Comment améliorer la qualité des données

Chaque organisation, qu'il s'agisse d'une entreprise ou d'un organisme à but non lucratif, s'appuie sur des données précises et fiables pour prendre des décisions stratégiques cruciales. Qu'il s'agisse d'améliorer l'expérience client, de rationaliser les opérations ou de générer des revenus, des données de haute qualité jouent un rôle essentiel.

Cependant, l'obtention et le maintien d'une qualité de données de premier ordre restent un défi de taille pour beaucoup. Dans ce guide, nous examinons comment améliorer la qualité des données en comprenant ses principes fondamentaux, en relevant les défis courants et en adoptant des étapes et des outils stratégiques pour une excellence durable des données.

Comprendre la qualité des données

Tout d'abord, expliquons ce que signifie la qualité des données. En général, les experts en données utilisent cinq piliers ou ensembles d'attributs pour évaluer la qualité d'un jeu de données.

Définir la qualité des données

Divers attributs, pris ensemble, constituent la qualité d'un jeu de données, tels que l'exactitude, l'exhaustivité, la cohérence, l'actualité et la pertinence. Les données de haute qualité doivent représenter avec précision la construction du monde réel qu'elles décrivent, être exemptes d'erreurs et de duplications, et convenir à l'usage auquel elles sont destinées.

Voici une brève description des dimensions qui définissent la qualité des données :

• Précision: La mesure dans laquelle les données reflètent les entités ou les valeurs du monde réel qu'elles représentent.
• Complétude: Présence de tous les champs de données et de toutes les entrées obligatoires.
• cohérence: Uniformité des données entre plusieurs ensembles de données ou plateformes.
• L'actualité: Les données sont à jour et disponibles au moment voulu.
• Validité: Mesure de la conformité des données aux règles de syntaxe et de format.

L'importance de données de haute qualité

Les conséquences d'une mauvaise qualité des données peuvent être considérables. Des données inexactes ou incomplètes peuvent conduire à des décisions commerciales erronées, à une réduction de l'efficacité opérationnelle et à une perte de confiance de la part des clients. À l'inverse, des données de haute qualité améliorent les capacités d'analyse, garantissent la conformité réglementaire et alimentent l'innovation.

Voici quelques-uns des principaux avantages d'une qualité élevée des données :

• Amélioration de la prise de décision: Des données propres et fiables permettent d'établir des prévisions précises et de planifier les activités.
• Efficacité opérationnelle: Réduction du temps et des ressources consacrés à la correction des problèmes de données.
• Satisfaction des clients: Des interactions personnalisées et opportunes avec les clients ne sont possibles qu'avec des données fiables.
• Conformité réglementaire: Des données précises permettent de respecter les réglementations et les normes de l'industrie, réduisant ainsi les risques juridiques.

Défis courants en matière de qualité des données

Maintenir des données de haute qualité est souvent plus facile à dire qu'à faire. Les organisations sont confrontées à toute une série d'obstacles qui peuvent compromettre la qualité des données, en particulier lorsque le volume, la variété et la vitesse des données augmentent. Ces défis sont souvent liés les uns aux autres. Si l'un d'entre eux n'est pas pris en compte, les autres peuvent avoir un impact négatif. Comprendre ces pièges courants est la première étape vers la mise en place de pratiques de gestion des données plus résilientes.

Identifier les erreurs de données

Les erreurs de données sont parmi les problèmes les plus courants qui affectent la qualité. Il peut s'agir d'erreurs typographiques, de champs manquants, d'enregistrements en double et de formatages incorrects. Les erreurs proviennent souvent de la saisie manuelle des données, de l'inopérabilité du système ou de l'intégration de sources disparates.

Les types d'erreurs de données les plus courants sont les suivants :

• Erreurs de saisie: Erreurs humaines lors de la saisie manuelle.
• Enregistrements en double: Entrées multiples pour la même entité.
• Informations périmées: Données périmées ou qui ne sont plus valables.
• Formats incohérents: Formats de données différents d'un service ou d'un système à l'autre.

La détection précoce de ces problèmes est essentielle au maintien de la qualité des données. Des audits réguliers et des outils de détection d'erreurs automatisés peuvent aider à détecter les problèmes avant qu'ils ne s'aggravent.

Dépasser les silos de données

On parle de silos de données lorsque les informations sont isolées dans des départements ou des systèmes distincts, ce qui rend difficile l'obtention d'une vue unifiée. Les silos entravent la collaboration, réduisent la transparence et conduisent souvent à des données incohérentes ou redondantes.

Les organisations confrontées à des données en silo sont souvent confrontées à des difficultés :

• Stockage de données redondantes: Ensembles de données en double qui gaspillent de l'espace de stockage et provoquent des confusions de versions.
• Manque d'accessibilité: Les équipes ont du mal à accéder aux données ou à les partager entre les différentes fonctions.
• Définitions incohérentes des données: Différentes interprétations d'un même champ de données.

Le décloisonnement nécessite des stratégies d'intégration et des systèmes de gestion des données centralisée gestion des données qui favorisent le partage des données et la normalisation au sein de l'organisation.

Étapes pour améliorer la qualité des données

L'amélioration de la qualité des données nécessite une approche structurée et proactive. Il ne suffit pas de réagir aux problèmes de données lorsqu'ils surviennent - les organisations doivent mettre en place des processus et des politiques systématiques qui préviennent les problèmes avant qu'ils ne surviennent. Cela implique la mise en œuvre d'un système complet d'observabilité données en tandem avec des mesures de qualité des données.

Voici trois étapes fondamentales qui peuvent aider toute organisation à améliorer l'intégrité, la simplicité d'utilisation et la fiabilité de ses données.

Évaluation de la qualité des données

L'évaluation de la qualité des données est la base de toute initiative d'amélioration. Elle consiste à évaluer les ensembles de données existants en fonction de critères de qualité et à identifier les domaines à améliorer.

Les étapes d'une évaluation de la qualité des données sont les suivantes

1. Inventaire des données: Cataloguer les sources de données et les flux entre les systèmes.
2. Définir des mesures de qualité: Établir des critères pour évaluer l'exactitude, l'exhaustivité, etc.
3. Profilage des données: Analyser les données pour détecter les anomalies, les modèles et les valeurs aberrantes.
4. Analyse des écarts: Comparer la situation actuelle aux critères de qualité souhaités.

L'évaluation révèle les causes profondes de la médiocrité des données et oriente les efforts de remédiation. Il est important de noter que l'évaluation de la qualité des données doit être un effort continu.

Mise en place de cadres de gouvernance données

La gouvernance données fait référence aux politiques, procédures et normes utilisées pour gérer les données tout au long de leur cycle de vie. Un cadre de gouvernance solide définit les rôles, les responsabilités et l'obligation de rendre compte de la qualité des données.

Les principaux éléments de la gouvernance données sont les suivants

• Propriété des données: Attribution de la responsabilité des données à des personnes ou à des équipes.
• Normalisation: Création de définitions, de formats et de taxonomies cohérents.
• Application des politiques: Permettre la conformité par le biais de règles et de lignes directrices.
• apprentissage et sensibilisation: Former le personnel aux principes de la qualité des données.

Une gouvernance données efficace garantit que la qualité des données n'est pas une réflexion après coup, mais que les données doivent être traitées avec gouvernance dès la conception - comme un processus intégré.

Mise en œuvre des techniques de validation des données

La validation des données consiste à vérifier que les données sont exactes, propres et utiles avant qu'elles ne soient stockées ou utilisées. Ces techniques peuvent être appliquées lors de la saisie, de la migration ou de l'intégration des données.

Exemples de techniques de validation des données :

• Contrôles de format: Vérifier que les champs correspondent aux formats attendus (par exemple, dates, adresses électroniques).
• Vérifications de l'étendue: Valider que les valeurs se situent dans des limites acceptables.
• Validation de la consultation: Vérification croisée des valeurs par rapport à des tables de référence connues.
• Détection des doublons: Identification et élimination des doublons.

L'automatisation des règles de validation permet de réduire les erreurs manuelles et d'accroître la confiance dans la fiabilité des données.

Stratégies de maintien de la qualité des données

L'amélioration de la qualité des données n'est que la moitié de la bataille : c'est en la maintenant dans le temps que de nombreuses organisations échouent. Au fur et à mesure que les entreprises se développent, que les sources de données se multiplient et que de nouvelles technologies sont introduites, le risque de dégradation et de mauvaise qualité des données augmente.

Le succès à long terme exige un engagement continu en matière de suivi, de collaboration et d'investissement dans les bons outils et processus. Vous trouverez ci-dessous trois stratégies clés qui peuvent aider les organisations à maintenir un niveau élevé de qualité des données au fil du temps. Pour en savoir plus, consultez notre article sur les 9 meilleures façons de maintenir la qualité des données.

Examens réguliers de la qualité des données

Le contrôle continu de la qualité des données est essentiel pour maintenir les améliorations. Les examens réguliers impliquent l'analyse des données au fil du temps afin de détecter de nouveaux problèmes et d'évaluer l'efficacité des efforts de remédiation.

Les meilleures pratiques en matière d'examens réguliers sont les suivantes :

• Audits programmés: Évaluations mensuelles ou trimestrielles des ensembles de données.
• Indicateurs clés de performance (ICP): Suivi de paramètres tels que le taux d'erreur, l'exhaustivité des données et les plaintes des utilisateur .
• Tableaux de bord des rapports: Outils visuels permettant de suivre les tendances en matière de qualité en en temps réel.

Ces examens permettent aux organisations d'identifier de manière proactive les problèmes émergents et d'y répondre rapidement.

Promouvoir une culture fondée sur les données

L'amélioration de la qualité des données n'est pas seulement un défi technique, c'est aussi un défi culturel. Les organisations doivent inculquer l'importance de l'intégrité des données à l'ensemble de leur personnel afin de s'assurer que chacun accorde de l'importance à la qualité des données et y contribue.

Les moyens de favoriser une culture axée sur les données :

• L'adhésion de la direction: La direction doit se faire le champion des initiatives en matière de données.
• apprentissage employés: Offrir une apprentissage sur les meilleures pratiques de saisie des données et les normes de qualité.
• Reconnaissance et responsabilisation: Récompensez les équipes qui maintiennent des données propres et tenez-les responsables des erreurs.
• Collaboration interfonctionnelle: Encourager les départements à travailler ensemble sur des initiatives liées aux données.

Une culture axée sur les données garantit que la qualité devient une priorité permanente à tous les niveaux de l'organisation.

Utilisation d'outils de qualité des données

Les outils modernes de qualité des données offrent de puissantes fonctionnalités pour automatiser, contrôler et améliorer la qualité des données. Ces plateformes peuvent réduire considérablement la charge de travail manuelle et garantir des normes cohérentes.

Les types d'outils de qualité des données les plus répandus sont les suivants :

• Outils de profilage des données: Analyser les ensembles de données pour identifier les erreurs, les lacunes et les anomalies.
• nettoyage des données Software: Automatiser le processus de correction ou de suppression des données inexactes.
• Maîtrise de la gestion gestion des données (MDM): Créer une vue unifiée des entités clés de l'entreprise en réconciliant les doublons et les divergences.
• plateformes observabilité données: Surveiller, détecter et alerter sur la qualité des données, la fiabilité et les problèmes de santé du pipeline à travers la pile de données en en temps réel
• Outils ETL (extraction, transformation, chargement): Intégrer et transformer des données provenant de sources multiples avec des contrôles de qualité intégrés.

Le choix des bons outils dépend de la taille de votre organisation, de son secteur d'activité et des défis spécifiques qu'elle doit relever en matière de données.

Actian aide les entreprises à améliorer et à maintenir la qualité des données

Avec Actian Data Intelligence Platform, les entreprises peuvent organiser et gérer leurs données, les partager entre services, effectuer des découverte de données, etc. Sa technologie de graphe de connaissances fédéré offre une gestion avancée des métadonnées et aide à tout, de la récupération des données rapide récupération des données à la conformité aux réglementations.

Vous êtes prêt à voir la différence que fait Actian ? Planifiez une démonstration personnalisée dès aujourd'hui.

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 des capacités intuitives de 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 flexibles de gestion des données à 42 millions d'utilisateurs au sein de sociétés du Fortune 100 et d'autres entreprises dans le monde entier, tout en maintenant un taux de satisfaction de la clientèle de 95 %.