Les organisations du monde entier sont confrontées à un défi permanent : consommer, traiter et intégrer des données commerciales dans leurs systèmes pour créer des informations exploitables et piloter leurs plans futurs. Le monde dans lequel nous vivons, axé sur les données, n’est pas un événement récent, les organisations signalant qu’elles ont stocké davantage de données dans le cloud. chaque année depuis 2015.
Pourtant, même avec un seuil de collecte de données élevé, la simple quantité garantit toujours des résultats plus efficaces. Un facteur important dont les entreprises doivent tenir compte est la qualité des données qu’elles collectent et traitent. Les données de haute qualité sont plus faciles à alimenter dans les moteurs d’analyse, ce qui vous permet de créer des informations que vous pouvez ensuite utiliser pour déterminer le meilleur plan d’action.
Cependant, les données de mauvaise qualité sont plus fastidieuses à gérer et nécessitent souvent davantage de transformations ou de nettoyages avant d’être prêtes à être analysées. Ces processus supplémentaires ont un impact direct sur la consommation de ressources, augmentant le coût des efforts liés aux données. Pourtant, dans la mesure où la prise de décision basée sur les données constitue désormais un élément essentiel de la stratégie commerciale, l’amélioration de la qualité des données tout au long du pipeline de données devrait être un objectif central.
Dans cet article, nous examinerons les principales méthodes, stratégies et précautions que vous devez prendre lors du traitement des données. Nous expliquerons exactement comment vous pouvez améliorer la qualité des données dans votre entreprise, en vous aidant à économiser des ressources et à favoriser l’adoption des données au sein de votre organisation.
Allons-y directement.
Qu’est-ce que la qualité des données ?
La qualité des données est un terme générique qui décrit dans quelle mesure les données respectent certains critères. Ces critères sont directement corrélés à des aspects qui rendront les données plus faciles à ingérer, à rassembler et à analyser.
Voici quelques caractéristiques qui définissent la qualité moyenne des données :
- Précision: Les données exactes font référence au niveau d’exactitude des données. Des données très précises seraient exemptes d’erreurs et refléteraient les valeurs réelles que vous avez enregistrées.
- exhaustivité: Les données complètes sont entièrement renseignées et ne contiennent aucune lacune ni valeur manquante.
- Cohérence: La cohérence fait référence à la capacité des données à rester uniformes sur différents déploiements et ensembles de données. Par exemple, les données suggèrent la même chose même si elles proviennent de deux sources différentes.
- Opportunité: L’actualité est un terme qui définit le degré d’actualité de vos données. Les données produites au cours des dernières 24 heures pourraient être plus applicables aux processus métier qui nécessitent un délai d’exécution court. Alternativement, si vous examinez les tendances historiques, les données plus anciennes sont plus actuelles.
- Pertinence: Vous pourriez avoir le plus grand ensemble de données au monde, mais si cela n’a rien à voir avec ce que vous voulez découvrir, alors c’est une perte de temps. Des données de mauvaise qualité ont généralement peu de pertinence par rapport à vos objectifs commerciaux.
Les données de mauvaise qualité ne font pas que frustrer les ingénieurs de données et ralentir vos processus métier. Cela a un effet beaucoup plus direct, le faible coût des données coûtant aux entreprises plus de 3 000 milliards de dollars chaque année. Ce chiffre ne reflète que les entreprises basées aux États-Unis, démontrant à quel point les données de mauvaise qualité peuvent être importantes à l’échelle mondiale.
Stratégies pour améliorer la qualité des données dans votre organisation
L’amélioration de la qualité des données dans une organisation ne se fera pas du jour au lendemain. De même, à mesure que les données circulent dans l’ensemble du pipeline de données, il faut plus que quelques petits ajustements pour modifier la qualité moyenne de vos données.
Cependant, vous pouvez utiliser certaines méthodes qui vous aideront à vous mettre sur la bonne voie. Voici quelques stratégies de pointe que vous pouvez utiliser pour améliorer la qualité des données dans votre organisation.
Créez et appliquez des normes de données dans votre entreprise
Sans une norme de données de base que tous vos ingénieurs connaissent, comprennent et suivent, vous ne disposerez jamais d’une norme de données cohérente. Votre stratégie de normes de données sous-tend chaque interaction que vous avez avec les données, vous permettant de créer des conventions de dénomination, des stratégies de structure et des systèmes de saisie de données clairs.
Si votre entreprise est constamment confrontée à des problèmes d’exhaustivité et de cohérence, la création et l’application de normes de données peuvent grandement contribuer à résoudre vos principaux problèmes. Plus votre documentation de données est complète, plus vous avez de chances de recevoir des données de haute qualité après le processus d’ingestion.
Instaurer des processus de nettoyage des données
Un moyen fantastique d’améliorer la qualité moyenne des données avec lesquelles vous interagissez consiste à mettre en œuvre un certain nombre de systèmes de nettoyage des données qui aident à localiser et à neutraliser les erreurs. Par exemple, ces systèmes peuvent parcourir les données récemment obtenues et localiser toute information en double.
Non seulement cette stratégie contribue à produire une norme de données plus élevée, mais elle garantit également que vous gaspillez moins de ressources en ingérant des données en double ou incomplètes.
Utilisez l’automatisation lorsque cela est possible
L’automatisation est l’un des outils les plus puissants dont dispose le monde des données. En utilisant des techniques d’automatisation, les entreprises sont en mesure de supprimer l’élément manuel de saisie et de validation des données. L’erreur humaine contribue constamment à des données de mauvaise qualité, ce qui fait de l’éradication de cette étape un moyen efficace d’améliorer la qualité de vos données.
Les entreprises peuvent également automatiser leurs outils de validation et de compensation des données, contribuant ainsi à réduire les tâches les plus laborieuses qui préservent la qualité des données. Avec tout le temps supplémentaire que crée l’automatisation, vos ingénieurs de données peuvent continuer à travailler sur les tests de qualité des données et à affiner vos paramètres de nettoyage.
Utiliser dbt pour les tests de qualité
L’un des moyens les plus efficaces de tester la qualité des données tout au long du processus de transformation des données consiste à utiliser dbt. Également connu sous le nom de Data Build Tool, dbt est un outil de ligne de commande qui rationalise le processus de transformation des données. Lors de l’établissement de la qualité des données, vous pouvez exécuter une gamme de tests avec dbt, voire créer des tests personnalisés qui correspondent à votre enquête qualité.
Par exemple, vous pourriez créer un qualité des données de la dette test qui permet de déterminer s’il existe des enregistrements en double dans vos documents professionnels. En tant que tests rapides et très efficaces, ils peuvent vous aider à découvrir exactement où votre entreprise pourrait améliorer la qualité générale de ses données.
Dernières pensées
Les données constituent la principale ressource du 21e siècle, permettant aux entreprises de planifier l’avenir avec un degré de certitude qui n’était disponible que depuis quelques décennies. Compte tenu de son importance dans la stratégie opérationnelle moderne, la création d’un flux de données sain et efficace devrait être la priorité absolue d’une entreprise.
En présentant les stratégies et les suggestions que nous avons faites dans cet article, votre entreprise fera un pas de plus vers la création d’un flux de nouvelles données de haute qualité, continu et dynamique à ingérer. Avec des données de haute qualité en main, vous pourrez dépenser moins en traitement de données et vous concentrer davantage sur les résultats générateurs de revenus que les données de votre entreprise peuvent fournir.
Bonne chance pour adapter les pratiques gagnantes en matière de données au cours des prochains mois.
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Source: Comment votre entreprise peut améliorer la qualité des données tout au long du pipeline de données
