Surveillance de la qualité des données : qu'est-ce que c'est et comment l'implémenter ?

Un processus de surveillance de la qualité des données surveille et garantit la qualité de chaque instance de données créée, utilisée et maintenue au sein d'une organisation.

Les entreprises s'efforcent d'augmenter la précision de leurs opérations, mais des erreurs se produiront inévitablement. Si une erreur se produit, l'une des deux choses suivantes peut se produire : quelqu'un assume la responsabilité, rectifie l'erreur et s'assure que cela ne se reproduise plus. Incontestablement, cette dernière est la meilleure option et favorise l'efficacité opérationnelle.

Les entreprises peuvent éviter que des problèmes potentiels ne se reproduisent à l'avenir lorsqu'elles ajustent activement les processus ou procédures liés à des erreurs antérieures ; lorsque les problèmes sont traités de manière proactive, l'accent passe d'une solution rapide à une solution à long terme.

Qu'est-ce que la qualité des données ?

La qualité des données décrit l'état de chaque jeu de données. Il évalue des éléments objectifs tels que la minutie, la précision et la cohérence. De plus, il évalue des éléments plus arbitraires, tels que la capacité d'un ensemble de données à répondre à un objectif spécifique. La détermination de la qualité des données peut parfois prendre du temps en raison de cette composante subjective.

Un ensemble de données de haute qualité peut être utilisé aux fins prévues, telles que prendre une décision éclairée sur la croissance future, prendre des décisions financières importantes ou améliorer les opérations.

Cependant, si la qualité des données est mauvaise, tous ces secteurs en souffrent. Cela peut entraîner des achats incorrects, des opérations inefficaces et une augmentation des dépenses de l'entreprise.

Qu'est-ce que la surveillance de la qualité des données ?

La croissance exponentielle des données a rendu la surveillance de la qualité des données essentielle pour développer un apprentissage automatique efficace et des systèmes basés sur les données. De plus, 42 % des analystes de données qui ont participé à l'étude mondiale en ligne de Forrester sur la confiance et la fiabilité des données déclarent passer plus de 40 % de leur temps à vérifier et à évaluer les données.

La qualité des données est mesurée, évaluée et améliorée pour répondre aux attentes et répondre aux besoins de l'entreprise. Il peut aider les organisations à améliorer la cohérence, l'actualité et l'exactitude de leurs données.

Il existe de nombreuses façons d'évaluer la qualité des données. Mais cela dépend uniquement des besoins de l'entreprise. Cela comprend l'examen des données, les tests, la vérification de l'exactitude ou de la cohérence, ou l'audit des données en évaluant régulièrement la qualité des données avec les outils de qualité des données.

Étant donné que l'apprentissage en profondeur en temps réel et l'analyse des données sont si répandus, la seule façon de valider les données est de surveiller leur qualité et de les évaluer à l'aide d'un ensemble de critères de qualité pertinents.

Importance de la surveillance de la qualité des données

Si vous souhaitez garantir l'exactitude et la fiabilité des données, vous devez mettre en place un contrôle de la qualité des données. La mauvaise qualité des données peut entraîner une prise de décision inexacte, un gaspillage de ressources et des problèmes juridiques.

En surveillant la qualité des données, les organisations peuvent détecter et résoudre les problèmes avant qu'ils n'aient un impact négatif important. Voici quelques avantages de la surveillance de la qualité des données :

1. Garantir l'exhaustivité et l'exactitude des données : la surveillance de la qualité des données garantit que toutes les informations contenues dans la base de données de l'entreprise sont exactes et satisfont à tous les critères de « données de qualité ».
2. Réduction des coûts : lorsqu'une entreprise surveille ses données, elle peut réduire le montant d'argent qu'elle pourrait autrement payer si une erreur ou une erreur survient avec la qualité des données.
3. Augmenter la satisfaction des clients : les clients sont plus susceptibles de faire confiance à une entreprise avec d'excellentes données qu'à une entreprise avec une gestion des données médiocre et une base de données défectueuse.
4. Améliorer le jugement : une plus grande prise de décision se produit dans toute une organisation en raison de la meilleure qualité des données. Vous pouvez prendre des décisions avec plus de confiance si vous avez accès à davantage de données de haute qualité.
5. Amélioration de l'efficacité opérationnelle : – Les organisations peuvent réduire le coût de recherche et de résolution des données incorrectes dans leur base de données en maintenant les niveaux de qualité des données. De plus, les entreprises peuvent éviter les erreurs opérationnelles et les défaillances des processus métier.

Mettre en œuvre la surveillance de la qualité des données

La procédure du cadre de qualité des données démarre lorsque le ou les fichiers de données source arrivent sur le serveur SQL ou sur n'importe quel serveur ETL. Suite à la détection du fichier, l'exigence de qualité des données de Pre-Stage commence. Les Data Stewards reçoivent une notification lorsque les règles Pre-Stage agissent et que les résultats sont prêts pour l'évaluation.

Si la qualité des données de Pre-Stage comporte des erreurs, le traitement s'arrête. La procédure ne se poursuit que si la qualité des données préalables est satisfaisante. Les données sont ensuite ajoutées à la table des étapes.

Ensuite, les règles d'intégrité des données post-étape sont appliquées et informent les gestionnaires de données lorsque les résultats sont prêts à être examinés. Les systèmes en aval publient automatiquement un fichier validé à utiliser s'il n'y a PAS d'échec des règles de déclenchement.

Le Data Steward peut choisir de mettre fin au cycle et de demander un nouveau fichier à la source si l'un des critères de Gating post-étape a échoué, ou il peut ignorer l'erreur pour télécharger les fichiers de données pour un traitement secondaire.

Un magasin de données sur la qualité des données est nécessaire pour mettre en œuvre le cadre de surveillance de la qualité des données.

Les tableaux fourniraient les capacités suivantes en matière de qualité des données : -

• Un tableau où sont conservées toutes les règles de qualité des données prédéterminées. (tableau DATA_QUALITY_RULE)
• Une table qui permet d'activer et de désactiver des règles et stocke les proportions de seuil pour chaque règle pour son domaine de données associé. (table DATA_QUALITY_RULE_EXECUTE)
• Une table utilisée comme référentiel de résultats pour la surveillance des règles de qualité des données. Il stocke les résultats des règles de qualité des données. (DATA_QUALITY_RULE_RESULTS)

Indicateurs de qualité des données

Dans les systèmes de fichiers informatiques, les indicateurs de qualité des données (DQI) sont des identifiants utilisés pour capturer les caractéristiques de qualité des données. Étant donné que DQIS traite des variables de temps, leurs paramètres peuvent affecter les valeurs impliquées dans un calcul et son fonctionnement.

Deux systèmes de base de données importants impliquent l'utilisation de l'idée DQI. Selon les résultats, DQI simplifie la programmation, la gestion du stockage et le contrôle du traitement des données.

Indicateurs clés : qualité des données

Voici quelques exemples d'indicateurs qui aident souvent une entreprise à suivre ses efforts pour améliorer la qualité des données :

La proportion d'erreurs dans les données

Ce type de mesure de données qualitatives est le plus évident. Il permet de surveiller la relation entre la taille d'un ensemble de données et le nombre d'erreurs reconnues, telles que des informations manquantes, imparfaites ou redondantes. La qualité des données s'améliore lorsque quelqu'un découvre des taux d'erreur plus faibles alors que la quantité de données reste la même ou augmente.

La proportion de valeurs vides

Dans le cadre de la collecte de données, la proportion de valeurs vides est une approche simple pour surveiller la qualité des données, car les valeurs vides signalent généralement que des informations sont manquantes ou enregistrées dans le mauvais champ. Ainsi, vous pouvez suivre le nombre de champs vides dans un ensemble de données.

Le taux d'erreurs de transformation des données

Les problèmes de transformation des données, qui incluent la collecte d'informations conservées dans un style et leur changement dans un autre, montrent des problèmes de qualité des données. Vous pouvez en savoir plus sur la qualité générale de vos données en calculant la fréquence des opérations de gestion des données qui échouent ou prennent trop de temps.

Le volume de dark data

Vous ne pouvez pas utiliser ces données efficacement en raison de problèmes de qualité des données. Vous aurez probablement plus de problèmes avec la qualité des données.

Avantages de la surveillance de la qualité des données

Pour rester compétitif et saisir les opportunités, une gestion efficace des données est essentielle. Des données de haute qualité peuvent offrir plusieurs avantages réels aux entreprises. Voici quelques avantages potentiels d'une haute qualité des données :

#1. Prendre des décisions plus intelligentes

La qualité des données conduit à une meilleure prise de décision organisationnelle. Des données de haute qualité peuvent aider les entreprises à prendre des décisions plus sûres. De bonnes données peuvent réduire les risques et produire des résultats constamment améliorés.

#2. Ciblage d'audience amélioré

Les spécialistes du marketing essaient toujours d'atteindre les bonnes personnes, mais pour cela, ils ont besoin d'accéder à des données de haute qualité, et des données pertinentes les aident à obtenir le bon ensemble d'audiences. Si vous disposez de données de haute qualité, vous pouvez déterminer qui devrait être votre public cible.

Cela peut être accompli en recueillant des informations sur votre marché cible et en recherchant de nouveaux clients potentiels présentant des qualités similaires. Ces données peuvent être utilisées pour développer des cibles plus spécifiques.

#3. Meilleures connexions avec les clients

Des données de haute qualité peuvent améliorer les relations avec les clients, ce qui est essentiel pour la réussite commerciale dans n'importe quel secteur. Vous connaîtrez mieux vos clients en collectant des données à leur sujet. Les informations sur les goûts, les intérêts et les demandes de vos consommateurs vous aideront à développer un contenu qui les intéresse et qui prédit même leurs besoins.

Vous pouvez former des partenariats durables avec leur aide. En gérant efficacement vos données, vous pouvez éviter de fournir du contenu en double et non pertinent aux clients.

#4. La mise en œuvre des données est plus simple

L'utilisation de données de haute qualité est beaucoup plus simple que l'utilisation de données de faible qualité. L'efficacité de toute entreprise augmente également lorsqu'elle dispose de données fiables à portée de main.

Dans les données de mauvaise qualité, vous devrez investir du temps dans le nettoyage des données incomplètes ou incohérentes. Cela implique que vous avez moins de temps pour d'autres tâches et que vous devrez attendre plus longtemps pour mettre en action les idées fournies par vos données.

La qualité des données aide également les multiples services de votre entreprise à mieux interagir en les gardant tous sur la même longueur d'onde.

#5. Un avantage sur les rivaux

Vous obtenez un avantage concurrentiel si vos données sont de meilleure qualité que vos concurrents et que vous les utilisez plus habilement. Tant qu'elles sont d'excellente qualité, les données représentent aujourd'hui l'une des ressources les plus importantes dont disposent les entreprises.

Une meilleure qualité des données vous permet d'identifier les opportunités avant vos concurrents. Ce faisant, vous pouvez prévoir avec plus de précision les demandes de vos prospects et vendre plus que vos concurrents. Les opportunités manquées et le retard par rapport à la concurrence sont les conséquences de données médiocres.

#6. Rentabilité supplémentaire

Des données de haute qualité peuvent finalement générer des revenus plus importants et peuvent être utilisées pour créer des stratégies marketing plus efficaces et stimuler les ventes. Il réduit le gaspillage publicitaire et augmente l'efficacité de vos initiatives marketing.

De même, les statistiques peuvent révéler aux éditeurs quelles catégories de contenu sont les plus populaires et les plus rentables sur leurs sites Web. Vous pouvez concentrer davantage vos ressources et vos efforts sur ce contenu si vous avez ces connaissances.

Défis de surveillance de la qualité des données

Les difficultés de vérification de la qualité des données comprennent les éléments suivants : -

Mesure de l'exactitude des données

Cela signifie que les données de votre base de données correspondent au monde réel. Trouver des références dignes de confiance peut être difficile, mais ce n'est pas impossible.

Par exemple, les entreprises peuvent utiliser l'apprentissage automatique pour identifier les noms de clients ou de produits. Trouver un excellent équilibre entre les efforts et la récompense attendue peut encore être difficile car cela nécessite de résoudre complètement le problème.

Évaluation de la cohérence des données

Cela signifie qu'il n'y a pas d'incohérences dans vos données. Cependant, la situation actuelle pourrait être plus complexe. Par exemple, un consommateur peut être un utilisateur légitime ou un visiteur selon qu'il souhaite fournir ses informations confidentielles lors d'un achat en ligne.

Cela implique que le magasin peut divulguer l'identité ou non. Les clients qui souhaitent éviter de recevoir des livraisons peuvent choisir de ne pas fournir d'adresses. Dans de telles situations, les détaillants risquent d'avoir des bases de données contenant des données contradictoires.

Ressources d'apprentissage

Voici quelques-uns des meilleurs livres que vous pouvez choisir pour comprendre en profondeur la surveillance de la qualité des données : -

#1. Relever les défis du Data Quality Management

L'auteur décrit les idées fondamentales de la gestion de la qualité des données et ses difficultés dans ce livre.

Aperçu	Produit	Notation	Prix
	Relever les défis de la gestion de la qualité des données		47,93 $	Acheter sur Amazon

En s'attaquant aux cinq défis associés à la gestion de la qualité - le défi du sens, le défi du flux de travail, le défi des personnes, le défi technologique et le défi de la responsabilité - les professionnels de la gestion des données peuvent aider leurs organisations à tirer davantage de valeur des données.

#2. Guide du praticien pour l'amélioration de la qualité des données

Ce livre fournit une analyse approfondie de la qualité des données pour les entreprises et l'informatique. Il enseigne les principes de compréhension des effets d'une mauvaise qualité des données et oriente les gestionnaires et les praticiens dans la mise en réseau, l'obtention de parrainages, l'organisation et le développement d'un programme pour améliorer la qualité des données.

Aperçu	Produit	Notation	Prix
	The Practitioner's Guide to Data Quality Improvement (The Morgan Kaufmann Series on Business...		50,96 $	Acheter sur Amazon

Il fournit un exemple de mise en place et de gestion d'un programme de qualité des données, depuis les considérations initiales et les justifications jusqu'à l'entretien et la surveillance continue.

#3. Gestion de la qualité des données : un guide pratique

Les données sont un actif commercial crucial qui prend en charge les opérations organisationnelles. Il devient plus difficile à gérer à mesure que les ensembles de données et les quantités augmentent. La qualité des données, ou l'adéquation des données à un objectif, est un élément crucial de la gestion des données ; ne pas le comprendre augmente le risque organisationnel et diminue la productivité et la rentabilité.

Aperçu	Produit	Notation	Prix
	Gestion de la qualité des données : un guide pratique		38,99 $	Acheter sur Amazon

L'objectif et la portée de la gestion des données et de l'information, la nature des données dans les organisations et la mise en place d'un système de surveillance de la qualité des données sont les trois principaux sujets abordés dans ce livre.

Conclusion

En conclusion, la surveillance de la qualité des données répond à la question de savoir si vous pouvez faire confiance à vos données : dans quelle mesure les données que le système de données existant ingère via votre pipeline de données sont-elles fiables ? Pour s'assurer que les technologies que vous développez sont fiables et qu'elles ne fonctionneront pas mal et ne nuiront pas à votre organisation, les ingénieurs doivent saisir le niveau de l'élément sur lequel ils travaillent.

Des informations inexactes et de mauvais jugements peuvent résulter d'un manque de supervision ou de visibilité sur la qualité des données, ce qui peut coûter de l'argent ou créer une mauvaise expérience client. Ainsi, pour une meilleure surveillance de la qualité des données, les entreprises peuvent consulter les livres mentionnés ci-dessus et suivre les meilleures pratiques liées à l'industrie.