9 façons de maintenir la qualité des données

La qualité des données est essentielle pour éclairer les décisions, prévoir et résoudre les problèmes, et obtenir les résultats souhaités, mais savez-vous comment maintenir et fournir la qualité dont vos analystes et autres utilisateurs de données ont besoin ? Une stratégie degestion des données est un élément essentiel pour garantir que les données répondent à vos normes de qualité. De même, il est important de comprendre et de traiter les facteurs communs qui réduisent la qualité des données.

Chez Actian, nous définissons la gestion de la qualité des données comme " les processus et les outils éprouvés, ainsi que la compréhension approfondie des données dont vous avez besoin pour prendre des décisions ou résoudre des problèmes afin de réduire au minimum les risques et les conséquences pour votre organisation ou vos clients ". Les données doivent être exactes, actuelles, complètes, fiables et utilisables par les différentes équipes qui en ont besoin.

Voici 9 façons d'améliorer et de maintenir la qualité des données :

1. Déterminer la norme de qualité des données dont vous avez besoin

Vous devrez définir votre norme de qualité des données. Cette norme doit s'aligner sur les objectifs de votre entreprise et les utilisations prévues afin de garantir que les données répondent à vos besoins. La norme doit également répondre à vos exigences en matière de conformité et de gouvernance données. L'évaluation de la qualité des données vous permet de déterminer l'état actuel de vos données, puis d'identifier ce qui doit être amélioré pour atteindre votre norme de qualité des données. Lorsque vos données sont fiables et répondent à la norme pour l'usage auquel elles sont destinées, les analystes et d'autres personnes auront confiance dans les données et les informations analytiques.

2. Créer un cadre de gouvernance données

La gouvernance données établit les protocoles et le cadre nécessaires au maintien de la qualité des données. Elle attribue les politiques, les processus et les rôles au sein de votre organisation pour s'assurer que les données répondent à vos normes de qualité en matière d'intégrité, de disponibilité et de sécurité. Le cadre garantit également que vos données répondent aux normes de conformité pour les secteurs réglementés et pour les données personnelles des individus. Un cadre de gouvernance solide fournit des données de qualité à tous les utilisateurs, au moment et à l'endroit où ils en ont besoin.

3. Mettre en œuvre des outils de qualité des données  

Les bons outils vous offrent une approche moderne de la qualité des données en automatisant les processus d'évaluation des données et d'identification des problèmes de qualité. Les outils de gestion des données varient considérablement en termes de capacités. Recherchez donc des produits capables de fournir une vue d'ensemble rapide de la qualité des données sur la base des règles que vous avez établies. Ces outils peuvent également être intégrés dans les processus du pipeline de données afin d'automatiser les contrôles de la qualité des données au fur et à mesure qu'elles sont ingérées.

4. Profil des données pour identifier les problèmes

Le profilage des données consiste essentiellement à réaliser un audit pour détecter les problèmes de qualité. Comme l'indique Gartner, "le profilage des données est une technologie qui permet de découvrir et d'étudier les problèmes de qualité des données, tels que la duplication, le manque de cohérence, d'exactitude et d'exhaustivité". Les outils de profilage des données examinent également les sources de données et les métadonnées pour découvrir les erreurs de données. Ce processus permet de résoudre les problèmes de qualité avant que les données ne soient analysées ou intégrées à d'autres données, et de résoudre les problèmes pour éviter qu'ils ne se reproduisent.

5. Nettoyer les données pour corriger les incohérences

Des lacunes et des incohérences peuvent exister dans les ensembles de données, ce qui a un impact sur la qualité. Les données incorrectes, incomplètes ou comportant des champs manquants ne fourniront pas les résultats granulaires et fiables dont les utilisateurs ont besoin. nettoyage des données est un processus essentiel qui vous permet de trouver et de corriger les inexactitudes, de compléter les informations manquantes et d'identifier les données incohérentes. Une bonne approche du nettoyage des données permet de s'assurer que les ensembles de données sont exacts, fiables et complets.

6. Normaliser les données dans le bon format

La normalisation des données peut être considérée comme faisant partie du nettoyage des données. Ce processus permet de s'assurer que les données sont dans le format requis par les utilisateurs. Il permet également de s'assurer que vous utilisez un format commun pour toutes vos données afin d'en faciliter la cohérence et l'intégration. De même, la normalisation des données facilite l'analyse et le stockage des données, car elles sont dans le format le plus optimal pour votre organisation. La transformation des données dans un format utilisable, accessible et partageable permet aux analystes et aux autres personnes concernées d'en tirer le meilleur parti.

7. Utiliser des processus de déduplication pour éliminer les redondances

La redondance des données, qui se traduit par de multiples versions des mêmes données, est un problème courant. Des copies des données sont faites pour des sauvegardes, des tests, des utilisations spécifiques ou d'autres raisons. Cela peut conduire à des silos de données, qui à leur tour augmentent les coûts en stockant les mêmes données plusieurs fois. La déduplication des données est le processus qui recherche et élimine les versions dupliquées ou redondantes des données. Le processus identifie les copies supplémentaires et les supprime, de sorte qu'une seule instance du jeu de données est stockée. La déduplication contribue à la qualité en éliminant les copies de données qui peuvent rapidement devenir obsolètes, et elle encourage les analystes à utiliser les données actuelles et vérifiées qui sont disponibles sur une plateforme de données centralisée.

8. entraîner employés à reconnaître les problèmes de qualité

L'instauration d'une culture axée sur les données ne se limite pas à la création d'un environnement dans lequel tout le monde a accès aux données et les utilise. Il s'agit également de donner aux employés les outils appropriés et de les apprentissage aux meilleures pratiques pour maintenir la qualité des données afin qu'ils puissent identifier les problèmes et les résoudre ou les signaler. De nombreuses organisations ont des employés qui se concentrent sur la gestion des donnéesun rôle responsable de la supervision et de l'utilisation des données. Chaque service peut avoir son propre gestionnaire de données pour s'assurer que les données répondent aux normes de qualité et que les politiques de gouvernance données sont respectées.

9. Contrôler les données de manière continue

Le maintien de la qualité des données est un processus continu. Vous pouvez rationaliser une grande partie de ce processus en utilisant des outils de surveillance automatisés qui vérifient et évaluent régulièrement la qualité des données et identifient les problèmes éventuels. En cas de problème, des alertes sont envoyées pour avertir les parties prenantes concernées afin qu'elles prennent des mesures correctives. Le contrôle continu permet de s'assurer que les données respectent vos normes de qualité lorsqu'elles sont partagées et réutilisées dans l'ensemble de l'organisation.

Faciliter l'utilisation et l'analyse de données de haute qualité

Les analystes, les décideurs et les autres acteurs de l'entreprise doivent pouvoir se fier aux données pour avoir confiance dans les résultats. Fournir des données de qualité est un moyen d'établir cette confiance. Actian peut vous aider. Nous offrons des outils et de l'expertise pour vous aider à identifier et à corriger les anomalies des données afin de vous fournir des données de haute qualité qui améliorent l'efficacité de vos initiatives axées sur les données. Nous facilitons également l'accès aux données. La plateforme de données Actian simplifie la façon dont vous connectez, gérez et analysez les données. Elle permet à tous les membres de votre organisation d'accéder facilement à des données fiables et d'accélérer ainsi votre croissance.

Ressources complémentaires :

• Maîtriser vos données grâce à un cadre de gestion de la qualité des données
• Profilage et qualité des données: Ce qu'il faut savoir
• Les coûts élevés des données sales - Pourquoi le profilage des données avec DataConnect Version 12 améliorera les résultats de votre entreprise

À propos d'Actian Corporation

Actian facilite l'accès aux données. Notre plateforme de données simplifie la façon dont les gens connectent, gèrent et analysent les données dans les environnements cloud, hybrides et sur site . Avec des décennies d'expérience dans la gestion des données et l'analyse, Actian fournit des solutions de de haute performance qui permettent aux entreprises de prendre des décisions basées sur les données. Actian est reconnu par les principaux analystes et a reçu des prix de l'industrie pour sa performance et son innovation. Nos équipes partagent des cas d'utilisation éprouvés lors de conférences (par exemple, Strata Data) et contribuent à des projets à code source ouvert. Sur le blog d'Actian, nous abordons des sujets tels que l'ingestion de données en temps réel, l'analyse de données, la gouvernance données, la gestion des données, la qualité des données, l'intelligence des données et l'analyse pilotée par l'IA.