Explication du contrôle de la qualité des données

À mesure que les volumes et les sources de données augmentent, les risques d'erreurs, d'incohérences et d'inexactitudes s'accroissent également. Le contrôle de la qualité des données est donc une discipline essentielle qui permet de garantir que les données restent exactes, complètes et fiables tout au long de leur cycle de vie. Cet article propose une analyse approfondie du contrôle de la qualité des données, notamment ses principes, son importance et la manière dont les entreprises peuvent le mettre en œuvre efficacement.

Que signifie « surveillance de la qualité des données » ?

Le contrôle de la qualité des données est un processus continu qui consiste à évaluer et à analyser les données afin de s'assurer qu'elles répondent à des normes de qualité prédéfinies. Cela implique de suivre divers indicateurs, d'identifier les anomalies et de mettre en place des mesures correctives afin de garantir la qualité jeux de données.

L'importance du contrôle de la qualité des données réside dans sa capacité à prévenir les problèmes avant qu'ils ne s'aggravent. Grâce à des systèmes automatisés et à analyses des données en temps réel, les organisations peuvent détecter rapidement les anomalies, éviter la détérioration des données et garantir leur intégrité sur toutes plateformes.

Composantes clés des systèmes de surveillance de la qualité des données

Un contrôle efficace de la qualité des données comprend généralement les éléments clés suivants :

• Profilage des données: examen des données afin d'en comprendre les caractéristiques, les tendances et les anomalies, et de mettre en évidence les problèmes de qualité potentiels.
• Validation des données: application de règles prédéfinies, d'algorithmes ou de méthodes statistiques pour vérifier l'exactitude, l'exhaustivité et cohérence données.
• nettoyage des données: Identification et correction des erreurs, incohérences et inexactitudes dans les données.
• Surveillance continue des données: mise en œuvre d'outils et de processus automatisés pour évaluer régulièrement les indicateurs de qualité des données et déclencher des alertes en cas d'anomalies.
• gouvernance des données: établir des politiques, des normes, des rôles et des responsabilités clairs pour gérer et maintenir la qualité des données dans toute l'organisation.

Ces principes constituent le fondement de gestion des données durables en matière de gestion des données .

Pourquoi surveiller la qualité des données ?

La surveillance de la qualité des données repose sur deux raisons : non seulement disposer de données de meilleure qualité apporte de nombreux avantages, mais des données de mauvaise qualité peuvent nuire directement aux objectifs commerciaux de l'entreprise.

Les avantages de données de haute qualité

L'objectif du contrôle de la qualité des données est de garantir une qualité élevée des données. En effet, des données de meilleure qualité offrent de nombreux avantages.

• prise de décision éclairée : des données propres permettent d'obtenir de meilleures informations et réduisent le risque de prendre de mauvaises décisions commerciales.
• Conformité réglementaire : des données précises permettent aux organisations de respecter les normes légales et industrielles, telles que le RGPD et la loi HIPAA.
• Amélioration de l'expérience client : des services personnalisés et des communications fiables découlent de données clients de qualité.
• Efficacité opérationnelle : des données de haute qualité réduisent les erreurs dans l'automatisation et améliorent workflow .

En fin de compte, un bon contrôle de la qualité des données permet de renforcer la confiance dans les systèmes de données et d'améliorer les performances commerciales, grâce à des données précises et actualisées.

Conséquences d'une mauvaise qualité des données

D'un autre côté, négliger le contrôle de la qualité des données peut entraîner :

• Rapports et analyses inexacts.
• Risque de perte de clients ou service client médiocre en raison de données incomplètes, d'un manque de personnalisation ou de rencontres inconnues avec les clients.
• Augmentation des coûts liés au retraitement ou à la correction des erreurs, tant en termes d'infrastructure que de temps consacré aux ressources.
• Sanctions réglementaires en cas de mauvaise gestion des données.
• Perte de partie prenante .

Les organisations perdent chaque année des millions en raison de la mauvaise qualité des données. Une surveillance régulière atténue ces risques en garantissant cohérence l'exactitude des données dans tous les systèmes.

indicateurs clés la qualité des données

Le contrôle de la qualité des données implique le suivi de divers indicateurs clés de performance (KPI). Parmi les plus importants, on peut citer les suivants.

Analyse du taux d'erreur

Cet indicateur mesure le pourcentage d'enregistrements contenant des inexactitudes, telles que des noms mal orthographiés, des valeurs incorrectes ou des problèmes de formatage. Un taux d'erreur élevé indique la nécessité de renforcer les contrôles de saisie des données ou les mécanismes de validation.

Détection des données en double

Les doublons peuvent être source de confusion pour les clients, entraîner des communications redondantes et gaspiller des ressources. Les systèmes de surveillance doivent régulièrement rechercher et fusionner les doublons afin de préserver l'intégrité de la base de données.

Contrôles de validité et d'exactitude

Les contrôles de validité garantissent que les données respectent les formats, règles ou plages spécifiés (par exemple, les dates doivent respecter le format AAAA-MM-JJ). Les contrôles d'exactitude vont plus loin en garantissant que les informations contenues dans la base de données reflètent correctement les entités du monde réel, par exemple en faisant correspondre l'adresse d'un client avec les registres postaux ou en confirmant les informations d'identification telles que les numéros de sécurité sociale (SSN).

Techniques pour un contrôle efficace de la qualité des données

Nous avons répertorié ci-dessous quelques techniques courantes permettant de garantir l'efficacité et l'utilité des procédures de contrôle de la qualité des données d'une organisation.

Profilage des données

Le profilage des données consiste à analyser jeux de données comprendre leur structure, leur contenu et leur qualité. Il permet d'identifier des anomalies telles que des valeurs aberrantes, des valeurs manquantes ou des anomalies.

Audit

Contrairement au profilage des données, l'audit consiste en un examen périodique des processus et des normes relatifs aux données afin d'en garantir la conformité. Il permet de s'assurer que les données respectent les politiques externes requises par la loi, telles que le RGPD.

Solutions de surveillance en temps réel

Les entreprises modernes ont souvent besoin d'un suivi en temps réel de la qualité des données. Les solutions équipées streaming et d'alertes automatisées peuvent identifier et signaler les anomalies dans le flux de données. Cette approche est cruciale pour des secteurs tels que la finance ou le commerce électronique, où la précision immédiate des données est essentielle.

nettoyage des données

nettoyage des données, également appelé « data scrubbing », consiste à corriger, supprimer ou enrichir les données afin d'en améliorer la qualité. Les stratégies courantes comprennent :

• Suppression des doublons.
• Normalisation des valeurs entre les systèmes.
• Compléter les informations manquantes à l'aide de services d'enrichissement.
• Vérification des données par rapport à des sources tierces fiables.

Les outils de nettoyage automatisés peuvent s'intégrer aux systèmes de surveillance des données afin de maintenir en permanence des pipelines de données de haute qualité.

Obstacles courants au contrôle de la qualité des données

Les organisations sont souvent confrontées à plusieurs défis lorsqu'elles mettent en œuvre un contrôle de la qualité des données. Si ces obstacles ne sont pas surmontés, ils peuvent nuire à la qualité des données.

Solutions et meilleures pratiques

Pour surmonter ces défis, les entreprises devraient prendre des mesures similaires à celles décrites ci-dessous.

• Mettre en place gouvernance des données gouvernance des rôles clairement définis.
• Utilisez des outils automatisés pour le profilage, le nettoyage et les alertes en temps réel.
• Mettre en œuvre apprentissage pour cultiver une culture de gestion des données.
• Normaliser les définitions des données et les règles de qualité dans toute l'organisation.
• Intégrer le contrôle de la qualité des données dans le cycle de vie global des données.

cohérence, l'automatisation et la responsabilisation sont essentielles pour surmonter les obstacles de longue date.

Mise en œuvre d'un système de contrôle de la qualité des données

La mise en œuvre d'un système efficace de contrôle de la qualité des données comprend les étapes suivantes :

1. Définir des normes de qualité des données et des indicateurs clés de performance (KPI) et désigner clairement les propriétaires des données.
2. Inventorier les données et identifier les éléments critiques.
3. Sélectionnez des outils de surveillance adaptés à votre infrastructure technologique.
4. Établir gouvernance et désigner des responsables des données afin de garantir le respect des politiques.
5. Intégrez les workflows de surveillance aux pipelines de données ou aux contrôles de validation lorsque les données atteignent leur destination.
6. Mesurer, examiner et améliorer en permanence

Commencer par un programme pilote peut aider les organisations à démontrer leur valeur et à affiner leur approche avant de passer à l'échelle supérieure.

Choisir les bons outils

Lorsque vous sélectionnez des outils de surveillance de la qualité des données, recherchez des fonctionnalités telles que :

• Traitement en temps réel et traitement par lots Fonctionnalités.
• anomalie basée sur des règles.
• Lignée et traçabilité des données.
• Intégration avec les entrepôts de données, plateformes cloud et les outils ETL.
• Tableaux de bord et alertes utilisateur.

plateformes les plus populaires, plateformes Talend, Informatica, Microsoft Purview et Actian DataConnect, chacune offrant des atouts uniques pour différents cas d'utilisation.

Le rôle de l'IA et de l'automatisation dans les processus de contrôle de la qualité des données

L'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique transforment la manière dont les organisations surveillent les données. Ces technologies peuvent détecter des anomalies subtiles, prédire la dégradation des données et recommander des corrections sans intervention manuelle. Les outils de qualité pilotée par l’IA peuvent également tirer des enseignements des corrections passées, devenant ainsi plus intelligents au fil du temps.

observabilité des données de bout en bout : l'avenir de la surveillance de la qualité des données

est une tendance émergente qui va au-delà du simple contrôle statique de la qualité. Elle vise à comprendre l'état des pipelines de données de bout en bout, y compris la traçabilité des données, les dépendances et les performances du système. Grâce à observabilité, les équipes peuvent non seulement détecter les problèmes de qualité, mais aussi en identifier les causes profondes en temps réel.

Cette approche holistique garantit que les entreprises peuvent réagir rapidement aux problèmes et maintenir la confiance dans leur infrastructure de données.

Actian aide les organisations à surveiller efficacement la qualité des données

Actian, leader dans le domaine gestion des données , propose des outils robustes qui aident les organisations à surveiller et à maintenir la qualité des données dans divers environnements. Actian DataConnect et la plateforme Actian Data Intelligence offrent des fonctionnalités avancées d'intégration des données, de validation en temps réel et de profilage puissant.

Grâce aux outils et solutions d'Actian, les entreprises peuvent :

• Surveillez les pipelines de données en temps réel.
• Nettoyez et enrichissez automatiquement les données pendant leur transformation.
• Intégrez des sources de données disparates dans un dépôt unique et de qualité garantie.
• Définissez et appliquez des règles de qualité des données grâce à une interface intuitive.
• Tirez parti des architectures cloud et hybrides pour bénéficier évolutivité optimale.

En utilisant Actian, les organisations obtiennent des informations exploitables, réduisent les risques liés à la conformité et exploitent pleinement la valeur de leurs ressources de données.

À propos d'Actian Corporation

Actian permet aux entreprises de gérer et de gouverner en toute confiance les données à l'échelle, en rationalisant les environnements de données complexes et en accélérant la fourniture de données prêtes pour l'IA. L'approche d'Actian en matière d'intelligence des données combine la découverte de données, la gestion des métadonnées et la gouvernance fédérée pour permettre une utilisation plus intelligente des données et améliorer la conformité. Grâce à desFonctionnalités intuitives libre-service , les utilisateurs professionnels et techniques peuvent trouver, comprendre et faire confiance aux actifs de données dans les environnements cloud, hybrides et sur site . Actian fournit des solutions de gestion des données flexibles à 42 millions d'utilisateurs au sein de sociétés Fortune 100 et d'autres entreprises dans le monde entier, tout en maintenant un taux de satisfaction de la clientèle de 95 %.