Une démarche de maintien de la qualité des données englobe un ensemble de pratiques, de contrôles et des responsabilités visant à assurer la conformité des informations aux normes définies, à prévenir des erreurs et à garantir une gestion proactive des données.
Limpida vous propose de revenir sur 5 dispositifs clés.
Pour maintenir la qualité des données dans le temps, il vous faudra évaluer régulièrement l’état actuel de vos données. En fonction des critères de qualité sélectionnés, il faudra analyser chaque étape du processus de gestion de la donnée. Cette évaluation pourra vous aider à identifier et hiérarchiser les problèmes de qualité des données (anomalies, valeurs aberrantes, doublons, erreurs). Vous pourrez ainsi surveiller et suivre votre progression et l’impact de vos actions.
Pour vous aider, vous pouvez créer un tableau de bord afin d’évaluer la qualité des données aux différentes étapes du cycle de vie de cette dernière (acquisition, transformation des données, stockage des données, distribution, consommation des données).
Les problèmes et les mesures liés à la qualité des données devraient être documentés et communiqués pour vous aider à informer et à éduquer vos consommateurs de données et vos parties prenantes sur la qualité de vos données, ainsi qu’à solliciter et à recueillir leurs commentaires d’amélioration.
Pour prévenir, détecter et corriger les problèmes de qualité des données, mettez en place des zones de contrôle. Ces derniers peuvent être automatisés ou manuels, toutefois selon la complexité et la fréquence de la problématique, nous préconisons d’ajouter une règle de gestion.
Les rôles et responsabilités en matière de qualité des données peuvent inclure des rôles de gouvernance des données, tels que les gestionnaires de données, les propriétaires de données et les dépositaires de données, qui définissent, surveillent et appliquent les normes et politiques de qualité des données.
Nous pouvons également inclure le triptyque Data Analyst, Data Scientist et Data Engineer qui peuvent vous accompagner sur la mise en place de rapports sur les contrôles et les actions de qualité des données.
Vos critères et contrôles de qualité des données doivent s’adapter à l’évolution des besoins et des attentes de vos consommateurs de données et de vos parties prenantes. Ils doivent être revus et mis à jour périodiquement, en fonction des résultats et des commentaires remontés mais également en fonction des changements et des tendances de votre environnement.
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