COMMENT BIEN ASSURER LA QUALITE DES DONNEES

Une donnée erronée est à une organisation ce qu’un ingrédient avec des grains de sables est à une recette. Ses...

Une donnée erronée est à une organisation ce qu’un ingrédient avec des grains de sables est à une recette. Ses défauts vont se répercuter sur tout le système à travers lequel il passe et affectera le produit fini qui en sort. C’est une raison suffisante pour prendre toutes les mesures nécessaires afin de s’assurer de la bonne qualité des données avant de les laisser parcourir leur cycle de vie. Comment s’en assurer et comment les évaluer au préalable ?

 

Evaluation de la Data Quality

Une donnée s’apprécie sur deux aspects. Elle a une valeur intrinsèque et une valeur extrinsèque. Elle peut être par exemple nulle, actuelle, anormale ou obsolète mais elle a possède aussi une description qui peut être exacte, précise, imprécise, cohérente, incomplète ou claire. Son évaluation aura pour but d’en vérifier l’exactitude sur les plans de l’information et de l’écriture, la conformité vis-à-vis des normes et de la législation, le niveau de contrôle, la fiabilité et la vulnérabilité vis-à-vis des possibilités de piratage ainsi que l’actualité par rapport à la référence temps. Cette évaluation est intégrée dans un processus de gestion de données et tout aspect de mauvaise qualité identifié doit faire l’objet d’une correction. Le processus se fait dans le cadre d’une stratégie Data et mettra à contribution tous les collaborateurs impliqués dans l’édification de données de bonne qualité sous la supervision d’un système piloté par un responsable. Ces acteurs sont principalement le CDO (Chief Data Officer), le DME (Data Management Executive) et le DS (Data Steward).

 

Gérer la qualité des données suivant un processus élaboré

Pour assurer la qualité de ses données, une organisation doit mettre en place un processus de gestion de la Data Quality (qualité des données). Il débutera par la définition des données avec leur nomenclature et leur modèle de gestion, passera par l’évaluation de la qualité de celles-ci vis-à-vis des attentes métiers, se poursuivra avec la mesure de l’impact de la mauvaise qualité des données dans le fonctionnement de l’organisation et se terminera par l’amélioration de la qualité des données à travers leur processus d’acquisition et de mise à jour. Dans le cadre de l’application de la stratégie de qualité des données, le maintien de la bonne qualité des données peut se faire à l’aide de ce qu’on appelle Data lineage ou lignée des données. Il s’agit d’un processus qui offre sous forme de cartographie une visibilité sur le cycle de vie d’une donnée, ce qui va permettre d’en connaitre la source, toutes les transformations qu’elle a subies et les différentes utilisations dont elle a fait et fait l’objet.

 

Outils de gestion et de maintien de la Data Quality

Les CDO, DME et DS sont des acteurs humains qui doivent se faire épauler par des outils logiciels dans leur mission de gestion et de maintien de la qualité des données. Les fournisseurs de solutions dans le domaine de la gestion de la data quality comme DQE sont les concepteurs des outils dont ils ont besoin. On peut citer le DQE One qui est taillé pour être une solution modulaire de Data Quality Management. Ces responsables pourront se renseigner plus à ce sujet mais le préalable qu’ils doivent accomplir avant de choisir l’outil de gestion souhaité est l’élaboration de la cartographie des usages et des fonctionnalités à exiger des outils. Une fois obtenue le niveau de qualité souhaité pour les données de l’organisation, il s’agit de le maintenir tout au long du cycle de vie de ces dernières. Afin d’y arriver, il est nécessaire de mettre en place une gouvernance documentée et renforcer les compétences de tous les acteurs figurant dans la stratégie de gestion de la qualité des données mais aussi de tout individu impliqués dans leur acquisition et leur utilisation

La qualité des données est l’affaire de tous les acteurs du processus qui débute par l’acquisition des données. Sa gestion se fait au moyen d’outils informatiques conçus par les spécialistes dans ce domaine et mis entre les mains des responsables dédiés aux données. Il est du devoir de ces derniers aussi d’assurer le maintien de la qualité acquise car la stratégie de gestion de la qualité s’attache, non seulement aux objectifs opérationnels mais aussi aux objectifs stratégiques sur le long terme.

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