Disposez-vous d'un cadre de qualité des données ?

Nous avons partagé plusieurs blogs sur la nécessité de la qualité des données et sur la manière d'arrêter les problèmes de qualité des données. Dans ce billet, nous allons nous concentrer sur une autre façon de s'assurer que vos données répondent à vos normes de qualité de façon continue en mettant en œuvre et en utilisant un cadre de gestion de la qualité des données. Votre organisation dispose-t-elle d'un tel cadre ? Si ce n'est pas le cas, vous devez en mettre un en place. Et si vous en avez un, il y a peut-être des possibilités de l'améliorer.

Un cadre de qualité des données soutient les protocoles, les meilleures pratiques et les mesures de qualité qui contrôlent l'état de vos données. Cela permet de s'assurer que vos données répondent à votre seuil de qualité pour l'utilisation et de renforcer la confiance dans vos données. Un cadre de qualité des données établit en permanence le profil des données à l'aide de processus systématiques afin d'identifier et d'atténuer les problèmes avant que les données ne soient envoyées à leur destination.

Maintenant que vous savez qu'un cadre de qualité des données est nécessaire pour une prise de décision et des processus de données plus confiants et axés sur les données, vous devez savoir comment le mettre en place.

Établir des normes de qualité pour vos cas d'utilisation

Toutes les organisations ne rencontrent pas les mêmes problèmes de qualité des données, mais la plupart d'entre elles sont confrontées à l'un ou l'autre type de problème. Gartner estime que chaque année, la mauvaise qualité des données coûte en moyenne 12,9 millions de dollarsaux entreprises .

Alors que les volumes de données et le nombre de sources de données augmentent, et que les écosystèmes de données deviennent de plus en plus complexes, on peut supposer que le coût et l'impact commercial d'une mauvaise qualité des données n'ont fait qu'augmenter. Cela prouve qu'il y a un besoin croissant d'un cadre robuste de qualité des données.

Le cadre vous permet de :

• Évaluer la qualité des données par rapport aux paramètres établis en matière d'exactitude, d'exhaustivité et d'autres critères.
• Construire un pipeline de données qui respecte les processus de qualité des données établis.
• Faire passer les données dans le pipeline pour s'assurer qu'elles répondent à vos normes de qualité.
• Contrôler les données de manière continue pour vérifier les problèmes de qualité.

Le cadre doit permettre de s'assurer que vos données sont adaptées à l'objectif visé, c'est-à-dire qu'elles répondent à la norme correspondant au cas d'usage prévu. Les normes de qualité peuvent varier selon les cas d'utilisation (par exemple, le numéro de compte bancaire d'un client doit être exact à 100 %, alors que l'âge ou le salaire d'un client peuvent être fournis dans une fourchette, et ne seront donc pas exacts à 100 %). Toutefois, la meilleure pratique consiste à établir une norme de qualité des données pour l'ensemble de l'entreprise. Cela permet de s'assurer que les données répondent à la norme minimale.

Principaux éléments d'un cadre de qualité des données

Bien que chaque organisation soit confrontée à des problèmes de qualité des données qui lui sont propres, les éléments essentiels d'un cadre de qualité des données sont les mêmes. Il s'agit des éléments suivants

• Data gouvernance: La gouvernance données garantit que les processus, les politiques et les rôles utilisés pour la sécurité, l'intégrité et la qualité des données sont exécutés de manière contrôlée et responsable. Elle régit notamment la manière dont les données sont intégrées, manipulées, utilisées, partagées et stockées, ce qui en fait un élément essentiel de votre cadre.
• Profilage des données: Actian définit le profilage des données comme le processus d'analyse des données, en examinant leur contexte, leur structure et leur contenu, afin de mieux comprendre leur pertinence et leur utilité, leurs lacunes et la manière dont elles peuvent être augmentées ou améliorées. Le profilage vous aide à identifier les problèmes liés aux données, tels que les incohérences ou les inexactitudes.
• Règles de qualité des données: Ces règles déterminent si les données répondent à vos normes de qualité ou si elles doivent être améliorées ou transformées avant d'être intégrées ou utilisées. La prédéfinition de vos règles vous aidera à vérifier que vos données sont exactes, valides, complètes et qu'elles répondent à votre seuil d'utilisation.
• nettoyage des données: Compléter les informations manquantes, filtrer les données inutiles ou erronées, formater les données pour qu'elles répondent à vos normes et garantir l'intégrité des données est essentiel pour atteindre et maintenir la qualité des données. nettoyage des données vous aide dans ces processus.
• Rapports sur les données. Ces rapports vous donnent des informations sur la qualité de vos données. Les rapports peuvent être des documents ou des tableaux de bord qui montrent les mesures de la qualité des données, les problèmes, les tendances, les recommandations ou d'autres informations.

Ces composants fonctionnent ensemble pour créer le cadre nécessaire au maintien de la qualité des données.

Établir les responsabilités et les mesures

Au fur et à mesure que vous progressez dans la mise en place de votre cadre, vous devrez attribuer des rôles et des responsabilités spécifiques à vos employés. Ces personnes géreront le cadre de qualité des données et s'assureront que les données répondent aux normes définies et aux objectifs de l'entreprise. En outre, ils mettront en œuvre les politiques et les processus du cadre et détermineront les technologies et les outils nécessaires à la réussite.

Les responsables du cadre devront également déterminer les paramètres à utiliser pour mesurer la qualité des données. L'utilisation d'indicateurs permet de quantifier la qualité des données en fonction d'attributs tels que l'exhaustivité, l'actualité et l'exactitude. De même, ces employés devront définir ce que sont de bonnes données pour vos cas d'utilisation.

De nombreux processus peuvent être automatisés, ce qui rend le cadre de qualité des données évolutif. Au fur et à mesure que vos données et vos besoins professionnels évoluent et que de nouvelles données sont disponibles, vous devrez faire évoluer votre cadre pour répondre aux nouvelles exigences.

L'aide d'un expert pour garantir la qualité des données

Votre cadre peut surveiller et résoudre les problèmes tout au long du cycle de vie de vos données. Le cadre peut être utilisé pour les données des entrepôts de données, des lacs de données ou d'autres référentiels afin de fournir des stratégies, des processus et des procédures reproductibles pour la qualité des données.

Un cadre efficace réduit le risque de données de mauvaise qualité et les problèmes qu'elles posent à l'ensemble de l'organisation. Le cadre garantit que des données fiables sont disponibles pour les opérations, la prise de décision et d'autres besoins critiques de l'entreprise. Si vous avez besoin d'aide pour améliorer la qualité de vos données ou pour élaborer un cadre, nous sommes là pour vous aider.

À propos d'Emma McGrattan

En tant que chef de la technologie chez Actian, Emma McGrattan dirige la stratégie technologique, l'innovation et le développement de produits de l'entreprise à l support mission d'Actian, qui consiste à simplifier la façon dont les entreprises connectent, gèrent, gouvernent et analysent les données afin de transformer les entreprises. Depuis qu'elle a rejoint l'entreprise il y a trois décennies, Emma a joué un rôle essentiel dans l'évolution et le progrès de ses solutions d'analyse, d'intégration des données et de gestion des données , y compris l'Actian Data Platform. Emma est titulaire d'un diplôme d'ingénieur en électronique de la Dublin City University en Irlande.