Qu'est-ce qu'un cadre de qualité des données ?

Introduction

Unemauvaise qualité des donnéesne se traduit pas seulement par des tableaux de bord confus. Elle ralentit la prise de décision, accroît les risques opérationnels, affaiblit les résultats générés par l'IA et oblige les équipes à consacrer du temps à la mise en concordance des données au lieu de les exploiter.

Un cadre de qualité des données offre aux organisations une méthode reproductible pour définir, mesurer, surveiller et améliorer la fiabilité de leurs données. Il associe gouvernance, normes, responsabilité, indicateurs et technologie afin de permettre aux équipes de détecter plus tôt les problèmes, de remédier plus rapidement à leurs causes profondes et d'améliorer la fiabilité des données dans les domaines de l'analyse, des opérations, de la conformité et des initiatives d'intelligence artificielle.

Cet article explique ce qu'est un cadre de qualité des données, présente les sept dimensions fondamentales de la qualité des données, décrit les cinq étapes nécessaires à sa mise en place et présente les indicateurs permettant de déterminer si votre mise en œuvre est efficace.

Qu'est-ce qu'un cadre de qualité des données ?

Un cadre de qualité des données est une approche structurée visant à garantir que les données sont exactes, complètes, cohérentes, actualisées, valides, uniques et suffisamment fiables pour l'usage métier auquel elles sont destinées. Il définit les rôles, les règles, les indicateurs, les processus et les technologies nécessaires pour prévenir, détecter et résoudre les problèmes liés à la qualité des données au sein d'une organisation.

Un cadre solide apporte des réponses à cinq questions :

1. Que signifie « de bonnes » données pour chaque cas d'usage métier ?
2. Qui est responsable de la qualité de chaque jeu de données critique ?
3. À quelles règles, seuils et normes les données doivent-elles se conformer ?
4. Comment les problèmes seront-ils détectés, classés par ordre de priorité et résolus ?
5. Comment mesurera-t-on les progrès au fil du temps ?

Pourquoi Frameworks de qualité des données Frameworks ?

• De meilleures décisions : Lorsque les utilisateurs professionnels peuvent se fier aux données qui sous-tendent les rapports, les tableaux de bord et les résultats générés par l'IA, ils peuvent prendre des décisions avec moins de doutes et moins de rapprochements manuels.
• Efficacité opérationnelle : Des règles standardisées et une surveillance automatisée réduisent les tâches de correction répétitives, diminuent le nombre d'incidents et aident les équipes à résoudre les problèmes avant qu'ils n'affectent les utilisateurs en aval.
• Une plus grande précision : Un cadre permet de définir des normes communes concernant la manière dont les données sont saisies, validées, transformées et utilisées d'un système à l'autre.

Pour les organisations qui investissent dans l'IA, la qualité des données revêt une importance encore plus grande. Les modèles, les copilotes et les flux de travail autonomes reposent sur des données d'entrée fiables, une traçabilité claire et un contexte métier bien défini. Si les données sous-jacentes sont incomplètes, obsolètes, en double ou mal gérées, les systèmes d'IA peuvent produire des résultats inexacts, non pertinents ou difficiles à expliquer.

Les 7 dimensions de la qualité des données.

Quelles sont les dimensions de la qualité des données qui importent le plus ?

Tous jeu de données ne jeu de données pas le même niveau de contrôle pour chaque dimension. Les priorités à définir dépendent du cas d'usage.

En matière de reporting financier, la précision, cohérence et l'intégrité sont généralement essentielles. Dans le cadre des opérations clients, l'exhaustivité, l'unicité et la rapidité sont souvent les critères les plus importants. En ce qui concerne l'IA et l'apprentissage automatique, les équipes doivent également évaluer la représentativité, la pertinence, la dérive et l'actualité des données d'entrée.

Comment mettre en place un cadre de gestion de la qualité des données en 5 étapes

1. Fixer des objectifs clairs

Commencez par définir les points à améliorer dans le cadre de travail. Évitez les objectifs vagues tels que « améliorer la qualité des données ». Privilégiez plutôt des objectifs de qualité liés aux résultats opérationnels.

Exemples :

2. Impliquer les parties prenantes

La qualité des données n'est pas uniquement une question informatique. Les équipes métier définissent la signification des données, les responsables des données mettent en œuvre les politiques, les ingénieurs de données automatisent les contrôles et les utilisateurs des données vérifient si celles-ci sont aptes à l'usage prévu.

Un modèle RACI simplifié peut permettre de clarifier les responsabilités :

3. Mettre en place des politiques

Les politiques transforment les attentes en règles applicables de manière systématique. Elles peuvent notamment porter sur les normes de nommage, les règles de validation, métadonnées obligatoires, les exigences en matière de conservation des données, les seuils acceptables et les procédures d'escalade.

Par exemple, une jeu de données clients peut exiger enregistrement chaque enregistrement client actif enregistrement une adresse e-mail valide, une région, le titulaire du compte, le statut du consentement et la date de la dernière mise à jour.

4. Évaluer la qualité des données

Avant d'ajouter de nouveaux outils ou processus, établissez une base de référence. Analysez jeux de données critiques jeux de données identifier les valeurs manquantes, les doublons, les formats incohérents, les enregistrements obsolètes et les relations rompues.

Questions utiles pour l'évaluation :

• Quels sont jeux de données quisupport processus métier les plus rentables ?
• Quels rapports, modèles d'IA ou applications s'appuient sur ces jeux de données?
• Dans quels domaines les utilisateurs se méfient-ils déjà des données ?
• Quels sont les problèmes les plus fréquents, les plus coûteux ou les plus risqués ?
• Quels sont les critères de qualité les plus importants pour chaque jeu de données?

5. Mettre en place des infrastructures

La dernière étape consiste à mettre en œuvre la technologie et les processus nécessaires pour surveiller et améliorer la qualité des données à grande échelle. Cela peut inclure le profilage des données, les moteurs de règles, observabilité , métadonnées , la traçabilité, les alertes, l'intégration des systèmes de tickets et les tableaux de bord.

Surveillance de la qualité des données vs observabilité des données

Le contrôle de la qualité des données permet de vérifier si les valeurs des données respectent les règles définies. observabilité des données observabilité l'état des pipelines de données, des systèmes et des ressources afin de détecter les anomalies avant qu'elles ne perturbent les utilisateurs en aval.

Les deux sont indispensables. Le contrôle qualité permet de déterminer si le contenu des données est fiable. observabilité identifier les cas où un élément du pipeline, du schéma ou de la chaîne de dépendances a pu subir une modification inattendue.

Comment évaluer la réussite d'un cadre de gestion de la qualité des données

Une mise en œuvre réussie de la gestion de la qualité des données devrait se traduire par des améliorations mesurables. L'infographie met en avant quatre indicateurs concrets : une baisse des taux d'erreur, une meilleure exhaustivité, une plus grande précision et prise de décision plus rapide.

Tableau des indicateurs clés de performance (KPI) proposé :

Concevoir et mettre en œuvre Frameworks de qualité des données

La plateforme Actian Data Intelligence utilise la technologie des graphes de connaissances fédérés pour aider les entreprises à optimiser leurs jeux de données. Les équipes peuvent exploiter, partager et découvrir des produits de données selon leurs besoins. Cette plateforme native du cloud s'intègre pleinement aux écosystèmes de données existants des entreprises, grâce à une suite de scanners et d'API intégrés.

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À propos de l'auteur

À propos de Actian Corporation

Actian permet aux entreprises de gérer et de gouverner leurs données en toute confiance, quelle que soit leur ampleur. Les organisations font confiance aux solutions gestion des données d'intelligence des données d'Actian pour rationaliser leurs environnements de données complexes et accélérer la mise à disposition de données prêtes pour l'IA. Conçues pour être flexibles, les solutions Actian s'intègrent de manière transparente et fonctionnent de manière fiable dans les environnements sur site, dans le cloud et hybrides. Pour en savoir plus sur Actian, la division données et IA de HCL Software, rendez-vous sur actian.com.