Qualité de la donnée

La digitalisation croissante des entreprises produit la collecte d’un très grand nombre de données. Une data nécessite d’être affinée pour être exploitée correctement. Un enjeu au cœur des solutions de data quality ou qualité de la donnée.
La data quality fait partie intégrante de la gouvernance des données qui garantit que les données de votre organisation sont adaptées à leur objectif. Elle fait référence à l’utilité globale d’un ensemble de données et à sa capacité à être facilement traitée et analysée pour d’autres utilisations.

Qualité de la donnée : comment rendre ses données plus utiles ?

Les données de qualité sont des données utiles. Pour être de haute qualité, les données doivent être cohérentes et sans ambiguïté. Les problèmes de qualité de la donnée sont souvent le résultat de fusions de bases de données ou de processus d’intégration de systèmes / cloud dans lesquels les champs de données qui devraient être compatibles ne le sont pas en raison d’incohérences de schéma ou de format.
Notez que les données qui ne sont pas de haute qualité peuvent subir un nettoyage des données pour améliorer leur qualité.

Qualité des données : comment rendre ses données plus utiles

Des données précises, fiables, pertinentes, actuelles et exhaustives

Les caractéristiques  d’une bonne qualité de la donnée sont les suivantes :
– La précision : une donnée de qualité implique que l’information soit correcte. Pour déterminer si les données sont exactes ou non, les informations doivent refléter une situation réelle. La précision est une caractéristique cruciale de la qualité des données, car des informations inexactes peuvent entraîner des problèmes importants aux conséquences graves.

– L’exhaustivité : ceci fait référence au degré de complétudes des informations. Vous devez disposer de toutes les informations dont vous avez besoin sur un produit, une transaction ou un client. Si les informations sont incomplètes, elles peuvent être inutilisables. 

– La fiabilité : dans le domaine des caractéristiques de qualité de la donnée, la fiabilité signifie qu’une information n’en contredit pas une autre provenant d’une source ou d’un système différent. Lorsque des informations se contredisent, vous ne pouvez pas faire confiance aux données. Vous pourriez commettre une erreur qui coûterait de l’argent à votre entreprise et nuirait à votre réputation. 

– Pertinence : Lorsque vous examinez les caractéristiques de qualité de la donnée, la pertinence entre en jeu, car il doit y avoir une bonne raison pour laquelle vous collectez ces informations en premier lieu. Vous devez vous demander si vous avez vraiment besoin de ces informations ou si vous les collectez uniquement pour le plaisir. Si vous collectez des informations non pertinentes, vous perdez du temps ainsi que de l’argent. Vos analyses ne seront pas aussi précieuses. 

– L’actualité : Comme son nom l’indique, cette caractéristique fait référence à la mise à jour des informations. La rapidité de l’information est une caractéristique importante de la qualité des données, car des informations qui ne sont pas disponibles en temps opportun peuvent amener les gens à prendre de mauvaises décisions.

Les enjeux de la qualité de la donnée

Qualité des données : comment rendre ses données plus utiles

Dans l’environnement commercial actuel, les caractéristiques de qualité des données vous garantissent de tirer le meilleur parti de vos informations. Lorsque vos informations ne répondent pas à ces normes, elles n’ont aucune valeur. Lorsque les données sont d’excellente qualité, elles peuvent être facilement traitées et analysées, ce qui permet d’obtenir des informations qui aident l’organisation à prendre de meilleures décisions. 

Des données de haute qualité sont essentielles à l’analyse du cloud, aux initiatives d’IA, aux efforts de veille stratégique et à d’autres types d’analyse de données.

Une stratégie de qualification des données

Pour obtenir des données de qualité,  vous devez d’abord faire un état des lieux de vos données et définir des règles pour les nettoyer et les normaliser. Une fois ces règles établies et appliquées, il faut ensuite mettre en place une solution de monitoring pour collecter, traiter et surveiller l’évolution de votre data en temps réel. Les consultants de Mind7 Consulting peuvent vous accompagner dans votre stratégie de data quality et l’intégration d’une solution de monitoring dans votre infrastructure.

En plus d’aider votre organisation à extraire plus de valeur de ses données, le processus de gestion de la qualité des données améliore l’efficacité et la productivité de l’organisation, tout en réduisant les risques et les coûts associés à des données de mauvaise qualité. La data quality est, en bref, le fondement des données fiables qui conduisent la transformation numérique. Ainsi, un investissement stratégique dans la qualité des données sera rentable à plusieurs reprises , dans de multiples cas d’utilisation, dans toute l’entreprise.