Profilage et qualité des données : Ce qu'il faut savoir

Les données sont l'élément vital des entreprises. Elles favorisent la prise de décision, permettent l'analyse et la prédiction, et peuvent contribuer à générer des revenus. Mais les données peuvent aussi être leur pire ennemi : elles peuvent conduire à la paralysie de l'analyse, à des prédictions inexactes et même rendre les processus plus bureaucratiques.

C'est là qu'interviennent le profil et la qualité des données. Le profilage des données consiste à comprendre la structure de vos données, ainsi que leur contenu sémantique et numérique.

La qualité des données, quant à elle, est le processus qui consiste à s'assurer que vos données sont exemptes d'erreurs afin de rationaliser et d'améliorer les opérations.

Les deux sont étroitement liés et souvent mis en œuvre ensemble : avec une base solide dans l'un, vous avez plus de chances de réussir dans l'autre. Examinons chaque aspect séparément.

Qu'est-ce que le profilage des données ?

Le profilage des données est le processus d'analyse des données, en examinant leur structure et leur contenu afin de mieux comprendre la pertinence et l'utilité de vos données, ce qui leur manque et comment elles peuvent être améliorées.

L'un des premiers points à examiner lors de l'établissement du profil des données est la structure de vos données, ainsi que leurs caractéristiques, telles que leur taille et le nombre de valeurs qu'elles contiennent.

Vous pouvez également examiner les anomalies potentielles, telles que les grandes valeurs aberrantes ou les groupes anormaux, qui pourraient indiquer que votre structure est incorrecte ou que la distribution des valeurs à l'intérieur de votre structure est défectueuse.

Le profilage des données peut également porter sur le contenu sémantique et numérique de vos données, voire sur leur formatage. Par exemple, si toutes vos données salariales sont stockées en dollars et en cents, plutôt qu'arrondies, mais que vos rapports indiquent des salaires arrondis au dollar le plus proche, cela peut indiquer que vos données ne sont pas formatées correctement et qu'elles ne sont pas correctement importées dans votre système ou utilisées dans les rapports.

Qu'est-ce que la qualité des données ?

La qualité des données est le processus qui consiste à identifier les erreurs dans vos données, puis à corriger ces erreurs, afin que vos données soient aussi précises que possible. Certaines erreurs, telles que des valeurs incorrectes, peuvent être détectées puis corrigées par la personne qui a saisi les données, mais d'autres peuvent être plus difficiles à identifier.

La qualité des données est importante car une mauvaise qualité des données peut conduire à une prise de décision incorrecte, à une diminution de l'efficacité opérationnelle et à une perte de revenus en raison d'un mauvais ciblage marketing. Il existe de nombreuses façons d'améliorer la qualité de vos données, notamment en engageant un ingénieur ou un scientifique des données pour mettre en œuvre des outils logiciels, en effectuant des audits réguliers des données, en mettant en œuvre des contrôles d'intégrité des données à grande échelle ou en créant un modèle de gouvernance pour la qualité des données. Pour améliorer la qualité de vos données, vous pouvez également procéder à un inventaire des données afin de déterminer les données dont vous disposez et leur degré de précision.

Comment le profilage des données contribue-t-il à la qualité des données ?

Le profilage des données et la qualité des données vont de pair, car ils relèvent tous deux de l'assurance qualité des données ou de la qualité des données. Le profilage des données est un outil utilisé pour identifier la structure, le contenu et le formatage de vos données, ainsi que les personnes responsables de leur création, afin que la qualité des données puisse être évaluée et améliorée. Le profilage est la première étape de l'amélioration de la qualité de vos données.

Le profilage et la qualité des données sont les deux faces d'une même médaille : des données exactes permettent de mieux évaluer leur qualité, et des données de meilleure qualité permettent de mieux les profiler.

La qualité des données est un processus qui consiste à évaluer en permanence la qualité des données et à s'efforcer de l'améliorer. Elle commence par la collecte initiale des données et se poursuit par l'examen du processus de collecte des données après sa mise en œuvre. Les principaux objectifs de la qualité des données sont l'exactitude, l'intégrité et la pertinence. La qualité des données est une considération importante pour toutes les entreprises, mais plus particulièrement pour celles qui s'appuient sur des décisions fondées sur des données. La qualité des données varie en fonction du type de données et du secteur dans lequel elles sont utilisées.

Automatiser la qualité des données

L'automatisation des processus de traitement des données vous permet de ne pas avoir à vous en occuper, ce qui peut contribuer à améliorer la qualité de vos données. Par exemple, si vous avez beaucoup de formulaires de prospects à saisir dans votre base de données, mettez en place un système qui importera automatiquement les informations dès qu'elles seront soumises. Vous gagnerez ainsi du temps et réduirez les risques d'erreurs lors de la saisie manuelle des données.

L'automatisation de l'ingestion peut contribuer à réduire les erreurs, mais compte tenu du volume des données d'entreprise, il est pratiquement impossible de détecter tous les problèmes de qualité au moment de l'ingestion, d'où l'importance de l'automatisation de la qualité des données. En établissant des profils de données et des règles de qualité dans une plateforme comme DataConnect, vous pouvez automatiquement identifier et corriger les erreurs avant qu'elles n'aient un impact sur votre entreprise.

La qualité des données est un défi pour toutes les organisations qui collectent et traitent des données, mais elle est essentielle à la réussite des entreprises. De nombreuses entreprises ont du mal à mettre en place un système de qualité des données et à comprendre l'origine du problème. Mais avec un peu de recherche et de planification, vous pouvez vous assurer que vos données sont exactes, fiables et utiles à votre entreprise.

À propos de Traci Curran

Traci Curran est directrice du marketing produit chez Actian et se concentre sur la plateforme de données Actian. Avec plus de 20 ans d'expérience dans le marketing technologique, Traci a occupé des postes de direction dans le domaine du marketing chez CloudBolt Software, Racemi (acquis par DXC Corporation), ainsi que dans certaines des start-ups les plus innovantes au monde. Traci est passionnée par le fait d'aider les clients à comprendre comment ils peuvent accélérer l'innovation et obtenir un avantage concurrentiel en tirant parti de la transformation numérique et des technologies cloud.