Gestion de la qualité des données

Analyses précises et décisions justes grâce à des données fiables

Qu’est-ce que la qualité des données et la gestion de la qualité des données ?

La qualité des données est un terme subjectif qui doit être défini individuellement pour chaque entreprise. Il s’agit des caractéristiques générales d’un ensemble de données qui répondent aux exigences des utilisateurs.
La gestion de la qualité des données désigne l’ensemble des processus et procédures qui garantissent une haute qualité des données. Cela inclut l’identification, le nettoyage et la mise à disposition des données.

Les principales raisons d’une mauvaise qualité des données

Les données ne sont jamais parfaitement propres à 100 %. Cela peut être dû au fait que les données entrent dans une entreprise de différentes manières. Par conséquent, elles peuvent être obsolètes, en double ou incohérentes. Pour garantir la meilleure qualité de données possible, il est utile de connaître les principales raisons des données défectueuses. Vous pouvez ainsi éviter à l’avance les données de mauvaise qualité. Voici les raisons les plus importantes :

• Saisie manuelle des données : Dans de nombreuses entreprises, la saisie manuelle des données a lieu. Cependant, cela comporte de nombreuses sources d’erreurs. Les données peuvent être saisies au mauvais endroit ou dans le mauvais format, ce qui peut facilement entraîner des erreurs de frappe ou de numérotation.
• Conversion des données : Lors du transfert de données d’un endroit à un autre, il est possible que des données soient perdues ou modifiées accidentellement. Cela peut être dû au fait que les données sont stockées dans différents formats ou que la structure des données est différente.
• Mises à jour en temps réel : Afin de prendre de bonnes décisions, il est important de travailler en permanence avec des données à jour. Cependant, des erreurs peuvent également survenir si des ensembles de données individuels n’ont peut-être pas été mis à jour au moment d’une analyse ou s’il n’y a pas eu suffisamment de temps pour examiner les données.
• Fusion des données : Si des données doivent être fusionnées, par exemple dans le cadre de consolidations, de fusions d’entreprises ou de changements de système, des erreurs telles que des formats non valides, des doublons et des conflits peuvent également survenir.
• Mises à niveau du système : Des mises à jour ou des mises à niveau fréquentes de votre logiciel peuvent également entraîner des erreurs, car il est possible que des données soient supprimées ou corrompues dans le processus.
• Collecte indiscriminée de données : Les entreprises collectent souvent toutes les données générées. Cela présente un certain potentiel, car les données pourraient être nécessaires à l’avenir. Cependant, cela rend également la garantie de la qualité et l’analyse des données plus difficiles. Par conséquent, si possible, seules les données réellement nécessaires doivent être stockées.

Quels sont les critères de qualité des données ? Les critères

Divers critères vous montrent à quel point la qualité de vos données est élevée et si les données sont adaptées à une tâche spécifique.

• Exhaustivité : Tous les ensembles de données nécessaires sont-ils complets ?
  Des données incomplètes peuvent ne pas être utilisables ou seulement partiellement utilisables. Il est donc important de s’assurer qu’un ensemble de données contient toutes les attributs nécessaires et que les attributs contiennent à leur tour toutes les données nécessaires.
• Pertinence : Toutes les données nécessaires aux fins prévues sont-elles disponibles ?
  Toutes les données générées ne sont pas pertinentes pour vos besoins. Par conséquent, elles doivent être collectées délibérément de manière à ne collecter que les données nécessaires. Cela est particulièrement vrai pour les données clients, qui relèvent de la confidentialité des données.
• Précision : Les données collectées sont-elles exactes et indiquées comme il se doit ?
  Lors de la collecte de données, il est important de s’assurer que les données sont exactes. Dans le même temps, elles doivent également être au niveau de détail requis. Cela signifie, par exemple, que toutes les décimales nécessaires doivent être stockées.
• Actualité : Les ensembles de données sont-ils à jour ?
  De nouvelles données sont constamment créées dans une entreprise. Il est donc judicieux d’effectuer toujours des analyses avec des données à jour afin de détecter les changements ou les problèmes à un stade précoce. Dans la pratique, nous recommandons souvent à nos clients de se référer à des données ayant un statut fiable lors de la prise de décisions. Selon la situation, il peut être judicieux d’utiliser, par exemple, des données de la veille, car les données en direct peuvent changer très rapidement.
• Validité : L’origine des données est-elle fiable, ou les données proviennent-elles de sources fiables ?
  L’origine des ensembles de données doit être traçable afin d’évaluer si les données sont fiables.
• Disponibilité et accessibilité : Les utilisateurs peuvent-ils facilement accéder aux données dont ils ont besoin ? Sont-elles disponibles dans le format requis ?
  Par exemple, si des données pertinentes sont réparties dans différents outils ou ne sont pas dans le bon format, l’accessibilité facile n’est pas toujours garantie.
• Cohérence : Y a-t-il des contradictions ou des doublons dans les données ? Y a-t-il des incohérences avec d’autres données ?
  Les données doivent être sans équivoque, sans contradictions avec elles-mêmes ou avec d’autres données, et sans redondances, ainsi qu’uniformément structurées.

Que peut-on faire pour garantir une haute qualité des données ?

Pour que les données soient d’une qualité constamment élevée, il est tout d’abord nécessaire de définir comment sa qualité peut être mesurée. Ensuite, les données doivent être analysées, nettoyées et surveillées en fonction des critères définis. Ce processus doit être effectué régulièrement afin de maintenir une qualité des données constamment élevée et de pouvoir éliminer définitivement les sources d’erreur.

1. Définir des critères

La première étape consiste à déterminer quels critères doivent être utilisés pour mesurer la qualité des données. Par exemple, il est défini quelles données doivent être disponibles pour vos besoins et sous quel format elles doivent être disponibles.

2. Profilage des données / Analyse des données :

L’analyse des données est utilisée pour identifier les doublons, les contradictions, les erreurs et les ensembles d’informations incomplets. De cette manière, la qualité des données peut être mesurée et les données peuvent être nettoyées et mises à jour dans les étapes suivantes. De plus, l’analyse des données peut être utilisée pour identifier les sources d’erreurs et prendre des mesures pour éviter que les erreurs détectées ne se reproduisent à l’avenir.

3. Nettoyage des données

L’étape de nettoyage des données consiste à corriger les problèmes identifiés lors de l’analyse des données. Cela signifie que les doublons sont supprimés, les données incomplètes sont ajoutées ou les contradictions sont corrigées.

4. Surveillance des données :

Les données existantes et nouvelles doivent être vérifiées en continu pour garantir une haute qualité des données de manière permanente.

Conseils pour une bonne gestion de la qualité des données :

1. Déterminer les personnes responsables

Sans personne chargée de la responsabilité de la qualité des données, personne ne peut se sentir responsable. Il est donc important de définir les personnes responsables. En fonction de l’ensemble de données, il peut s’agir de différentes personnes, mais également d’un seul employé. Les personnes responsables sont chargées de veiller au respect des normes définies lors de la création des données et de vérifier et de maintenir régulièrement les données.

2. Gérer les lacunes en matière de qualité

Il n’existe pas de qualité de données à 100 %, car des erreurs peuvent survenir à tout moment. Cependant, en fonction de l’objectif de l’application, il est possible de déterminer quelles données doivent être absolument correctes afin de pouvoir effectuer des analyses correctes et prendre ainsi des décisions correctes.
Notre conseil : Il est important que le plus grand nombre possible d’ensembles de données soient corrects. Cependant, le rapport coût-efficacité des corrections peut être médiocre, par exemple si cela prend beaucoup de temps pour nettoyer les données, mais que vous utilisez peu les données par la suite ou qu’elles n’ont aucune pertinence. Par conséquent, accordez la priorité à la résolution des lacunes de qualité dans les données essentielles.

3. Améliorer la qualité des données directement à la source

Les solutions de Business Intelligence telles que myPARM BIact vous permettent de modifier, de corriger ou d’ajouter manuellement des données stockées. Cependant, gardez à l’esprit que lorsque vous apportez de telles corrections, d’une part la source de données est toujours défectueuse et que d’autre part les corrections manuelles ont également un fort potentiel d’erreurs. De plus, il se pourrait que des erreurs existantes soient négligées. Par conséquent, la qualité des données doit être améliorée à la source des données si possible. De cette manière, des données de haute qualité sont mises à disposition du logiciel BI.

4. Monitoring continue des données

Plus vous détectez souvent des erreurs, les corrigez et prenez des mesures à leur encontre, plus la qualité de vos données sera élevée à l’avenir. Néanmoins, il est important de considérer la qualité des données comme un processus itératif, car de nouvelles erreurs peuvent survenir à tout moment, les exigences en matière de données peuvent changer ou la quantité de données créées et leur diversité peuvent augmenter. Le processus de gestion de la qualité des données doit donc être continu.

Conclusion

Prendre des décisions basées sur des données plutôt que sur un sentiment instinctif peut contribuer beaucoup au succès de votre entreprise. Cependant, cela comporte le risque que les données à l’origine d’une décision puissent être défectueuses. Pour cette raison, il est important qu’une bonne gestion de la qualité des données garantisse que vous pouvez toujours compter sur l’exactitude de vos données.

Souhaiteriez-vous découvrir myPARM BI^act dans le cadre d'une démonstration? Contactez-nous dès maintenant pour un rendez-vous!