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Pour aller au-delà des intérêts souvent divergents des différentes directions métier, et au-delà du foisonnement des applications métier et des plates-formes et approches de l'administration des données, qui sont monnaie courante dans les entreprises, et pour avoir la main sur les actifs de données organisationnelles, il faut commencer par associer des procédures d'intendance des données à des bonnes pratiques correctement documentées, afin de créer et d'utiliser les données et les technologies appropriées. C'est ainsi que l'on apportera le terreau fertile à une gestion et une gouvernance collaboratives de données, et ce, à des étapes telles que la définition et la mise en application de normes de données en interne, l'harmonisation de la sémantique métier des données d'entreprise, l'incorporation de contrôles de validation aux routines d'intégration, ou encore le développement de jeux de règles de données partagés qui reflètent les besoins des utilisateurs métier à l'échelle de l'organisation.
La data quality fait partie des enjeux majeurs pour les organisations, aussi bien sur des dimensions décisionnelles, financières ou de performance. En effet, des données de mauvaise qualité peuvent coûter cher; une étude menée par MIT Sloan indique que la négligence sur la qualité des données peut coûter de 15 à 25% du chiffre d'affaires. Ces pertes peuvent se chiffrer en opportunités manquées en lien avec de mauvaises décisions ou un déficit d'image mais également en sanctions légales et en temps passé pour traquer, nettoyer et corriger les données erronées. Les outils de la qualité - AQM Conseil. A l'inverse, des données de qualité permettent aux entreprises d' améliorer leurs performances opérationnelles, de satisfaire la clientèle et d'être plus compétitives en réorientant rapidement leur stratégie d'entreprise. Quels sont les critères de qualité d'une donnée? Selon PWC, Micropole, EBG, « la qualité des données désigne l'aptitude de l'ensemble des caractéristiques intrinsèques des données (fraîcheur, disponibilité, cohérence fonctionnelle et/ou technique, traçabilité, sécurisation, exhaustivité) à satisfaire des exigences internes (pilotage, prise de décision…) et des exigences externes (réglementations, …) à l'organisation ».
En terme de qualité des données, l'enjeu principal est la fiabilité. La fiabilité d'une donnée repose sur son exactitude, le degré de confiance qu'elle génère, sa capacité à exprimer ou reproduire fidèlement une information brute. Outils qualité de données sur les. Un regard cru sur les limites et faiblesses de tout jeu de données est ainsi nécessaire et complémentaire à son utilisation. Le constat brut d'une absence de données est bien sûr préférable au risque de prise de décision sur fondement de données invalides. D'un constat sans appel d'une absence de données nait par ailleurs une démarche réflexive sur la mise à jour du système de suivi et évaluation. Comme pour les biais, la considération a apporter à la validité des données devrait être aussi conséquente que celle dédiée à la collecte et au traitement des données. La prise en compte de la qualité des données repose sur une multitude de critères et considérations: Temporalité (fraicheur, actualisation, disponibilité) L'information est la denrée qui périme le plus vite.
Si la constitution d'une équipe pluridisciplinaire– data quality manager, architecte de données, data scientists, data steward, data protection officer – est indispensable pour mener à bien votre démarche de data quality, n'oubliez pas de choisir les bons outils! Notre conviction: associer les visions Data et Process au service de la data quality Chez Blueway, nous avons la conviction que data et process sont intimement liés. C'est pourquoi le module Process Governance de notre plateforme Data Foundation vous permet de comprendre vos processus métiers et les usages qui sont en lien avec la donnée. Outil de Vérification de la Qualité des Données – Manuel de Mise en Oeuvre — MEASURE Evaluation. Pour gérer vos données maîtres clients/fournisseurs, produits et financières – le module MDM, Data Governance, associé aux autres modules de la plateforme, vous permet de superviser et d'automatiser toutes vos actions autour des données: collecter, transporter, enrichir, déverser… Pour améliorer la qualité de vos données, vous pourrez modéliser vos référentiels, créer vos indicateurs et assurer la pertinence, l'unicité et la traçabilité des informations, tout au long de leur cycle de vie!
Une donnée ne possède pas une qualité intrinsèque. Sa qualité ne peut être évaluée qu'à partir du moment où l'on sait ce que l'on veut en faire: Quel est l'objectif final? Quel sera son traitement? Quelle signification sémantique donne-ton à l'information? Quelles sont les attentes en termes de qualité et pourquoi? Autrement dit, la qualité se définit en fonction de l'usage attendu par ses utilisateurs. Cela suppose d'avoir une connaissance à la fois globale et fine des processus métiers qui traversent l'ensemble de l'organisation et des standards en vigueur pour permettre l'échange de données en interne et en externe. Le RGPD pose des limites bien précises aux traitements des données personnelles, sur tout le cycle de vie de la donnée. Outils qualité des données la. Une donnée stockée ou utilisée hors cadre réglementaire ne pourra donc pas être considérée comme une donnée de qualité bien qu'elle puisse apporter de l'efficience et de la valeur à l'organisation. A partir de ces points de considération, la qualité des données peut être jaugée à l'aune de différents indicateurs: son profil, son exactitude, sa complétude, sa conformité, son intégrité, sa consistance, sa disponibilité, son applicabilité, son intelligibilité, son intégration, sa flexibilité, sa comparabilité, sa cohérence etc.
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