Les dirigeants d’entreprise avant-gardistes reconnaissent la valeur de l’établissement et de l’institutionnalisation des meilleures pratiques…

pour améliorer la convivialité des données et la qualité des informations dans le cadre du processus global de gestion des données. Mais des problèmes peuvent survenir si les entreprises investissent au coup par coup dans des aspects de nettoyage et de correction des données. L’absence de processus complets d’assurance qualité et de gestion des données conduit à des efforts répétés et à une augmentation des coûts ; pire, cela empêche la fourniture d’informations cohérentes à la communauté d’utilisateurs professionnels d’une organisation.

Ce qu’il faut, c’est une approche pratique pour aligner les activités de qualité des données disparates les unes avec les autres afin de créer un programme organisé qui relève les défis d’assurer et de maintenir des niveaux de qualité élevés. En plus d’engager des sponsors commerciaux et de développer une analyse de rentabilisation pour les investissements dans l’assurance qualité des données – deux exigences en soi – voici une liste de cinq tâches et procédures qui sont fondamentales pour une gestion efficace de la qualité des données et des efforts d’amélioration dans les organisations.

Documenter les exigences de qualité des données et définir les règles de mesure de la qualité. Dans la plupart des cas, les niveaux de qualité des données sont liés à l’adéquation des informations aux utilisations commerciales. Commencez par collecter les exigences : impliquez les utilisateurs professionnels, comprenez leurs objectifs commerciaux et sollicitez leurs attentes en matière de convivialité des données. Ces informations, combinées à des expériences partagées sur l’impact commercial des problèmes de qualité des données, peuvent être traduites en règles pour mesurer les dimensions clés de la qualité, telles que l’exhaustivité, l’actualité et la fraîcheur des données – ainsi que la cohérence des formats de valeur des données dans différents systèmes et avec sources d’enregistrement définies. Dans le cadre du processus, créez un système central pour documenter les exigences et les règles associées pour soutenir le développement de mécanismes de validation des données.

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Évaluez les nouvelles données pour créer une base de référence de qualité. Un processus reproductible pour l’évaluation de la qualité des données statistiques permet d’augmenter l’ensemble de règles de mesure de la qualité en vérifiant les systèmes sources pour les anomalies potentielles dans les données nouvellement créées. Les outils statistiques et de profilage des données peuvent analyser les valeurs, les colonnes et les relations dans et entre les ensembles de données, en utilisant des analyses de fréquence et d’association pour évaluer les valeurs, les formats et l’exhaustivité des données et pour identifier les valeurs aberrantes qui pourraient indiquer des erreurs.

De plus, les outils de profilage peuvent renvoyer des informations aux responsables de la qualité et de la gouvernance des données sur des éléments tels que les types de données, la structure des bases de données relationnelles et les relations entre les clés primaires et étrangères dans les bases de données. Les résultats peuvent être partagés avec les utilisateurs professionnels pour aider à développer les règles de validation de la qualité des données en aval.

Principaux éléments du processus de qualité des données
Comment fonctionne le processus de qualité des données

Mettre en œuvre des processus de gestion des métadonnées sémantiques. À mesure que le nombre et la variété des sources de données augmentent, il est nécessaire de limiter le risque que les utilisateurs finaux dans différentes parties d’une organisation interprètent mal la signification des termes commerciaux et des concepts de données courants. Centralisez la gestion des métadonnées pertinentes pour l’entreprise et demandez aux utilisateurs professionnels et aux praticiens de la gestion des données de collaborer à l’établissement de normes d’entreprise afin de réduire les situations dans lesquelles des interprétations incohérentes entraînent des problèmes d’utilisation des données. Les métadonnées et un dictionnaire de données associé peuvent ensuite être rendus accessibles dans le cadre d’un catalogue de données qui aide les utilisateurs à trouver et à comprendre les données disponibles.

Vérifier la validité des données sur une base continue. Développez des services automatisés pour valider les enregistrements de données par rapport aux règles de qualité que vous avez définies. Une implémentation stratégique permet aux règles et aux mécanismes de validation d’être partagés entre les applications et déployés à divers endroits dans le flux d’informations d’une organisation pour une inspection continue des données et une mesure de la qualité. Les résultats peuvent être intégrés à divers schémas de reporting, par exemple, des notifications et des alertes directes envoyées aux gestionnaires de données pour traiter les anomalies aiguës et les failles de données hautement prioritaires, ainsi que des tableaux de bord et des tableaux de bord sur la qualité des données avec des métriques agrégées pour un public plus large.

Maîtrisez les problèmes de qualité des données. Développer une plateforme pour la journalisation, le suivi et la gestion des incidents de qualité des données. La mesure de la conformité avec vos règles de qualité des données n’entraînera pas d’améliorations à moins qu’il n’existe des processus standard pour évaluer et éliminer les causes profondes des erreurs de données. Un système de gestion des incidents peut automatiser des processus tels que le signalement et la hiérarchisation des problèmes de qualité des données, l’alerte des parties intéressées, l’attribution de tâches d’amélioration de la qualité des données et le suivi de la progression des efforts de remédiation.

Réalisées correctement, ces activités constituent l’épine dorsale d’un cadre proactif d’assurance et de gestion de la qualité des données, avec des contrôles, des règles et des processus qui peuvent permettre à une organisation d’identifier et de corriger les failles des données avant qu’elles n’aient des conséquences commerciales négatives. En fin de compte, corriger les erreurs et les incohérences de données et s’assurer que leurs causes profondes sont traitées permettra une utilisation plus large et plus efficace des données, au profit de votre entreprise.