Qu'est-ce que la qualité des données et pourquoi est-ce important ?

Qu'est-ce que la qualité des données ?

La qualité des données est la mesure de la santé des données à travers plusieurs dimensions, telles que l'exactitude, l'exhaustivité, la cohérence, la fiabilité, etc. Elle sert de base sur laquelle votre équipe de données peut construire une infrastructure d'informations fiable pour tous vos processus et initiatives basés sur les données. qu'il s'agisse d'analyser des données, d'extraire des informations significatives ou de mettre en œuvre des stratégies commerciales réussies. Bref, la qualité de vos données impacte directement l’efficacité de vos décisions.

Il est important de noter que la qualité des données va au-delà du simple fait de cocher une case : il s’agit d’un engagement continu à préserver l’exactitude et la fiabilité de vos données. En d’autres termes, des données de haute qualité résultent d’une gestion de la qualité des données, un effort continu pour garantir que seules des données précises guident tous vos efforts de BI et d'analyse. Cela implique la mise en œuvre de processus robustes, la validation de l'exactitude et le maintien de la cohérence dans le temps, conduisant à un source unique de vérité (SSOT).

Pourquoi la qualité des données est-elle importante ?

Parlons maintenant de l'importance de la qualité des données. Qu’est-ce qui rend cela si important ? En termes simples, le plus les données sont saines, meilleur est le résultat.

La santé de vos données affecte directement l’efficacité de plusieurs cadres cruciaux qui renforcent votre organisation. Garantir l’exactitude de vos données vous permet de renforcer activement les outils mêmes que vous utilisez pour les gérer et les analyser. Votre cadre de gouvernance des données ne parviendra probablement pas à appliquer correctement les contrôles d’accès ou à garantir une conformité totale si vos données sont truffées d’erreurs et d’incohérences. Il en va de même pour la sécurité des données. Les données sales, comportant des erreurs et des informations manquantes, rendent plus difficile pour vos équipes chargées des données d'identifier les activités suspectes ou d'isoler les menaces.

La qualité des données affecte également la fiabilité et la convivialité de votre catalogue de données— des données de haute qualité conduisent à un catalogue utile, et un catalogue de données bien entretenu facilite des pratiques efficaces de gestion de la qualité des données.

Les algorithmes d’apprentissage automatique (ML) et les modèles d’intelligence artificielle (IA) s’appuient fortement sur les données pour apprendre et faire des prédictions. Des données de haute qualité avec une provenance claire (d'où elles proviennent) permettent de retracer plus facilement le raisonnement du modèle et de garantir que ses décisions sont alignées sur vos attentes.

Les réglementations en matière de données sont répandues dans de nombreux secteurs, et le maintien de données de haute qualité est essentiel pour garantir le respect de ces exigences légales et réglementaires. Le non-respect de ces normes peut avoir de graves conséquences, pouvant entraîner des répercussions juridiques et potentiellement nuire à la réputation de votre organisation.

Avantages de garantir la qualité des données

Prise de décision éclairée : Des données de haute qualité améliorent la prise de décision. Lorsque vos données sont précises et fiables, vous pouvez faire confiance aux informations qui en découlent, ce qui conduit à des décisions plus éclairées et stratégiques.

Efficacité opérationnelle : Des données saines vous permettent d’éviter des erreurs coûteuses. Il s'agit d'un investissement dans la rationalisation de vos opérations, d'une amélioration des performances financières et d'une base solide pour renforcer la confiance des clients. Par exemple, des données d'inventaire précises et complètes vous donnent une image globale de votre stock, évitant ainsi les ruptures de stock et garantissant une exécution fluide des commandes.

Innovation et avantage concurrentiel : Des données de haute qualité permettent aux organisations d'identifier de nouvelles opportunités, de s'adapter à l'évolution de la dynamique du marché et d'innover plus rapidement. Par conséquent, cela les aide à garder une longueur d’avance et à conserver un avantage concurrentiel.

Confiance et satisfaction des clients : Si vos données sont dignes de confiance, elles inspirent confiance dans votre marque, car les clients s'appuient sur des informations précises. Des données inexactes érodent la confiance et la satisfaction des clients, entraînant potentiellement leur insatisfaction et une perte d’activité.

Allocation efficace des ressources : Qu'il s'agisse de budgétisation, de planification des effectifs ou de gestion de projet, des données précises garantissent que les ressources sont utilisées de manière optimale, tout en évitant le gaspillage et en maximisant l'efficacité.

Gouvernance des données et qualité des données

Lorsqu'il s'agit de gérer vos données, deux aspects cruciaux à garder à l'esprit sont la gouvernance et la qualité des données. Ces deux concepts soulignent le fait que les données ne sont pas seulement un désordre chaotique, mais un atout bien organisé et fiable pour votre organisation.

Pensez à gouvernance des données comme livre de règles pour gestion des données. Il établit les règles de base qui définissent qui aura accès à quelles données, garantissant ainsi qu'elles sont traitées de manière responsable et sécurisée au sein de votre organisation. Outre la documentation des politiques en matière de données, cela implique la mise en œuvre de programmes de gestion des données et l'établissement de mécanismes pour résoudre les problèmes liés aux données. La gouvernance des données étend son influence sur l’ensemble du cycle de vie des données, de leur création à leur suppression.

D’un autre côté, la qualité des données dépend de leur qualité ou de leur santé. Est-il précis, cohérent et à jour, ou s'agit-il d'un énorme tas de désordre ? Des données de haute qualité signifient que vous pouvez leur faire confiance pour prendre des décisions éclairées. Cependant, pour maintenir une qualité de données de premier ordre, vous avez besoin de processus qui éliminent les erreurs, valident les informations et maintiennent tout en parfait état.

Intégrité des données et qualité des données

En parlant de maintien de la qualité des données, nous avons un concept étroitement lié appelé intégrité des données, qui préserve les données tout au long de leur cycle de vie. Ces deux concepts se complètent car ils sont essentiels pour prendre des décisions éclairées et atteindre les résultats souhaités. Il suffit de dire que des données de haute qualité sont obtenues grâce au maintien d’une solide intégrité des données.

Voici les différences entre l’intégrité des données et la qualité des données :

• Alors que la qualité des données se concentre sur la santé globale de vos données, c'est-à-dire leur aptitude à l'utilisation, l'intégrité des données est ce qui les maintient inchangées et cohérentes à tout moment.
• Avec la qualité des données, l’objectif est d’améliorer l’exactitude, l’exhaustivité et la fiabilité des données pour les processus d’analyse et de prise de décision. D'un autre côté, l'objectif de l'intégrité des données est d'empêcher les modifications ou distorsions non autorisées afin de garantir que les données sur lesquelles vous comptez sont dignes de confiance et reflètent le scénario du monde réel.
• Une mauvaise qualité des données peut entraîner des inexactitudes, des incohérences et un caractère incomplet dans l'ensemble de données, conduisant à des analyses incorrectes et à une prise de décision erronée. Les problèmes d'intégrité des données proviennent principalement de pannes du système ou de failles de sécurité et peuvent entraîner une perte de données, un accès non autorisé à des informations sensibles et une atteinte à la réputation.
• Vous pouvez résoudre les problèmes de qualité des données via profilage des données, nettoyage, règles de validation et audits réguliers des données. Cependant, pour maintenir l'intégrité des données, vous devez aller plus loin et mettre en œuvre des techniques de protection des données, telles que des contrôles d'accès, le cryptage, les sommes de contrôle, le hachage et les systèmes de contrôle de version.

La nécessité d'un cadre de qualité des données

A cadre de qualité des données est essentiellement une approche structurée pour gérer la qualité de vos données. Cela implique un ensemble de processus, de règles, de normes et d'outils pour garantir que vos données sont exactes et fiables. Un cadre de qualité des données comprend généralement les éléments clés suivants :

Profilage des données

Commencez par connaître vos données. Le profilage des données vous permet d'analyser le contenu, la structure et les relations au sein de vos ensembles de données et d'identifier les incohérences et les valeurs aberrantes.

Normalisation des données

Établissez des normes claires sur la manière dont les données doivent être formatées et représentées. Normalisation des données garantit la cohérence de vos ensembles de données, facilitant ainsi l'analyse et la comparaison des informations.

Nettoyage des données

Nettoyage des données implique de détecter et de corriger les erreurs dans vos ensembles de données, telles que les valeurs manquantes, les doublons ou les inexactitudes.

Surveillance des données

Gardez un œil vigilant sur la santé de vos données. Mettez en œuvre des processus de surveillance pour suivre les changements en temps réel et maintenir la qualité des données.

Gouvernance des données

Appliquez la responsabilité et une approche bien organisée pour maintenir la santé des données en établissant des rôles et des responsabilités clairs. Définissez qui est responsable de quoi en matière de qualité des données.

Comment mesurer la qualité des données

Tout comme nous surveillons notre santé physique avec des contrôles réguliers, il est crucial de surveiller la santé de vos données grâce à des mesures de qualité. C'est le seul moyen de confirmer que vos ressources informationnelles sont adaptées à leur objectif et qu'elles génèrent des informations précises. Mais comment mesurer la qualité des données ?

Mesurer la qualité des données n’est pas une approche universelle, mais plutôt une exploration sur mesure de vos actifs de données et de leurs utilisations prévues. De plus, votre organisation doit définir clairement ce que signifient des données « bonnes » ou « saines » pour ses besoins spécifiques.

Cela dit, la mesure de la qualité des données implique généralement d’évaluer la santé des données par rapport à un certain nombre de dimensions.

Dimensions de la qualité des données

Les dimensions de qualité des données servent de références pour examiner la santé et l’adéquation de vos données, ainsi que leur capacité à répondre à vos exigences.

 

 

Bien qu’il n’existe pas d’ensemble universellement reconnu, certaines des dimensions de qualité des données les plus couramment utilisées comprennent :

Exactitude: La précision mesure la précision avec laquelle vos données reflètent le monde réel qu'elles représentent. Êtes-vous sûr que l’âge enregistré d’un client correspond réellement à son âge, ou s’agit-il d’une faute de frappe ?

Complétude: L'exhaustivité mesure si des informations essentielles manquent dans vos données. Y a-t-il des champs vides dans une fiche client ou des valeurs manquantes dans un rapport financier ?

Cohérence: La cohérence signifie que vos données adhèrent à des règles et formats prédéfinis sur différentes plates-formes et systèmes. Tous les formats de date sont-ils cohérents ? Les unités de mesure sont-elles utilisées uniformément ?

Opportunité: L'actualité fait référence à la fraîcheur et à la pertinence de vos données. Vos données d'inventaire sont-elles mises à jour pour refléter les niveaux de stock actuels, ou sont-elles en retard ? Analysez-vous les derniers chiffres de ventes ou des statistiques obsolètes ?

Unicité: L'unicité vérifie que tous les enregistrements de votre ensemble de données sont distincts et ne contiennent pas de doublons. Existe-t-il plusieurs entrées pour le même client avec des adresses e-mail différentes ?

Validité: La validité vérifie si les valeurs des données se situent dans des plages acceptables et respectent les contraintes définies. Les numéros de téléphone sont-ils correctement formatés ? Les prix des produits restent-ils dans des limites réalistes ?

Certains cadres de qualité des données incluent également la pertinence, l'intégrité, la granularité et l'accessibilité comme dimensions pertinentes de la qualité des données.

Mesures de qualité des données

Une fois que vous avez identifié les dimensions par rapport auxquelles vous souhaitez mesurer la qualité de vos données, il est temps de les traduire en mesures spécifiques et mesurables. La visualisation de ces métriques sur des tableaux de bord vous permet de suivre la qualité des données au fil du temps et de prioriser les domaines à améliorer.

Jetons un coup d'œil à quelques métriques pour différentes dimensions de la qualité des données :

Mesures de précision : Pour mesurer la précision des ensembles de données. Les exemples peuvent inclure :

• Taux d'erreur : pourcentage de points de données incorrects.
• Taux de correspondance : pourcentage de points de données qui correspondent à une source de vérité connue.
• Erreur absolue moyenne : différence moyenne entre les points de données et leurs valeurs réelles.

Mesures d'exhaustivité : Mesurer la proportion de données manquantes dans un ensemble de données. Les exemples incluent généralement :

• Pourcentage de valeurs manquantes : Pourcentage de champs avec des valeurs manquantes.
• Taux d'achèvement : pourcentage d'enregistrements dont tous les champs obligatoires sont remplis.
• Rapport du nombre d'enregistrements : rapport entre les enregistrements complets et le nombre total d'enregistrements.

Mesures de cohérence : Pour mesurer si les données respectent des règles et des formats prédéfinis. Voici quelques exemples :

• Taux de normalisation : pourcentage de points de données conformes à un format spécifique.
• Taux de valeurs aberrantes : pourcentage de points de données qui s'écartent considérablement de la norme.
• Taux d'enregistrements en double : Pourcentage d'enregistrements qui sont des copies identiques d'autres.

Mesures de rapidité : Pour mesurer la fraîcheur et la pertinence de vos données. Les exemples comprennent:

• Âge des données : temps moyen écoulé depuis la capture ou la mise à jour des données.
• Latence : temps nécessaire pour que les données soient disponibles après leur génération.
• Taux de change : pourcentage de points de données qui reflètent les dernières informations.

Mesures d'unicité : Pour garantir que tous les enregistrements sont distincts et éviter les doublons. Les exemples comprennent:

• Taux d'enregistrements uniques : pourcentage d'enregistrements avec des identifiants uniques.
• Taux de déduplication : pourcentage d'enregistrements en double identifiés et supprimés.

Problèmes de qualité des données

Les problèmes de qualité des données peuvent perturber votre analyse, surtout s’ils ne sont pas résolus pendant longtemps. Bien que ces problèmes puissent survenir pour de multiples raisons, notamment une saisie de données inexacte ou des formats de données incohérents, c'est principalement le manque de gouvernance des données et de cadre approprié de qualité des données qui en est la cause.

Voici quelques-uns des problèmes de qualité des données les plus courants :

Données inexactes

Les problèmes liés à l'exactitude proviennent généralement de fautes de frappe, de fautes d'orthographe ou d'informations obsolètes. Parfois, c’est simplement le processus de collecte de données qui est défectueux et qui conduit à des données inexactes. De plus, si vos données favorisent un certain groupe ou en excluent d’autres, cela peut conduire à des résultats faussés.

Données incomplètes

Des facteurs tels que des problèmes d'intégration du système et des erreurs de saisie de données conduisent souvent à des enregistrements omis et à des champs vides. Parfois, les utilisateurs négligent certains champs ou ne parviennent pas à fournir des informations complètes, notamment dans les formulaires ou les enquêtes, ce qui conduit également à des données incomplètes. L’analyse de données incomplètes conduit à des informations altérées et à une prise de décision douteuse.

Données obsolètes

Les données obsolètes constituent un problème important de qualité des données car elles compromettent la fiabilité et la validité des données. À mesure que les données vieillissent, elles reflètent moins les circonstances actuelles, ce qui peut conduire à des analyses et à des prises de décision erronées. Et dans des environnements dynamiques où les conditions changent rapidement, s’appuyer sur des données obsolètes peut entraîner des faux pas stratégiques et des opportunités manquées. Les conséquences vont au-delà de simples divergences d’informations ; ils englobent des inefficacités opérationnelles et une précision des prévisions compromise.

Dupliquer les données

Ce problème survient souvent en raison de problèmes du système ou lors de l'intégration de données provenant de plusieurs sources. Les erreurs de saisie des données contribuent également à la duplication des données. Les conséquences sont multiples, allant d’analyses biaisées à des inefficacités opérationnelles. Plus précisément, cela peut conduire à une surestimation ou une sous-estimation de certaines mesures, ce qui a un impact sur la précision des analyses statistiques et des informations commerciales. En ce qui concerne l'utilisation des ressources, la duplication non seulement encombre les bases de données, mais consomme également un espace de stockage précieux.

Données incohérentes

L'incohérence des données résulte généralement de différents formats, unités de mesure ou conventions de dénomination entre les enregistrements. Les causes profondes incluent souvent des sources de données diverses, des changements dans les méthodes de collecte de données ou des processus métier en évolution. Les conséquences de données incohérentes sont considérables, entraînant des difficultés intégration de données et compromettre la fiabilité des analyses. Les décideurs peuvent être confrontés à des difficultés pour comparer et combiner les informations, ce qui entrave leur capacité à obtenir des informations cohérentes.

Au-delà de ces problèmes, un excès de données peut parfois également entraîner des problèmes de qualité des données ; en fait, cela peut s’avérer une arme à double tranchant. Ce phénomène, souvent appelé surcharge de données, se produit lorsqu’il y a un volume énorme d’informations à traiter. Cela peut mettre à rude épreuve les ressources, ralentir l’analyse et augmenter le risque d’erreurs.

Comment améliorer la qualité des données

L'identification des problèmes de qualité des données représente la moitié du travail : votre équipe de données doit être capable de résoudre ces problèmes efficacement.

L'amélioration et le maintien de la santé de vos ensembles de données commencent généralement par l'établissement de normes et de protocoles clairs de qualité des données pour guider le processus de correction. Une fois que vous avez franchi cette étape, voici quelques mesures que vous pouvez prendre pour améliorer la qualité des données :

Mettre en œuvre des contrôles de qualité des données

Les contrôles de qualité des données constituent une mesure proactive pour maintenir la santé de vos ensembles de données et soutenir des processus décisionnels efficaces au sein de votre organisation. Il s’agit notamment de processus systématiques que vous pouvez mettre en œuvre pour évaluer et garantir l’exactitude, l’exhaustivité, la cohérence et la fiabilité de vos données. Ils impliquent une série d’évaluations, notamment :

• Vérifications de format
• Vérifications de portée
• Contrôles d'exhaustivité
• Chèques en double
• Contrôles de cohérence

Effectuer des audits réguliers des données

L'examen périodique de vos ensembles de données à intervalles programmés vous permettra d'identifier et de rectifier les erreurs, les incohérences et les informations obsolètes. Lorsque votre équipe identifie et résout les problèmes de qualité des données dès le début du cycle de vie des données, elle peut empêcher la propagation d'inexactitudes dans les analyses et les processus de prise de décision.

Nommer et responsabiliser les gestionnaires de données

Une mesure stratégique que vous pouvez prendre pour maintenir la santé des données consiste à nommer des gestionnaires de données qui assumeront la responsabilité de superviser des ensembles de données spécifiques et de résoudre les problèmes rapidement. Ils jouent un rôle crucial dans le maintien de l’intégrité des données, l’application des normes et servent de point de contact pour toutes les préoccupations liées aux données. Donner aux gestionnaires de données l’autorité et les ressources nécessaires pour prendre des décisions concernant la qualité des données permet une approche plus proactive et efficace de la gestion et de l’amélioration de la qualité de vos données.

Éliminer les silos de données

Silos de données, où les informations peuvent être isolées au sein de départements ou de systèmes spécifiques de votre organisation, entraînent souvent des incohérences et des inexactitudes. En intégrant des données provenant de différentes sources et en éliminant les silos, vous créez un ensemble de données plus cohérent et fiable. Cette intégration facilite les références croisées et les contrôles de cohérence, contribuant ainsi à une compréhension plus précise et plus complète de vos données.

Utiliser les outils de qualité des données

En plus des étapes décrites ci-dessus, vous pouvez utiliser des solutions logicielles pour garantir que seules des données saines alimentent votre entrepôts de données. Ces solutions logicielles, également appelées outils de qualité des données, sont conçus pour évaluer, améliorer et gérer la qualité des données organisationnelles de manière automatisée.

Deux des catégories les plus courantes d'outils de qualité des données sont les solutions autonomes, qui visent uniquement à améliorer la qualité des ensembles de données, et les solutions intégrées qui intègrent de manière transparente des fonctionnalités de qualité des données dans un cadre plus large. outils d'intégration de données tels que Astera. Le choix entre des solutions autonomes et intégrées dépendra des besoins et priorités spécifiques de votre organisation en matière de gestion et d’amélioration de la qualité des données.

Meilleures pratiques en matière de qualité des données

Le maintien de la qualité des données est un processus continu qui nécessite une approche systématique. Cela implique une surveillance et un perfectionnement continus des pratiques liées aux données afin de maintenir l’intégrité et la fiabilité des données. Voici quelques bonnes pratiques en matière de qualité des données que vous pouvez intégrer dans votre cadre de gestion de la qualité des données pour un écosystème de données plus performant et plus fiable : 

Standardiser les formats de données

Des formats de données cohérents sont essentiels pour éviter les erreurs et améliorer l’interopérabilité. Lorsque les données suivent une structure uniforme, cela minimise le risque de mauvaise interprétation lors de l’analyse. Pour mettre en œuvre cela, établissez un format standardisé pour divers éléments de données, notamment les formats de date, les représentations numériques et les conventions de texte. De cette façon, vous serez en mesure de créer une base pour des données précises et fiables.

Implémenter des règles de validation des données

La mise en œuvre de robustes la validation des données les règles servent de défense de première ligne contre les données inexactes. Ces règles agissent comme des contrôles automatisés qui évaluent l'exactitude, l'exhaustivité et le respect des données entrantes par rapport aux normes prédéfinies. En définissant et en appliquant systématiquement ces règles, vous garantissez que seules des données de haute qualité entrent dans le système de destination cible.

Établir des politiques de gouvernance des données

En créant des directives claires pour l'utilisation et l'accès aux données, vous fournissez un cadre qui atténue le risque de modifications non autorisées des ensembles de données. Des audits réguliers et une application stricte de ces politiques sont essentiels au maintien d’un écosystème de données sécurisé. De cette façon, vous garantissez que les données sont toujours consultées et utilisées conformément aux protocoles établis.

Prioriser la pertinence des données

Donner la priorité à la pertinence des données est une approche stratégique pour maintenir un ensemble de données ciblé et percutant. Des évaluations régulières de l’importance de chaque élément de données par rapport aux objectifs commerciaux actuels sont cruciales. L'identification et la suppression des données obsolètes ou redondantes vous permettent de rationaliser votre ensemble de données et de le rendre plus efficace pour les analyses et les processus de prise de décision.

Appliquer le suivi du lignage des données

Mettre en œuvre des outils et des processus pour tracer l’origine et transformations de données tout au long de son cycle de vie est essentiel. En documentant les métadonnées, les transformations et les dépendances, vous créez une carte complète de lignage des données. Cette carte devient une ressource précieuse pour le dépannage, l'audit et la garantie de l'exactitude des informations basées sur les données.

Garantissez la qualité des données avec Astera

Alors que les volumes de données continuent de croître, les entreprises ont non seulement besoin d'un solution de qualité des données mais aussi un outil robuste capable de gérer et d'intégrer des données à grande échelle. C’est encore mieux lorsque ces deux fonctionnalités sont regroupées dans un seul package.

Entrer Astera—une solution de gestion et d'intégration de données de bout en bout qui intègre de manière transparente des fonctionnalités de qualité des données dans sa plate-forme pour garantir l'exactitude, l'exhaustivité et la fiabilité des données. Avec son interface utilisateur conviviale et cohérente, Astera simplifie le processus d’amélioration de la qualité des données, éliminant ainsi les tracas de l’équation.

Avec Astera, vous pourrez :

• Utilisez le profilage des données pour analyser la structure et la qualité de vos données.
• Utilisez la transformation Data Cleanse pour nettoyer vos ensembles de données sans effort.
• Utilisez les règles de qualité des données pour valider les données au niveau de l'enregistrement sans affecter l'ensemble des données.
• Utilisez la validation automatisée des données pour vérifier rapidement vos ensembles de données par rapport aux règles définies.

Et bien plus encore, le tout sans écrire une seule ligne de code.

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