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Comment monitorer la qualité de ses données ?
Des données de qualité nécessitent une surveillance régulière. Découvrez les outils de monitoring de la qualité des données.
Les outils de monitoring de la qualité des données
Les entreprises ne peuvent se contenter de l’analyse et du nettoyage de leurs données. Des données de qualité ne le restent pas longtemps sans une surveillance régulière. Les données peuvent devenir obsolètes et les erreurs se multiplier. C’est pourquoi le processus de gestion de la qualité des données comprend des outils de monitoring. Si vous voulez être sûr que votre entreprise soit en mesure de conserver des données de qualité sur le long terme, voici les bonnes pratiques à adopter.
La constitution d'une équipe dédiée au contrôle de la qualité des données
Pour obtenir des résultats durables quant à la qualité des données de votre entreprise, constituer une équipe dédiée au monitoring de la qualité de la data est essentiel. Nommer un responsable du Data Quality Management permettra de piloter les outils et systèmes mis en place, de surveiller l’évolution de la qualité des données grâce à différents indicateurs et de résoudre les erreurs dès que les collaborateurs ou les clients les font remonter. Des référents, quant à eux, feront remonter les besoins des différents utilisateurs du système de gestion de base de données.
La mise en place d'une Data Quality Policy
Cette équipe sera également en charge de constituer et de veiller à l’application d’une Data Quality Policy, ou politique de gouvernance des données. Il s’agit d’un ensemble de règles, de techniques et de méthodes que tous les collaborateurs devront suivre, afin d’atteindre les objectifs de qualité de données fixés par l’entreprise dans le cadre de la mise en œuvre d’une stratégie de DQM.
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La Data Quality Policy : une stratégie essentielle pour tout projet d’uniformisation des données
La mise en place d’une méthode claire concernant les normes et la nomenclature à appliquer aux données vous permettra d’homogénéiser vos data et de réduire considérablement les risques d’erreur.
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Une évaluation constante de la qualité des données de l’entreprise
Les différents utilisateurs du système de gestion de base de données, une fois sensibilisés au Data Quality Management, seront également capables d’évaluer la qualité des données entrantes en autonomie. Le monitoring de la qualité des données peut ainsi être réalisé en permanence par les différents collaborateurs de l’entreprise.
L'utilisation d'un outil de contrôle de la qualité des données
La data est souvent produite automatiquement par les entreprises. Et quand des milliers de données sont produites chaque jour, il est illusoire de penser qu’une équipe de Data Quality Management puisse contrôler manuellement la qualité de toutes les données. Fort heureusement, des outils permettent d’obtenir en temps réel des informations sur la qualité de la data.
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Comment fonctionne un outil de Data Monitoring ?
Les outils dits de Data Monitoring permettent une surveillance constante de la qualité des données. Directement installée sur les machines ou accessible via le Cloud, cette solution analyse automatiquement vos ensembles de données. En cas d’erreur, elle est capable d’identifier la source du problème et de faire remonter l’information. L’entreprise doit simplement fixer des standards, en lien avec sa politique de gouvernance des données.
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Connaître en permanence le niveau de qualité de vos données
Ce type d’outil ne peut pas changer, à lui seul, la qualité des données de votre entreprise : un travail d’organisation et un nettoyage préalable sont nécessaires. Mais une solution de monitoring permet, une fois maîtrisée, de procéder à une évaluation systématique et automatique de la qualité des données de votre entreprise. Si vous produisez une grande quantité de données, ce type de service est indispensable.
Avec une équipe dédiée au monitoring de la qualité de vos data, une politique de gouvernance des données détaillée et des outils de surveillance performants, votre entreprise n’aura aucun mal à conserver la qualité de ses données.
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