Les données sont l'élément vital d'une organisation qui constitue la base de nombreuses décisions commerciales critiques. Cependant, les organisations doivent disposer d'un flux de processus de qualité des données étendu pour assurer 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 utiliser un cadre de gestion de la qualité des données avant de pouvoir commencer à extraire des informations exploitables à partir des informations. Un cadre de gestion de la qualité des données garantit la cohérence, l'exactitude et la validité.
Cet article explique la gestion de la qualité des données, identifie les étapes nécessaires 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 essentielle et présente les outils 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 d'employer les bonnes personnes, processus et technologies pour tirer des informations exploitables à partir des informations disponibles. Un cadre de qualité et d'intégration des données bien établi garantit que le flux de processus de 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 pour éliminer incohérences ou erreurs et garantir des données fiables pour les processus d'analyse et de veille stratégique.
Raisons courantes d'une mauvaise gestion de la qualité 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, les gestionnaires de données doivent identifier les causes profondes de la mauvaise qualité des données et élaborer 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 alimenter manuellement les données dans les systèmes d'entreprise, ce qui entraîne des erreurs dues au manque d'expertise, à l'erreur humaine ou à la nature monotone du travail. D'autres conséquences courantes de problèmes de qualité des données, telles que la saisie manuelle des données, incluent 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 formats de fichiers, bases de données et systèmes de stockage, ce qui entraîne souvent la duplication ou l'absence d'enregistrements. De plus, la migration d'un ancien système d'information vers un nouveau implique généralement convertir les données dans un format compatible cela peut entraîner une mauvaise qualité des données si elles ne sont pas effectuées correctement.
3. Entrées de plusieurs utilisateurs
Dans de nombreux départements, plusieurs employés sont impliqués dans le traitement et la 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 sous la forme "Dell", tandis que d'autres peuvent utiliser "Dell Inc.". pour le même fournisseur.
Ce problème peut être facilement résolu à l'aide de contrôles de qualité des données. Les outils DQM 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 peuvent améliorer les opérations commerciales et les rendre plus efficaces et plus rentables. Voici quelques avantages d'entreprendre 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 surévalués, peuvent entraîner 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 changements de prix.
De même, des données financières mises à jour peuvent aider l'entreprise à décider quels segments de marché sont les plus rentables afin que les responsables 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 ces projets impliquent le déplacement de gros volumes de données dans des formats disparates. Une gestion efficace de la qualité des données est nécessaire pour garantir un taux de réussite élevé de la migration. Les règles de qualité des données doivent être utilisées pour identifier et corriger toute erreur avant que la migration ne se produise. Cela aide à réaliser migration de données projets plus rapidement et avec une plus grande précision.
Par exemple, pour créer un référentiel unifié pour les données clients, une entreprise envisage de passer d'un système de stockage d'informations décentralisé à un système centralisé tel qu'un entrepôt de données.
Auparavant, les employés saisissaient manuellement les données et rencontraient des erreurs, notamment des enregistrements en double et des informations manquantes. Un logiciel efficace de gestion de la qualité des données peut aider l'entreprise à identifier ces erreurs et à les corriger avant de migrer les enregistrements de données existants 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 inexactes signifient que des informations incorrectes sont traitées, ce qui peut impliquer un remaniement. Cependant, si les entreprises intègrent un cadre de gestion de la qualité des données à leur processus métier global, le temps et les coûts consacrés aux retouches peuvent être minimisés.
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Quelles sont les caractéristiques de la qualité des données?
La mise en place d'un ensemble bien défini de mesures d'évaluation de la gestion de la qualité des données est essentielle pour évaluer les performances 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 enseignements. Cela peut être évalué en s'assurant qu'aucune information ne manque dans aucun ensemble de données.
- Cohérence garantit que la normalisation des données dans tous les systèmes d'une organisation est synchronisée et reflète les mêmes informations. Un exemple de données cohérentes comprend l'enregistrement de la date d'expédition dans le même format que la feuille de calcul d'informations d'un 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 moment voulu pour faciliter la prise de décision basée sur les données. De nombreuses entreprises utilisent des outils qui prennent en charge l'intégration de données en temps réel pour acquérir des connaissances commerciales à jour. Cependant, il est essentiel de noter que la qualité des données et l'intégration vont de pair. Avant de se lancer dans l'intégration des données, les données doivent être profilées et nettoyées, ce qui, à son tour, accélérera le développement de cartographie des données et les flux de travail.
- Unicité consiste à s'assurer qu'il n'y a pas de doublons dans les données. Par exemple, le manque de données uniques peut envoyer plusieurs e-mails à un seul client en raison d'enregistrements en double.
- Validité mesure si les données répondent aux normes ou critères de l'utilisateur professionnel. Par exemple, une entreprise peut placer un contrôle de la qualité des données d'entreprise sur le champ de la quantité de commande, c'est-à-dire "Quantité de commande >= 0", car une quantité de commande négative implique des informations non valides.
Que sont les outils de gestion de la qualité des données (DQM)?
Les outils de gestion de la qualité des données (DQM) sont des technologies utilisées pour identifier, comprendre et corriger toute faille dans les données. Les outils DQM soutiennent la prise de décision et les processus métier pour une gouvernance efficace des données.
Choisir les outils DQM
Les données guident la prise de décision, c'est pourquoi 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, l'exécution manuelle du processus peut entraîner des erreurs de qualité des données et du 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 DQM:
- 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 fournit une visibilité claire sur les données sources pour identifier les écarts.
De plus, les capacités de nettoyage des données dans un outil de gestion des données peuvent aider à prévenir les erreurs et à les résoudre avant qu'elles ne soient chargées sur une destination.
- Vérifications de la qualité des données
Le logiciel DQM avancé contient des objets et des règles intégrés dans le flux d'informations pour surveiller et signaler toute erreur pouvant survenir lors du traitement des données. Ils s'assurent que les données traitées sont validées sur la base de règles métier définies pour garantir l'intégrité des données.
- 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 des ensembles de données internes et externes. Par conséquent, les entreprises doivent sélectionner des outils DQM qui prennent en charge les 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
Garantir 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 DQM centralisée avec un cadre robuste pour relever les défis de la qualité des données et tirer parti des données de haute qualité.
La question que les utilisateurs professionnels se posent souvent est la suivante : 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 métriques d'exhaustivité des données, telles que le rapport données/erreurs et le pourcentage d'enregistrements vierges. Cela permet aux utilisateurs de bien comprendre les données analysées et les 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 métier 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 la mise en œuvre harmonieuse 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 DQM 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 données insuffisantes
Les utilisateurs peuvent évaluer la qualité des données et identifier les raisons des enregistrements signalés, une fois que les données ont été traitées dans le logiciel DQM. Par exemple, la capture d'écran ci-dessous montre que l'un des enregistrements était erroné en raison d'une adresse e-mail 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 généraux. Cela comprend la prise des mesures nécessaires pour améliorer les normes de qualité des données en fonction des résultats antérieurs.
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