7 mesures de qualité des données pour évaluer la santé de vos données

Quelle que soit leur taille, toutes les organisations dépendent fortement des données qu’elles collectent et gèrent. Ces données vont des informations client aux enregistrements de ventes, en passant par les performances des employés, etc. Cependant, si ces données sont inexactes, obsolètes ou incomplètes, elles deviennent davantage un passif qu’un atout, ce qui rend plus important d’en mesurer l’état. Pour ce faire, ils ont besoin mesures de la qualité des données adaptés à leurs besoins spécifiques.

Les organisations utilisent des mesures de qualité des données, également appelées mesures de mesure de la qualité des données, pour évaluer les différents aspects, ou dimensions, de la qualité des données au sein d'un système de données et mesurer la qualité des données par rapport à des normes et exigences prédéfinies.

Qu'est-ce que la qualité des données?

Qualité des données mesure la capacité des données à répondre aux critères d'exhaustivité, d'exactitude, de validité, d'unicité, d'actualité et d'adéquation à l'usage prévu. Les données qui répondent aux exigences fixées par l'organisation sont considérées comme de haute qualité : elles répondent à leur objectif et aident à prendre des décisions éclairées.

Par exemple, les données de haute qualité dans un système de santé consistent en des dossiers de patients précis et à jour comprenant les données démographiques, les antécédents médicaux, les diagnostics, les traitements et les résultats des patients. Un ensemble de données aussi détaillé est conservé par des analystes qualifiés de la qualité des données, ce qui est important pour une meilleure prise de décision et des soins aux patients.

Ces professionnels effectuent des évaluations de la qualité des données en évaluant individuellement chaque mesure de qualité des données et en estimant la santé globale des données. L'agrégat fournit aux organisations un certain pourcentage pour définir l'exactitude des données.

Que sont les mesures de qualité des données ?

Les mesures de qualité des données sont des indicateurs spécifiques utilisés pour évaluer la qualité ou la qualité d'un ensemble de données. En d’autres termes, si l’ensemble de données est adapté à son objectif. Dans le cadre de gestion de la qualité des données, ces métriques permettent de quantifier l'état des données à l'aide de critères spécifiques définis et appliqués objectivement. Par exemple, vous pouvez configurer des mesures de qualité des données particulières pour mesurer le pourcentage d'enregistrements incomplets, compter le nombre d'entrées incorrectes ou déterminer la proportion de données en double.

Pourquoi est-il nécessaire de disposer de mesures de mesure de la qualité des données ?

Les mesures de qualité des données ne sont pas seulement une préoccupation technique ; ils ont un impact direct sur les résultats d'une entreprise. Gartner rapporte que les organisations perdent en moyenne 12.9 millions de dollars chaque année en raison de données de mauvaise qualité. En outre:

•  41% des données les projets d’entrepôt échouent, principalement en raison d’une qualité de données insuffisante.
• 67% des responsables marketing pensent que la mauvaise qualité des données a un impact négatif sur la satisfaction des clients.
• En raison de la mauvaise qualité des données, les entreprises peuvent perdre 8% à 12% de leurs revenus.

Désormais, pour atténuer les conséquences de données de mauvaise qualité, il faut quelque chose qui quantifie l'état actuel des données, et pour ce faire, vous avez besoin de mesures de qualité des données. Ces métriques évaluent les données dans quatre dimensions clés :

• Intrinsèque: Se concentre sur la crédibilité, l'objectivité et la réputation des données.
• Contextuel: Met l’accent sur la pertinence, l’actualité et l’exhaustivité des données.
• Représentatif : Se concentre sur le formatage et la présentation des données.
• Accessibilité: Traite de la facilité d’accès aux données.

Ces dimensions de la qualité des données sont essentielles à un cadre de qualité des données et contribuer à garantir que les données sont complètes et fiables. À l’aide des mesures de qualité des données, vous pouvez définir des objectifs ciblés pour guider vos équipes dans la résolution des problèmes courants de qualité des données.

7 mesures de qualité des données à suivre

Les mesures de qualité des données peuvent varier en fonction du secteur et de l'utilisation prévue des données. Cependant, certaines mesures sont couramment adoptées dans de nombreux secteurs en raison de leur importance fondamentale dans l’évaluation de la santé des données. Voici quelques exemples de mesures de qualité des données fréquemment utilisées :

1. Taux d'exhaustivité

Il fait référence à la mesure dans laquelle un ensemble de données contient tous les éléments de données requis ou attendus. Le taux d'exhaustivité mesure la proportion d'entrées de données complètes par rapport au nombre total d'entrées attendues dans l'ensemble de données. Ce ratio nous aide à comprendre si les données sont complètes et contient toutes les informations nécessaires pour tirer des conclusions correctes.

Par exemple, une base de données clients nécessite des informations client telles que le nom, l'adresse, l'adresse e-mail et le numéro de téléphone pour chaque client. Si la base de données contient un ou plusieurs champs manquants, nous aurions un taux d'exhaustivité inférieur, indiquant une qualité inférieure des données. De même, un taux d’exhaustivité élevé indique des enregistrements de données complets utiles à l’analyse.

2. Coûts du stockage des données

Parfois, les coûts de stockage des données continuent d’augmenter alors que la quantité de données utilisables reste la même. Cela se produit en raison de redondances, de duplications et d’incohérences au sein des ensembles de données et est le signe de données de mauvaise qualité. Des données malsaines compliquent également les processus de sauvegarde et de restauration, car la recherche et la restauration de données précises deviennent difficiles en cas de perte de données. À l’inverse, si vos opérations sur les données restent constantes mais que vous observez une baisse des coûts de stockage des données, il est probable que vos données soient de haute qualité.

3. Rapport données/erreurs

Le taux d'erreur est une mesure permettant de déterminer le pourcentage d'enregistrements incorrects dans un ensemble de données par rapport au nombre total d'enregistrements. Le taux d'erreur vous aide à identifier les zones problématiques en fournissant un pourcentage de données erronées.

Pour calculer le taux d'erreur, vous divisez le nombre d'enregistrements contenant des erreurs par le nombre total d'enregistrements dans votre ensemble de données. Supposons que vous ayez une liste de 1000 100 adresses et que 100 d’entre elles contiennent des erreurs telles que des codes postaux erronés ou des noms de villes mal orthographiés. Le taux d'erreur serait de 1000/0.10, ce qui équivaut à 10 ou 10 %. Ce résultat signifie que XNUMX % de vos données d'adresse sont incorrectes.

4. Indice de rapidité

Cette mesure de la qualité des données évalue la rapidité avec laquelle les données sont collectées, traitées et disponibles pour utilisation. Pour ce faire, il s'intéresse au temps écoulé entre l'occurrence d'un événement et la disponibilité de ses données. Par exemple, si vous avez besoin de certaines données prêtes toutes les 30 minutes, et c'est le cas, ces données seront considérées comme opportunes. Un indice d'actualité plus élevé indique que les données sont facilement accessibles et à jour. De même, un indice de rapidité plus faible suggère des inefficacités ou des retards dans la livraison ou la disponibilité des données.

5. Quantités de données sombres

Les données sombres font référence aux données qu'une organisation collecte, traite et stocke mais n'utilise à aucune fin. Toutes les grandes quantités de données collectées par les organisations ne sont pas toutes considérées comme des données sombres. Il devient « obscur » principalement parce qu’il n’est pas activement utilisé ou géré.

Les données sombres peuvent devenir un problème de qualité des données pour les raisons suivantes :

• Ils peuvent contenir des informations obsolètes ou inexactes, ce qui a un impact sur l'exactitude et la fiabilité globales des ensembles de données de votre entreprise.
• Il comprend souvent des informations sensibles non protégées, exposant ainsi un risque de violation de données.

Les données sombres n'impliquent pas nécessairement une mauvaise qualité des données, mais peuvent indiquer des domaines dans lesquels la qualité des données pourrait être compromise.

6. Score de cohérence

Une autre mesure de la qualité des données à suivre est la cohérence des données, qui fait référence à leur uniformité et à leur cohérence entre diverses sources, systèmes et périodes. Le score de cohérence peut être mesuré en définissant un seuil qui indique l'ampleur de la différence qui peut exister entre deux ensembles de données. Si les informations concordent, on dit qu’elles sont cohérentes. Généralement robuste intégration de données des stratégies sont utilisées pour éliminer toute incohérence dans plusieurs systèmes de données.

7. Taux de duplication

Il mesure la proportion d'entrées ou d'enregistrements en double dans un ensemble de données. Il confirme si les informations fournies dans un ensemble de données sont uniques et n'apparaissent qu'une seule fois. La duplication peut être présente dans les ensembles de données contenant des données client mais peut être supprimée.

Les outils et algorithmes de déduplication des données identifient et suppriment les enregistrements en double de l'ensemble de données. Les outils comparent les entrées en fonction de critères prédéfinis, tels que des seuils de similarité. Ils fusionnent ou suppriment ensuite les doublons en conséquence.

Comment utiliser efficacement les mesures de qualité des données ?

Il n’existe pas d’approche unique pour les mesures de mesure de la qualité des données ; ils dépendent des objectifs de votre entreprise, de la provenance de vos données et des règles que vous suivez. Comprendre ces facteurs est la clé pour utiliser efficacement les mesures de qualité des données. Voici comment vous pouvez utiliser au mieux ces mesures.

Comprendre vos exigences de contenu et votre modèle de données

Pour mettre en œuvre efficacement des mesures de qualité des données, vous devez comprendre clairement à quoi devraient ressembler vos données et comment elles doivent se comporter : ce sont vos « exigences de contenu ». Parallèlement à vos exigences en matière de contenu, vous avez besoin d'un « modèle de données », essentiellement un plan de la manière dont vos données sont structurées et liées au sein de votre base de données ou de votre système de données. Ce modèle permet de garantir que vos métriques de données sont adaptées à la manière dont vos données sont organisées.

Définissez vos dimensions de qualité des données

Définissez stratégiquement les dimensions de la qualité des données afin de pouvoir utiliser les mesures de qualité des données les plus pertinentes pour surveiller la santé des données. Il vous permet d'employer une approche ciblée qui améliore la fiabilité et l'utilité de vos données. Par exemple, lors de l’analyse de transactions financières, la priorisation des dimensions de qualité des données telles que l’exactitude et la cohérence garantit que les données sont uniformes et correctes.

Alternativement, si vous gérez une campagne marketing, donner la priorité à l’exhaustivité et à la pertinence des données clients vous permet d’ajuster efficacement votre message. Au fur et à mesure que vous affinez ces dimensions clés, vous constaterez de nettes améliorations de vos mesures, telles qu'une plus grande précision des données et une plus grande exhaustivité, en fonction de vos domaines d'intervention.

Fixez des objectifs clairs pour vos mesures de qualité des données

Fixer des objectifs réalistes en matière de qualité des données peut améliorer les performances globales de vos métriques. Par exemple, supposons que vous souhaitiez vous assurer que les informations sur vos clients sont presque toujours complètes. La définition d'une plage cible basée sur vos objectifs et les normes de l'industrie, comme ne pas avoir plus de 3 % de vos données incomplètes, établit des attentes claires et relie vos mesures de qualité des données à des résultats spécifiques, comme l'amélioration de l'expérience d'achat d'un utilisateur. De plus, documenter des cas d'utilisation particuliers peut aider vos équipes à prendre conscience de l'importance d'aligner la qualité des données sur les objectifs commerciaux et à démontrer comment ces mesures s'intègrent dans votre stratégie commerciale plus large.

Surveillez régulièrement vos mesures de qualité des données

Gardez un œil attentif sur les mesures de qualité de vos données et mettez-les à jour si nécessaire. En reprenant l'exemple de la définition d'une plage ou d'un nombre cible, si, après la surveillance, vous découvrez que vos données client affichent plus de 3 % de valeurs manquantes (supérieures à votre objectif défini), vous devez évaluer davantage pour identifier les problèmes sous-jacents. Même si la première réaction pourrait être de réévaluer l'ensemble de votre gestion des données stratégies, il est recommandé d’examiner des facteurs plus spécifiques et immédiatement pertinents. Des problèmes tels que des erreurs de saisie de données ou des défauts dans les méthodes de collecte de données en sont souvent la cause et doivent être résolus avant d’envisager des changements stratégiques plus larges.

Conclusion

Bien que la gestion de la qualité des données puisse être difficile car elle coûte beaucoup de temps et d’argent aux entreprises, elle peut être améliorée à l’aide d’indicateurs clés de la qualité des données. Ces mesures fournissent un moyen clair et quantifiable d’évaluer et d’améliorer l’exactitude, la cohérence et la fiabilité des données. Intégrer un outil complet comme Astera peut être particulièrement efficace pour renforcer davantage ces efforts.

Astera améliore la gestion des données en offrant des fonctionnalités telles que des transformations automatisées de nettoyage des données, des règles de qualité des données personnalisables et un profilage et une validation approfondis des données, garantissant que les données répondent aux normes de qualité et sont gérées efficacement à grande échelle.

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