7 façons d'éviter les problèmes de qualité des données

La qualité des données est l'un des aspects les plus importants de toute stratégie de données réussie, et il est essentiel de s'assurer que les données que vous collectez et stockez sont exactes et fiables. Une mauvaise qualité des données peut entraîner des erreurs coûteuses dans la prise de décision, des prédictions inexactes et des stratégies inefficaces. La qualité des données est essentielle dans toute organisation, et il existe quelques stratégies clés que vous pouvez utiliser pour améliorer instantanément la qualité de vos données. Voici sept stratégies pour améliorer la qualité des données :

1. Automatisation de la saisie des données

L'automatisation de la saisie des données est l'une des stratégies les plus efficaces pour améliorer la qualité des données. L'automatisation permet de s'assurer que les données sont saisies avec précision et rapidité, ce qui réduit le risque d'erreur humaine. L'automatisation vous permet également d'identifier rapidement toute erreur ou incohérence dans les données, ce qui vous permet de vous fier aux données que vous utilisez pour prendre des décisions. L'automatisation peut contribuer à réduire le temps consacré à la saisie manuelle des données, ce qui permet de consacrer plus de temps à d'autres tâches.

2. Normalisation des données

La normalisation des données est une autre stratégie clé pour améliorer la qualité des données. La normalisation des données permet de s'assurer que les données sont cohérentes et fiables et qu'elles sont saisies dans le même format dans l'ensemble de l'organisation. Cela permet de s'assurer que les données sont comparables et faciles à analyser. La normalisation des données permet également de réduire le risque d'erreurs dues à des formats et des versions différents.

3. Vérification des données

La vérification des données est une autre stratégie essentielle pour améliorer la qualité des données. Elle permet de s'assurer que les données sont exactes et de détecter toute anomalie ou erreur dans les données. La vérification des données peut également vous aider à identifier des modèles ou des anomalies qui pourraient indiquer un problème avec les données ou vos pipelines de données. Cela permet au personnel de diagnostiquer et de résoudre les problèmes plus rapidement.

4. Utiliser des outils d'intégration de données

Les outils d'intégration de données sont un excellent moyen d'améliorer la qualité des données. Les solutions d'intégration de données, telles que plateforme de données Actianvous permettent de combiner rapidement et facilement des données provenant de sources multiples, ce qui contribue à garantir l'exactitude et l'actualité des données. Les outils d'intégration de données peuvent également vous aider à automatiser le processus de combinaison et de transformation des données, ce qui peut contribuer à réduire le temps consacré à la saisie manuelle des données.

5. Encourager la qualité des données du libre-service

Encourager la qualité des données en libre-service est une autre excellente stratégie. La qualité des données en libre-service permet aux utilisateurs de s'approprier les données qu'ils saisissent. En fournissant aux utilisateurs des outils faciles à utiliser, un apprentissage et un support, vous pouvez vous assurer que les données sont saisies correctement et rapidement.

6. Mettre en œuvre le profilage des données

Le profilage des données permet d'identifier des modèles ou des anomalies dans les données, ce qui peut vous aider à identifier des problèmes potentiels avec les données. Mettez en œuvre des outils ou des processus qui permettent d'identifier et de séparer facilement les données qui ne respectent pas les normes de votre organisation en matière de données.

7. Intégrer la qualité des données dans vos pipelines

Créez des règles de profilage et de qualité qui peuvent être intégrées dans vos pipelines. les outils de gestion des données varient considérablement en termes de capacités, alors cherchez des produits qui peuvent fournir une vue d'ensemble rapide de la qualité des données sur la base des règles que vous avez établies. Il est ainsi plus facile pour le personnel de déterminer s'il y a des résultats attendus dans les anomalies de qualité des données ou s'il s'agit d'un problème plus important à un stade plus précoce de la chaîne de traitement.

Avantages de l'amélioration de la qualité des données

L'amélioration de la qualité des données peut présenter un certain nombre d'avantages pour toute organisation. Voici quelques-uns des principaux avantages de l'amélioration de la qualité des données :

1. Amélioration de la prise de décision: Lorsque les données sont précises et fiables, elles peuvent contribuer à améliorer la prise de décision de décision en garantissant que les décisions sont fondées sur des données exactes et actualisées.
2. Amélioration de l'efficacité : L'amélioration de la qualité des données peut également contribuer à améliorer l'efficacité, car elle réduit le temps consacré à la saisie manuelle et à la vérification des données, ce qui permet de consacrer plus de temps à d'autres tâches.
3. Un meilleur service à la clientèle : L'amélioration de la qualité des données peut également contribuer à améliorer le service à la clientèle, car elle permet de s'assurer que les données relatives aux clients sont exactes et à jour.
4. Réduction des coûts : L'amélioration de la qualité des données peut également permettre de réaliser des économies, car elle réduit le temps et les ressources consacrés à la saisie et à la vérification manuelles des données.

Commencez !

L'automatisation de la saisie des données, la normalisation des données, la vérification des données, les outils d'intégration des données et les processus de qualité des données sont d'excellentes stratégies pour améliorer la qualité des données. La gouvernance données est également essentielle pour garantir l'exactitude et la fiabilité des données. En suivant ces stratégies, vous pouvez vous assurer que vos données sont exactes et fiables, ce qui peut contribuer à améliorer la prise de décision, l'efficacité et le service à la clientèle. Cela peut également contribuer à réduire les coûts, en diminuant le temps et les ressources consacrés à la saisie et à la vérification manuelles des données. La plateforme de données d'Actian peut vous support à mettre en œuvre ces stratégies pour tirer le meilleur parti de vos données.

À propos de Traci Curran

Traci Curran est directrice du marketing produit chez Actian et se concentre sur la plateforme de données Actian. Avec plus de 20 ans d'expérience dans le marketing technologique, Traci a occupé des postes de direction dans le domaine du marketing chez CloudBolt Software, Racemi (acquis par DXC Corporation), ainsi que dans certaines des start-ups les plus innovantes au monde. Traci est passionnée par le fait d'aider les clients à comprendre comment ils peuvent accélérer l'innovation et obtenir un avantage concurrentiel en tirant parti de la transformation numérique et des technologies cloud.