10 Conseils sur la façon d’améliorer la qualité des données
L’importance des données de haute qualité est documentée dans tous les principaux secteurs verticaux et est particulièrement importante avec la récente pandémie. Par conséquent, atteindre une qualité de données élevée est un objectif essentiel pour les organisations axées sur les données.
Améliorer la qualité des données offre:
- Rapports et analyses fiables
- Processus opérationnels optimisés
- Expérience client supérieure
- Meilleur ROI
Voici nos meilleurs conseils pour améliorer la qualité des données afin de tirer le meilleur parti de vos investissements dans les données.
Astuce 1 : Définir les besoins de l’entreprise et évaluer son impact
Les besoins de l’entreprise sont souvent les moteurs des initiatives d’amélioration de la qualité des données. Vous pouvez prioriser les problèmes de qualité des données en fonction des besoins de votre entreprise et de l’impact qu’ils auront sur votre entreprise à long terme. La mesure de l’impact commercial permet d’établir un objectif et de suivre les progrès de l’amélioration de la qualité des données. Une référence continue aux besoins opérationnels établit le contexte pour affiner l’approche de la qualité des données.
Astuce 2: Comprenez vos données
Pour une utilisation fiable, vous avez non seulement besoin de données « correctes », mais vous avez également besoin des « bonnes » données. Oui, toutes les données ne sont pas égales. Vous devez comprendre correctement les données pour voir si elles sont « correctes » ou pertinentes pour l’usage auquel vous êtes destiné. La clé ici est de comprendre vos données. D’où il vient, ce qu’il décrit et comment vous pouvez en extraire le plus de valeur. L’intelligence des données est la capacité de comprendre et d’utiliser vos données de la bonne manière. Décrire et connecter correctement les données tout au long de leur parcours est la meilleure approche stratégique pour améliorer la qualité des données.
Astuce 3: Adressez la qualité des données à la source
Très souvent, les problèmes de qualité des données sont corrigés temporairement, pour ensuite poursuivre le travail. Considérez ce qui se passe si un scientifique de données trouve des enregistrements vides dans un ensemble de données sélectionné. Très probablement, elle corrigera l’erreur dans sa copie et poursuivra l’analyse. Si les corrections n’atteignent pas la source, l’ensemble de données d’origine conserve toujours le problème de qualité, affectant son utilisation ultérieure. Mieux vaut prévenir que guérir, et prévenir la propagation de mauvaises données est la façon dont vous pouvez améliorer la qualité des données dans de tels cas.
Prenons un autre cas où le personnel d’une clinique de santé a souvent eu des difficultés à contacter les patients après leurs visites. Lorsqu’ils ont constaté que les numéros de téléphone étaient erronés pour plusieurs patients, ils ont décidé de résoudre ce problème à la racine. Lorsque les patients se sont enregistrés, le personnel leur a demandé de vérifier leurs numéros de téléphone et a rapidement éliminé le problème de qualité des données.
Astuce 4: Utilisez des ensembles d’options et normalisez vos données
Lorsque les utilisateurs saisissent des données sous différentes formes, ils commettent des erreurs, en particulier des fautes d’orthographe. Ils peuvent écrire « roda » pour « route » et l’oublier. Mais lorsque vous récupérez ces valeurs pour analyse, elles peuvent sérieusement affecter la qualité de l’ensemble de données.
Dans la mesure du possible, utilisez une liste définie de valeurs ou d’ensembles d’options pour ces champs afin que les utilisateurs ne fassent aucune erreur. Dans d’autres cas, des outils et des techniques de normalisation peuvent résoudre les incohérences des données pour améliorer la qualité des données.
Astuce 5 : Promouvoir une culture axée sur les données
La culture axée sur les données à l’échelle de l’organisation suit un ensemble spécifique de valeurs, de comportements et de normes qui permettent une utilisation efficace des données. Naturellement, il faut l’adhésion de tous pour reconnaître leur rôle dans la qualité des données. Développez une définition partagée de la qualité des données à l’échelle de l’organisation, identifiez vos mesures de qualité spécifiques, assurez une mesure continue sur les mesures définies et planifiez les résolutions d’erreurs. Votre organisation peut également tirer parti de la gouvernance des données pour standardiser la gestion des actifs de données et améliorer leur qualité.
Une recommandation clé de Gartner est de donner aux utilisateurs professionnels la possibilité de signaler et de résoudre les problèmes de qualité. Avec la qualité des données en libre-service, vous pouvez donner aux analystes de données, aux scientifiques des données et aux utilisateurs métier les moyens d’identifier et de résoudre eux-mêmes les problèmes de qualité. En bref, une culture solide axée sur les données encourage chacun à contribuer à la qualité des données.
Pointe 6: Nommez un responsable des données
Dans le cadre de l’initiative de culture axée sur les données, vous pouvez nommer un responsable des données pour gérer la qualité des données. Les gestionnaires de données peuvent analyser l’état actuel de la qualité des données, optimiser les processus de révision et mettre en œuvre les outils nécessaires. La supervision de la gouvernance des données et la gestion des métadonnées font également partie de leur responsabilité. Le fait d’avoir un responsable des données dans l’organisation garantit une responsabilité claire et une supervision complète pour améliorer la qualité des données.
Astuce 7: Tirez parti de DataOps pour responsabiliser vos équipes
La méthodologie DataOps est axée sur l’automatisation orientée processus ainsi que sur les meilleures pratiques, afin d’améliorer la qualité et l’agilité de l’analyse des données. L’exploitation de DataOps permet d’activer les données pour une valeur métier sur tous les niveaux technologiques, de l’infrastructure à l’expérience.
Vous pouvez innover avec DataOps pour ajouter de l’automatisation aux comportements humains qui définissent la qualité des données, la qualité des données de test et corrigent les défaillances de la qualité des données. Donner à toutes vos équipes la culture DataOps est un moyen stratégique d’améliorer la qualité des données.
Pointe 8: Mettre l’accent sur la formation et rappeler
Une culture axée sur les données garantit la participation de l’ensemble de l’organisation à la qualité des données. Mais il est également essentiel de soutenir leur intérêt et leur contribution par des idées innovantes. Une formation régulière sur les concepts, les métriques et l’utilisation des outils aidera à renforcer les besoins et les avantages de la qualité des données. Le partage à l’échelle de l’organisation des problèmes de qualité et des réussites peut servir de rappel amical. Offrir une formation spécialisée au personnel est une approche efficace pour améliorer la qualité des données.
Astuce 9: Prévenir les erreurs de données futures
La qualité des données ne consiste pas seulement à corriger les erreurs actuelles, mais également à prévenir les erreurs futures. Il est essentiel d’évaluer et de traiter les causes profondes des problèmes de qualité des données dans votre organisation. Les processus sont-ils manuels ou automatisés ? Les métriques de mesure sont-elles correctement définies ? Les parties prenantes peuvent-elles corriger directement les erreurs ? La culture de la qualité des données est-elle bien en place? La solution de qualité des données que vous choisissez doit se concentrer sur l’activation de la qualité des données dans l’ensemble de l’organisation.
Astuce 10: Communiquer les actions et les résultats
Il est essentiel d’intégrer tout le monde dans les initiatives de qualité des données, car la qualité des données ne se limite pas aujourd’hui à quelques équipes. Sensibiliser toutes les parties prenantes aux activités crée de l’intérêt et favorise la participation. Si vous communiquez fréquemment sur les erreurs de qualité des données, les raisons possibles, les initiatives, les tests et les résultats, davantage de personnes s’engageront activement dans les projets d’amélioration. Documenter les progrès, les actions et les résultats ajoute encore à la base de connaissances organisationnelles pour alimenter les initiatives futures.
Il y a deux moments intéressants dans la durée de vie d’une donnée : le moment où elle est créée et le moment où elle est utilisée. Si vous pouvez minimiser les erreurs au moment où les données sont créées et toujours résoudre les problèmes de qualité à la source, vous pouvez vous assurer de la qualité des données au moment où elles sont utilisées. Comprendre vos données et promouvoir une culture axée sur les données contribue grandement à améliorer la qualité des données tout au long de leur parcours.