Comment pouvez-vous identifier les causes profondes de la mauvaise qualité des données ?

1 Dimensions de la qualité des données

Avant de pouvoir identifier les causes profondes d’une mauvaise qualité des données, vous devez définir ce que la qualité des données signifie pour votre contexte et vos objectifs spécifiques. La qualité des données peut être mesurée par différentes dimensions, telles que l’exhaustivité, la validité, la cohérence, l’exactitude, l’actualité et l’unicité. Chaque dimension a ses propres critères et normes, en fonction du type, de la source et de l’objectif de vos données. Par exemple, l’exhaustivité indique si vos données ont tous les champs et valeurs requis, la validité signifie si vos données sont conformes au format et aux règles attendus, et l’exactitude signifie si vos données reflètent l’état réel de la réalité.

2 Évaluation de la qualité des données

Pour évaluer la qualité de vos données, vous devez effectuer des contrôles et des audits de la qualité des données, à l’aide de diverses méthodes et outils. Le profilage des données est une technique courante qui consiste à analyser la structure, le contenu et les métadonnées de vos données, telles que le nombre d’enregistrements, de colonnes, de valeurs, de types de données, de formats, de plages, de distributions et de modèles, afin d’identifier les données manquantes, non valides ou incohérentes. Le nettoyage des données est une autre méthode qui consiste à corriger, supprimer ou remplacer des données erronées ou incomplètes. Cela peut aider à améliorer la validité, l’exactitude et la cohérence de vos données. Enfin, la validation des données est utilisée pour vérifier la qualité de vos données par rapport à des règles ou des normes prédéfinies. Il peut aider à garantir l’exhaustivité, l’exactitude et l’actualité de vos données tout en détectant toute violation ou divergence.

3 Causes profondes de la qualité des données

Pour identifier les causes profondes de la mauvaise qualité des données, vous devez retracer l’origine et le flux de vos données de la source à la destination, ainsi que comprendre le contexte et l’environnement dans lesquels elles sont générées, collectées, stockées, traitées et utilisées. Les causes profondes courantes incluent les problèmes de source de données, tels que des données incorrectes ou obsolètes ou une sécurité insuffisante ; les problèmes de collecte de données, comme les erreurs humaines ou les formats incompatibles; les problèmes de transformation des données, comme les erreurs d’intégration ou de filtrage; et les problèmes d’utilisation des données liés à une mauvaise interprétation ou à un mauvais alignement avec les objectifs.

4 Amélioration de la qualité des données

Pour améliorer la qualité de vos données, vous devez vous attaquer aux causes profondes de la mauvaise qualité des données et mettre en œuvre certaines meilleures pratiques et stratégies en matière de qualité des données. Cela comprend l’établissement et l’application de politiques et de normes sur la qualité des données, la mesure et le suivi des indicateurs de la qualité des données et la mise en œuvre de projets d’amélioration de la qualité des données. En outre, la promotion d’une culture de la qualité des données au sein de votre organisation est importante pour valoriser, reconnaître et récompenser la qualité des données. Cela peut être fait en promouvant la sensibilisation à la qualité des données, l’éducation et la collaboration.

5 Visualisation de la qualité des données

L’utilisation de techniques et d’outils de visualisation de données appropriés, tels que des tableaux, des graphiques, des tableaux de bord ou des rapports, peut vous aider à visualiser la qualité de vos données. Cela peut vous permettre d’explorer et de comprendre les dimensions, les indicateurs et les mesures de la qualité des données. En outre, il peut aider à communiquer et à partager l’évaluation de la qualité des données, l’amélioration et les résultats et les idées de gestion. En outre, il peut motiver et engager les parties prenantes de la qualité des données, ainsi que démontrer la valeur de la qualité des données sur la performance ou les résultats de l’entreprise. La visualisation de la qualité des données contribue également à améliorer la qualité de la visualisation des données en garantissant que les données sont fiables, pertinentes et cohérentes à des fins d’analyse ou de présentation.

6 Voici ce qu’il faut prendre en compte

Il s’agit d’un espace pour partager des exemples, des histoires ou des idées qui ne correspondent à aucune des sections précédentes. Que voudriez-vous ajouter d’autre?