Questions relatives à la qualité des données

Le maintien de données de haute qualité est un aspect crucial de la gestion d'une organisation prospère, quel que soit le secteur d'activité. Cependant, les entreprises sont souvent confrontées à des problèmes persistants de qualité des données qui entravent l'analyse, faussent les perspectives et conduisent à des erreurs commerciales coûteuses.

Cet article examine la nature des problèmes de qualité des données, leurs causes sous-jacentes, les défis courants et les stratégies permettant aux organisations de les gérer de manière proactive, garantissant ainsi l'intégrité et la fiabilité des données.

Qu'est-ce qui constitue un problème de qualité des données ?

Les problèmes de qualité des données surviennent lorsque les données sont inexactes, incomplètes, incohérentes, périmées ou dupliquées, ce qui réduit leur valeur et leur fiabilité. Ces problèmes peuvent être dus à des erreurs humaines, à l'incompatibilité des systèmes, à des problèmes d'intégration ou à des pratiques obsolètes. Qu'il s'agisse d'un nom mal orthographié dans une base de données clients ou de formats de date incohérents dans les différents services, même des défauts mineurs peuvent entraîner des perturbations majeures pour l'entreprise. Par exemple, des noms mal orthographiés peuvent entraîner des doublons dans les entrées clients, ce qui peut conduire à des enregistrements incomplets de l'activité des clients. Des formats de date incohérents peuvent créer une confusion au sein des équipes internationales ou rendre difficile la recherche des informations dont les équipes ont besoin.

La qualité des données est généralement mesurée par des dimensions telles que

• Précision : Mesure dans quelle mesure les données reflètent les valeurs/faits du monde réel qu'elles sont censées représenter.
• L'exhaustivité : Il s'agit de déterminer si toutes les données requises sont présentes et entièrement saisies, sans aucun champ ou élément manquant.
• cohérence: Mesure l'uniformité des données entre les différents systèmes, formats et calendriers, sans informations contradictoires.
• L'actualité : Mesure si les données sont à jour et disponibles au moment où elles sont nécessaires pour la prise de décision ou les opérations.
• Unicité : Mesure si chaque enregistrement données est unique, sans doublons involontaires entre les jeux de données.
• Validité : Elle mesure la conformité des données aux formats, règles et contraintes définis (tels que le type de données ou l'étendue).

Toute déviation dans ces domaines peut entraîner des décisions prises sur la base d'hypothèses erronées, entraînant des impacts plus en aval de l'installation. pipeline de données.

Pourquoi la qualité des données est-elle importante ?

La qualité des données est importante car les entreprises s'appuient sur des données précises pour prendre des décisions cruciales, telles que la prévision des revenus, le ciblage de clients spécifiques, la détection des fraudes et la gestion des chaînes d'approvisionnement. Une mauvaise qualité des données peut :

• Ils conduisent à des idées erronées et à des erreurs stratégiques.
• Réduire l'efficacité opérationnelle.
• Détériorer les relations avec les clients.
• Créer des risques de conformité et de réglementation.
• Augmentation des coûts en raison des retouches et des corrections manuelles.

Selon Gartner, la mauvaise qualité des données coûte en moyenne 12,9 millions de dollars par an aux entreprises. Plus les entreprises reconnaissent et résolvent rapidement ces problèmes, plus elles deviennent résilientes et axées sur les données.

Défis courants en matière de qualité des données

Les problèmes de qualité des données se manifestent souvent sous plusieurs formes prévisibles. La compréhension de ces problèmes courants est la première étape vers la remédiation.

Entrées en double

Les enregistrements en double se produisent lorsque la même entité de données est saisie plusieurs fois, que ce soit en raison d'intégrations de systèmes, d'erreurs humaines ou d'un manque de validation. Par exemple, un client peut apparaître deux fois dans un système de gestion de la relation client avec de légères variations dans son nom, ce qui entraîne des mesures marketing faussées et des communications en double.

Comment résoudre le problème

• Utiliser un logiciel de déduplication : Ces outils identifient et fusionnent les entrées en double.
• Définir des identifiants uniques : Attribuer une clé primaire ou un identifiant unique à chaque enregistrement.
• entraîner personnel chargé de la saisie des données prévenir la duplication à la source grâce à un apprentissage adéquat et à des protocoles de saisie des données normalisés.

Informations inexactes et incomplètes

L'inexactitude fait référence à des valeurs de données incorrectes, tandis que l'incomplétude indique des valeurs manquantes. L'un ou l'autre de ces problèmes peut entraîner des difficultés importantes pour les organisations. Par exemple, l'absence d'un numéro de téléphone valide ou d'une adresse incorrecte lors de l'enregistrement un client peut avoir un impact sur la communication et la livraison.

Comment résoudre le problème

• Mettre en place des champs obligatoires : Utilisez la validation des formulaires pour vous assurer que les champs obligatoires sont remplis.
• Intégrer des outils de vérification externes : Par exemple, les services de vérification du courrier électronique ou de l'adresse peuvent recouper les données en temps réel.
• Utilisez des listes déroulantes et des entrées contrôlées : Minimiser les champs de texte libre pour réduire les erreurs humaines.

Formats de données incohérents

Des formats incohérents peuvent se produire lorsque différents systèmes ou équipes utilisent des conventions différentes pour les dates, les devises ou les entrées de texte. Cela rend l'agrégation et l'analyse des données difficiles et les erreurs plus probables.

Comment résoudre le problème

• Définir et appliquer des normes de données : Établir des règles de formatage claires à l'échelle de l'organisation.
• Normaliser les données : Utiliser des processus ETL (Extract, Transform, Load) pour nettoyer et unifier les formats de données.
• Automatiser les contrôles de formatage : Incorporez des règles dans le processus de saisie des données pour valider les formats lors de l'entrée.

Données obsolètes et non pertinentes

Au fil du temps, les données deviennent obsolètes ou non pertinentes. Un client peut changer d'emploi, déménager ou cesser d'utiliser les services d'une organisation. S'appuyer sur des données obsolètes conduit à un ciblage inefficace et à des occasions manquées de réengagement ou de vente incitative.

Comment résoudre le problème

• Planifier des révisions périodiques des données : Vérifier les enregistrements afin d'identifier et de supprimer les données périmées.
• Permettre les mises à jour en libre-service : Permettre aux utilisateurs et aux clients de mettre à jour leurs propres données par le biais de portails sécurisés.
• Utiliser des flux de données en temps réel : Dans la mesure du possible, connectez-vous à des sources de données dynamiques qui fournissent des informations actualisées.

Identifier les causes profondes des problèmes de données

Il ne suffit pas de corriger les symptômes. Les équipes chargées des données doivent s'attaquer aux causes sous-jacentes pour obtenir des données saines à long terme. Voici quelques-unes des causes profondes qui peuvent conduire à une mauvaise qualité des données.

Problèmes d'intégration des systèmes

Les organisations fonctionnent souvent sur plusieurs plateformes qui ne communiquent pas de manière transparente. Des systèmes disjoints peuvent écraser ou dupliquer des données sans logique claire, ce qui entraîne des incohérences.

Solution : Investir dans des plateformes intégration robustes ou des logiciels intermédiaires qui garantissent des flux de données propres et cohérents entre les systèmes.

Erreurs humaines dans la saisie des données

La saisie manuelle des données est sujette aux fautes de frappe, aux omissions et aux incohérences. L'absence d'apprentissage ou le manque de clarté des procédures ne font qu'exacerber le problème.

Solution : Automatiser la saisie des données dans la mesure du possible et mettre en place des formulaires utilisateur avec des validations en temps réel et des suggestions de remplissage automatique.

Manque de normalisation

En l'absence de normes de données clairement définies (conventions de dénomination, formats et règles de catégorisation), les équipes des différents services peuvent enregistrement et interpréter les données différemment.

Solution : Créer et diffuser un guide des normes de données et veiller au respect de ces normes à l'aide deframeworks gouvernance données.

Stratégies générales pour prévenir et résoudre les problèmes de qualité des données

L'amélioration de la qualité des données nécessite un effort continu. Dans les sections précédentes, nous avons présenté quelques moyens de résoudre des problèmes spécifiques de qualité des données au fur et à mesure qu'ils se présentent. Ci-dessous, vous trouverez quelques bonnes pratiques générales pour maintenir des données propres et fiables.

Mise en œuvre des techniques de validation des données

La validation est la première ligne de défense d'une organisation. En vérifiant automatiquement les données par rapport à des règles et des modèles lors de la saisie, les équipes chargées des données peuvent éviter que de nombreux problèmes ne surviennent. Les techniques applicables sont les suivantes

• Validation de la syntaxe : S'assurer que les entrées sont conformes au format attendu (par exemple, les adresses électroniques).
• Validation de la plage : Confirmer que les valeurs numériques se situent dans des fourchettes acceptables.
• Vérification des références : Recouper les entrées avec des jeux de données faisant autorité.

Audits et nettoyages réguliers des données

Les audits de données permettent d'évaluer la santé des données d'une entreprise, tandis que le nettoyage consiste à identifier et à corriger tout problème identifié lors de ces audits.

• Prévoir des examens mensuels ou trimestriels.
• Utiliser des outils de profilage des données pour détecter les anomalies.
• Déployer des scripts automatisés pour signaler ou supprimer les entrées problématiques.

Mise en place de politiques de gouvernance données

La gouvernance données englobe les personnes, les processus et les technologies nécessaires pour gérer les données comme une ressource précieuse.

• Désigner des gestionnaires de données responsables de jeux de données spécifiques.
• Documenter le cheminement des données pour suivre les données de la source à l'utilisation.
• Établir des voies d'escalade pour le signalement et la résolution des problèmes de qualité.

Tirer parti de la technologie pour améliorer la qualité des données

La technologie joue un rôle essentiel dans le maintien d'une qualité élevée des données dans l'ensemble de l'organisation. Les outils modernes de qualité des données automatisent la détection, le contrôle et la correction des problèmes liés aux données, souvent en temps réel. Les principales fonctionnalités sont les suivantes

• Profilage : L'analyse des données pour découvrir des schémas et des irrégularités.
• Nettoyage : Suppression ou correction des données inexactes ou incomplètes.
• Correspondance/déduplication : Identification et consolidation de documents similaires.
• Surveillance : Mise en place de règles et d'alertes pour détecter les erreurs au fur et à mesure qu'elles se produisent.

Il s'agit par exemple d'outils tels que Informatica Data Quality, Talend Data Preparation et IBM.

Le choix de l'outil approprié dépend de facteurs tels que le volume de données, la complexité, les besoins d'intégration et le budget.

La plateforme Actian Data Intelligence aide les organisations à gérer, gouverner et utiliser les données

Pour aborder et gérer de manière proactive les problèmes de qualité des données, les organisations peuvent se tourner vers la plateforme complète Actian Data Intelligence. Elle fournit une solution de bout en bout pour l'intégration, le nettoyage, l'analyse et la gestion des données. Grâce à son architecture en nuage hybride, les organisations peuvent gérer les données dans des environnements sur site et en nuage. Les fonctionnalités qui support qualité des données sont les suivantes :

• Flux de travail pour la qualité des données : Automatiser les routines de nettoyage et de validation.
• lagouvernance et le suivi de la lignée : Assurer la conformité et la transparence.
• Intégration des données en temps réel : Réduire les incohérences causées par le traitement par lots.
• libre-service Data Access : Permettre aux utilisateurs d'accéder à des données fiables sans compromettre le contrôle.

En centralisant les efforts de qualité des données au sein d'une plateforme puissante, les organisations peuvent développer leurs opérations de données tout en garantissant la confiance dans chaque décision basée sur les données. Planifiez dès aujourd'hui une démonstration personnalisée de la plateforme.

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 %.