenantes collaborent et travaillent ensemble. 
  • Propriété des données: L’un des moyens de favoriser une culture de propriété des données consiste à attribuer des responsabilités pour des ensembles de données spécifiques. Une équipe désignée comme dépositaire des données se sentira responsabilisée et motivée pour garantir l'exactitude des données tout au long de leur cycle de vie. De plus, les propriétaires de données peuvent collaborer avec d’autres parties prenantes pour appliquer des politiques de gestion de la qualité des données, promouvant ainsi la responsabilité et la transparence au sein de l’organisation. 
  • Documentation des données : La tenue à jour d'une documentation complète sur les sources de données, les transformations et les règles de qualité est fondamentale pour la gestion de la qualité des données. Cette documentation permet aux organisations d'établir une traçabilité claire qui retrace les origines des données, les aidant ainsi à comprendre le parcours des données depuis leur création jusqu'à leur état actuel. Cela leur permet également d’avoir un aperçu de la manière dont les données brutes ont été modifiées ou traitées. 
  • Former les utilisateurs de données : Offrir une formation régulière aux employés sur l’importance de la gestion de la qualité des données et leur rôle dans le maintien de données exactes devrait être l’une des principales priorités. Les utilisateurs qui connaissent et comprennent bien les directives en matière de qualité des données seront en mesure de collecter, traiter et analyser les données en appliquant les meilleures pratiques. De plus, lorsque les individus des différents départements comprennent l'impact de leurs actions liées aux données sur les autres, ils sont plus susceptibles de communiquer et de collaborer pour maintenir l'exactitude des données. 
  • Amélioration itérative : Réaliser que la gestion de la qualité des données est une amélioration itérative, c'est reconnaître qu'il ne s'agit pas simplement d'un effort ponctuel mais d'un cheminement continu. Les organisations qui continuent d’améliorer leurs efforts de gestion de la qualité des données en fonction des exigences commerciales restent adaptables face à l’évolution des défis liés aux données. Un engagement en faveur d’une amélioration continue garantit que les stratégies de gestion de la qualité des données restent alignées sur l’évolution du paysage à mesure que les sources de données se développent et que de nouvelles technologies émergent.

Simplifiez la gestion de la qualité des données avec Astera 

Astera est un bout en bout solution de gestion de données propulsé par l’automatisation et l’intelligence artificielle (IA). Astera offre des fonctionnalités intégrées qui simplifient la gestion de la qualité des données pour tous les types d'utilisateurs, quelles que soient leurs connaissances ou expertises techniques. Du profilage des données à la validation des données en passant par la définition de règles de qualité des données, tout est une question de glisser-déposer et de pointer-cliquer. 

Gestion de la qualité des données - Astera

Gestion de la qualité des données – Santé des données affichée dans Asterade l'interface utilisateur

Mais ce n'est pas tout. Astera propose également des contrôles de santé en temps réel. Il s'agit de visuels interactifs qui fournissent un profil de l'ensemble des données, ainsi que des colonnes individuelles, afin que les utilisateurs puissent identifier directement les problèmes de qualité des données tels que le nombre de champs manquants, les enregistrements en double, etc. 

Prêt à faire le premier pas vers des données saines ? Nous contacter ou contactez l'un de nos experts en solutions de données au +188877 ASTERA.

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