Pour commencer, il est important de définir ce qu’est une donnée de qualité. De manière générale, on peut dire qu’une donnée de qualité est une donnée qui est :
· exacte : les données sont correctes et représentent fidèlement la réalité. Les informations contenues dans votre base de données ne peuvent contenir aucune erreur ou faute.
· complète : les données contiennent l’ensemble des informations dont on a besoin. Vous ne pouvez pas vous contenter d'avoir quelques valeurs manquantes ici et là
· cohérente : les données sont uniformes et compatibles entre elles. Vous ne pouvez pas avoir des données contradictoires dans votre base de données
· à jour : les données sont constamment mises à jour pour refléter la réalité. Les données doivent être actualisées régulièrement pour être pertinentes.
· accessible : les données sont facilement accessibles aux personnes qui en ont besoin. Les données doivent être stockées de manière à ce qu'elles soient facilement disponibles
L'explosion du big data a conduit à une abondance de la récolte par les entreprises numériques. Mais comme nous le savons d'expérience avec l'informatique, les déchets vous mèneront toujours à l'erreur - qu'ils proviennent d'une entrée formatée ou non ! Le facteur clé ici est la qualité ; s'assurer que les informations de votre entreprise proviennent uniquement de bonnes sources garantit qu'elles peuvent être exploitées pleinement en oreiller et fournir de la valeur en retour.
La mise en œuvre d'une stratégie de qualité des données est importante car de mauvaises données peuvent avoir des conséquences dévastatrices. Le coût initial peut sembler élevé, mais il faut se rappeler que les dépenses liées au développement de systèmes de qualité dépasseront souvent de loin les coûts initiaux !
Les trois principaux piliers de la gestion de la qualité des données sont l'architecture interne, l'audit externe et les plateformes d'analyse pour maintenir des informations de haute qualité. Ces systèmes peuvent être coûteux mais le résultat en vaut toujours la peine !
Le nettoyage des données est une étape cruciale du processus de qualité des données. C'est à ce moment-là que les données sont passées au crible afin de détecter et corriger les erreurs. Les données incorrectes peuvent être source d'erreurs et de décisions erronées.
Il existe de nombreuses techniques de nettoyage des données, chacune ayant ses propres avantages et inconvénients. Les trois principales techniques de nettoyage des données sont le filtrage, la normalisation et l'agrégation.
Il existe de nombreux outils de qualité des données sur le marché, chacun ayant ses propres avantages et inconvénients. Les trois principaux outils de qualité des données sont les bases de données, les entrepôts de données et les plates-formes d'analyse.
Les bases de données sont des outils de qualité des données qui permettent de stocker, de gérer et d'analyser les données. Elles sont souvent utilisées par les entreprises pour gérer leurs données.
Il existe de nombreux fournisseurs de services de qualité des données sur le marché.
En conclusion, la qualité des données est importante pour une entreprise car elle permet de prendre des décisions éclairées. Les données doivent être exactes, complètes, cohérentes, à jour et accessibles. Il est donc important de mettre en place une stratégie de qualité des données pour garantir la qualité des données de votre entreprise. N'hésitez pas à lire nos autres articles et contactez nous afin que nous puissions répondre à vos problématiques.