Guide des solutions

Maîtrisez la qualité des données de référence grâce à notre guide d'experts

Découvrez des informations utiles dans notre guide complet sur la gestion de la qualité des données — consultez-en un aperçu ci-dessous pour améliorer vos stratégies en matière de données.

Lisez ce guide pour en savoir plus :

  • Qu'est-ce que la qualité des données ?
  • Les défis du DQM.
  • Principales caractéristiques des outils DQM disponibles sur le marché.
  • Comment un catalogue de données peut contribuer au DQM.

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Aperçu

La qualité des données fait généralement référence à la capacité d'une entreprise à assurer la pérennité de ses données. Nous pensons que la qualité des données est assurée par les 9 dimensions suivantes - toutes essentielles pour extraire de la valeur pour votre entreprise :

  • Complétude
  • Précision
  • Validité
  • Unicité
  • cohérence
  • Rapidité d'exécution
  • Traçabilité
  • Clarté
  • Disponibilité

Nous détaillerons ces dimensions à l'aide d'un exemple simple dans la première partie. Nous expliquerons ensuite comment la gestion de la qualité des données est un défi important pour les organisations qui cherchent à tirer le maximum de valeur de leurs données.

Nous ferons également le parallèle entre ces différentes dimensions de la qualité des données et les différentes phases de gestion des risques à surmonter - identification, analyse, évaluation et traitement. Cela vous permettra d'affiner vos réflexes de gestion des risques en liant le traitement de l'amélioration de la qualité des données à un objectif de l'entreprise (et en évaluant le retour sur investissement pour chaque dimension de la qualité).

Après avoir défini les principales caractéristiques d'un outil de gestion de la qualité des données d'entreprise, nous détaillerons comment un catalogue de données - sans être un outil de qualité des données - peut contribuer à l'amélioration de la qualité des données (à travers les dimensions de clarté, de disponibilité et de traçabilité mentionnées plus haut).

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