Gestion de la qualité des données: qu'est-ce que c'est et pourquoi est-ce important?

By |2020-12-15T21:39:04+00:00Décembre 15th, 2020|

Les données sont la pierre angulaire d'une organisation qui forme la base de nombreuses décisions commerciales critiques. Cependant, les organisations doivent mettre en place un flux de processus de qualité des données étendu pour garantir la viabilité des données, car des données précises peuvent aider à fournir des résultats précieux. Par conséquent, pour tirer parti de la croissance explosive du Big Data, les entreprises doivent d'abord utiliser un cadre de gestion de la qualité des données avant de pouvoir commencer à extraire des informations exploitables.

Cet article définit la gestion de la qualité des données, identifie les étapes requises pour garantir la qualité des données, décrit les caractéristiques d'évaluation de la gestion de la qualité des données, explique pourquoi la gestion de la qualité des données est importante et introduit un logiciel de gestion de la qualité des données.

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

La gestion de la qualité des données (DQM) fait référence à l'ensemble des pratiques commerciales qui impliquent l'emploi des bonnes personnes, processus et technologies pour tirer des informations exploitables à partir des informations disponibles. Un cadre de qualité des données bien établi garantit que le flux du processus de gestion de la qualité des données est maintenu tout au long du cycle de vie des données.

Par exemple, dans le cadre d'un plan de gestion de la qualité des données d'entreprise, les utilisateurs spécifient certains contrôles de qualité des données tout au long du parcours des données vers éliminer toute incohérence ou erreur et garantir des données fiables pour les processus d'analyse et de veille stratégique.

Raisons courantes d'une mauvaise gestion des données

La recherche montre que 40% des initiatives commerciales n'atteignent pas leurs objectifs en raison de problèmes de qualité des données. Par conséquent, il est essentiel que les gestionnaires de données identifient les causes profondes de la mauvaise qualité des données et établissent un solide plan de profilage et de validation des données pour améliorer l'exactitude des informations utilisées pour la prise de décision.

Selon 451 Research, les trois principales raisons de la mauvaise qualité des données sont:

   1. Saisie manuelle des données

De nombreuses organisations comptent sur leurs employés pour introduire manuellement des données dans les systèmes d'entreprise, ce qui peut entraîner des erreurs en raison d'un manque d'expertise, d'une erreur humaine ou de la monotonie du travail. D'autres conséquences courantes d'une mauvaise gestion des données telles que la saisie manuelle des données comprennent les enregistrements en double et les informations manquantes.

   2. Projets de migration et de conversion de données

Les projets de migration de données impliquent le transfert de données entre différents types de formats de fichier, bases de données et sources de systèmes de stockage, ce qui peut souvent entraîner des doublons ou des enregistrements manquants. De plus, la migration d’un système d’information existant vers un nouveau implique souvent convertir les données dans un format compatible ce qui, s'il n'est pas fait correctement, peut entraîner une mauvaise qualité des données.

   3. Entrées de plusieurs utilisateurs

Dans de nombreux départements, plusieurs employés sont impliqués dans le processus de traitement et de modification des données. Cela peut entraîner des divergences, telles que des noms différents pour le même fournisseur. Par exemple, certains employés peuvent saisir le nom du fournisseur en tant que «Dell», tandis que d'autres peuvent utiliser «Dell Inc.». pour le même vendeur.

Ce problème peut être facilement résolu à l'aide de contrôles de qualité des données. Il existe désormais des logiciels de qualité des données qui peuvent aider à ajouter automatiquement plusieurs contrôles de qualité des données pour chaque ensemble de données.

Avantages du cadre de gestion de la qualité des données: Pourquoi la gestion de la qualité des données est-elle importante?

Des données de haute qualité ont le potentiel d'améliorer les opérations commerciales et de les rendre plus efficaces et rentables. Voici quelques avantages de la mise en œuvre d'un processus d'amélioration de la qualité des données à chaque étape du processus métier:

Data aide à identifier de nouvelles opportunités et à améliorer les résultats de l'entreprise

Les décisions d’entreprise fondées sur des données de qualité ont plus de chances d’aboutir à des résultats positifs, car les gestionnaires ont une image précise, à jour et complète des actifs de données critiques. De plus, des données de haute qualité aident les responsables à identifier et à exploiter de nouvelles opportunités, permettant ainsi à l’entreprise de se développer et de rester compétitive.

Par exemple, des informations financières incorrectes, telles que des bénéfices surestimés, peuvent générer des ratios financiers trompeurs, souvent utilisés pour évaluer les performances passées d'une entreprise. Cette analyse doit être basée sur des données précises et fiables, car elle jette les bases de nombreuses décisions importantes, telles que les marchés cibles potentiels et les variations de prix. De même, les informations financières actualisées peuvent aider la société à déterminer les segments de marché les plus rentables, de sorte que les dirigeants puissent explorer de nouvelles opportunités de croissance dans ces domaines.

La qualité des données facilite la migration des données

La mauvaise qualité des données est l’une des raisons pour lesquelles les projets de migration de données échouent, car ils impliquent le déplacement de grands volumes de données dans des formats disparates. Pour garantir un taux de réussite élevé, les règles de qualité des données doivent être utilisées pour identifier et corriger les erreurs éventuelles avant la migration. Cela aide à effectuer migration de données projets plus rapidement et avec une plus grande précision.

Par exemple, pour créer un référentiel unifié pour les données des clients, une entreprise prévoit de passer d'un système de stockage d'informations décentralisé à un système centralisé tel qu'un entrepôt de données. Auparavant, les données étaient saisies manuellement par les employés et comportaient des erreurs, notamment des enregistrements en double et des informations manquantes. Un logiciel efficace de qualité des données peut aider l'entreprise à identifier ces erreurs et à les corriger avant de migrer les données vers un entrepôt de données.

Garantir la qualité des données réduit le temps et les coûts de traitement des données

Selon Gartner, une mauvaise qualité des données peut avoir un impact financier moyen de 9.7 millions de dollars par an. De plus, des données incorrectes signifient que des informations incorrectes sont en cours de traitement, ce qui peut impliquer une reprise du travail. Toutefois, si les entreprises intègrent la gouvernance des données dans leur processus commercial global, le temps et les coûts consacrés à la reprise du travail peuvent être minimisés.

Quelles sont les caractéristiques de la qualité des données?

Il est essentiel de disposer d'un ensemble bien défini de paramètres d'évaluation de la gestion de la qualité des données pour évaluer la performance des initiatives de gestion de la qualité des données d'une entreprise. Il aide à déterminer si la stratégie de gestion de la qualité des données porte ses fruits pour atteindre les objectifs organisationnels.

Figure 1: Dimensions de la qualité des données

Certaines dimensions clés de la qualité des données incluent:

  • état complet indique si les données recueillies sont suffisantes pour tirer des conclusions. Cela peut être évalué en s'assurant qu'il ne manque aucune information dans un ensemble de données.
  • Cohérence garantit que les données de tous les systèmes d'une organisation sont synchronisées et reflètent les mêmes informations. Un exemple de données cohérentes comprend l'enregistrement de la date d'expédition dans le même format de date que dans la feuille de calcul d'informations du client.
  • Précision implique si les données collectées représentent exactement ce qu'elles devraient. Cela peut être mesuré par rapport à données source et validées par rapport aux règles métier définies par l'utilisateur.
  • Opportunité signifie que les données sont disponibles au fur et à mesure des attentes pour faciliter la prise de décision basée sur les données. De nombreuses entreprises exploitent des outils qui prennent en charge l'intégration de données en temps réel pour acquérir des connaissances commerciales à jour. Cependant, il est important de noter que la qualité et l'intégration des données vont de pair. Avant de se lancer dans l'intégration des données, les données doivent être profilées et nettoyées, ce qui accélérera à son tour le développement de la cartographie des données et des flux de travail.
  • Unicité implique de s'assurer qu'il n'y a pas de doublons présents dans les données. Par exemple, le manque de données uniques peut entraîner l'envoi de plusieurs courriels à un seul client en raison d'enregistrements en double.
  • Validité mesure si les données répondent aux normes ou aux critères définis par l'utilisateur métier. Par exemple, une entreprise peut placer un contrôle de la qualité des données d'entreprise sur le champ de quantité de commande, c'est-à-dire que «Quantité de commande> = 0» car une quantité de commande négative implique des informations non valides.

Que sont les outils de qualité des données?

Les outils de qualité des données sont des technologies utilisées pour identifier, comprendre et corriger les failles des données. Ces outils soutiennent la prise de décision et les processus métier pour une gouvernance efficace des données.

Choix des outils de gestion de la qualité des données (DQM)

Les données orientent la prise de décision et, par conséquent, la gestion de la qualité des données est devenue une priorité absolue pour les entreprises. Cependant, en raison de l'augmentation des volumes de données et de la disparité, le fait de subir manuellement le processus peut entraîner des erreurs de qualité des données et beaucoup de temps. C'est là que les outils DQM entrent en jeu.

Voici quelques facteurs importants que les entreprises doivent prendre en compte lors du choix du bon outil de qualité des données:

  • Profilage des données et fonctionnalité de nettoyage

Un outil efficace de qualité des données devrait inclure profilage des données fonctionnalités. Un outil DQM permet d'automatiser l'identification des métadonnées et de fournir une visibilité claire sur les données sources pour identifier les écarts.

De plus, les capacités de nettoyage des données d'un outil de gestion des données peuvent aider à prévenir les erreurs et à les résoudre avant que les données ne soient chargées sur une destination.

  • Vérifications de la qualité des données

Contrôles de qualité des données d'entreprise sont des objets ou des règles pouvant être intégrés au flux d'informations pour surveiller et signaler les erreurs pouvant survenir lors du traitement des données. Ils veillent à ce que les données en cours de traitement soient validées en fonction de règles métier définies afin de garantir leur intégrité.

  • Gestion de la lignée de données

Un outil DQM facilite la gestion du lignage des données, ce qui permet de contrôler et d'analyser le flux d'informations en décrivant l'origine des données et leur parcours, comme les étapes de transformation ou d'écriture des données vers la destination.

  • Connectivité à plusieurs sources de données

Avec la variété et le nombre croissants de sources de données, il est devenu crucial d'évaluer et de valider les ensembles de données internes et externes. Les entreprises doivent sélectionner des outils DQM qui offrent une prise en charge des données dans n'importe quel format et complexité, qu'elles soient structurées ou non structurées, plates ou hiérarchiques, héritées ou modernes.

Création d'une stratégie de gestion centralisée de la qualité des données

Assurer la qualité des données est un processus continu, qui évolue avec les besoins changeants de l'organisation. Cela signifie que les organisations doivent disposer d'une stratégie de gestion de la qualité totale centralisée, dotée d'un cadre robuste permettant de relever les défis liés à la qualité des données et de tirer parti des avantages de données de haute qualité.

La question que les utilisateurs professionnels se posent souvent est de savoir comment vérifier la qualité des données? Nous avons répertorié cinq étapes pour créer une stratégie de gestion centralisée de la qualité des données:

  • Définir les principaux objectifs de réussite du programme de qualité des données

Cela implique de définir les mesures d'exhaustivité des données, telles que le ratio données / erreurs et le pourcentage d'enregistrements vides. Cela fournit aux utilisateurs une compréhension claire des données qui sont analysées et des dimensions, y compris l'exhaustivité, l'unicité, l'exactitude, etc., qui seront utilisées pour évaluer l'intégrité des données.

  • Communiquer le plan de gestion de la qualité à l'échelle de l'organisation

Assurer la qualité des données est la responsabilité de toutes les parties prenantes de l'information, y compris les architectes de données, les analystes commerciaux et l'informatique. Par conséquent, les employés doivent connaître les niveaux de gestion des données attendus, les avantages commerciaux des normes de gestion des données définies et les mesures d'évaluation pour une mise en œuvre fluide de la stratégie DQM.

  • Évaluer les données d'entreprise entrantes par rapport aux paramètres de qualité des données définis

Garantir la qualité des données d'entreprise est plus facile avec un outil de qualité des données avancé car il permet aux utilisateurs de définir des règles de gestion des données et d'évaluer les données entrantes en fonction de critères prédéfinis.

  • Analyser les résultats de la qualité des données et identifier les causes profondes des mauvaises données

Une fois les données traitées, les utilisateurs peuvent évaluer la qualité des données et identifier les raisons des enregistrements marqués. Par exemple, la capture d'écran ci-dessous montre que l'un des enregistrements était erroné en raison d'une adresse électronique incorrecte.

Figure 2: Enregistrements marqués

  • Surveillez et ajustez les flux de travail relatifs à la qualité des données en fonction de l'évolution des besoins en données

Les utilisateurs doivent vérifier les flux de travail de validation des données à intervalles réguliers pour s'assurer que les règles de qualité des données sont synchronisées avec les objectifs commerciaux globaux. Cela comprend également la prise des mesures nécessaires pour améliorer les normes de qualité des données sur la base des résultats antérieurs.

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Astera Centerprise est une solution de gestion de données de bout en bout qui permet aux entreprises de réaliser des tâches d'intégration de données complexes tout en garantissant la qualité des données. Les fonctionnalités avancées de profilage et de qualité des données permettent aux utilisateurs de mesurer l'intégrité des données critiques, accélérant ainsi les projets d'intégration de données dans un environnement agile, sans code.

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Centerprise Bannière de l'extracteur de données

Référence:  https://siliconangle.com/files/2016/01/Blazent_State_of_Data_Quality_Management_2016.pdf