Conseil data quality
Nettoyer pour performer
Le nettoyage des données, ou data cleaning, consiste à détecter les enregistrements incohérents, erronés ou dupliqués au sein de votre base et à les redresser en s’appuyant sur un workflow séquentiel orienté qualité.
Le nettoyage des données est couramment renforcé par un enrichissement visant à intégrer dans la BDD les valeurs initialement absentes. Data cleaning et enrichissement représentent les deux étapes prépondérantes d’une démarche data quality.
La justesse du système décisionnel d’une entreprise repose principalement sur la qualité des informations utilisées, aussi bien par certains services internes à l’organisation que par ses décideurs. D’où l’importance d’un contrôle continu dès la collecte et d’un nettoyage des données régulier qui peut tout aussi bien être curatif.
Bénéficier de données propres et fiables apporte un véritable avantage concurrentiel à l’entreprise. Des datas saines autorisent une analyse rigoureuse et une interprétation avisée de votre situation interne ainsi que de votre position sur le marché. A l’inverse, l’exploitation de renseignements faux ou imprécis peut entraîner une suite de conséquences fâcheuses déclenchées par un événement prévisible ou non.
Assainir ses données représente la première étape fondamentale du data quality management qui intervient dès la collecte. En tant que problématique majeure des entrepôts de données, le data cleaning contribue à fiabiliser les informations recueillies en les rendant cohérentes et exemptes d’anomalies.
En l’absence de procédures de fiabilisation, les données dégradées coutent aux entreprises jusqu’à 25% de leur chiffre d’affaires (Capgemini 2020). Lorsque le pilotage d’une société et de ses activités s’appuient sur des informations non représentatives de la réalité, les risques encourus peuvent avoir des répercussions importantes telles que :
Si l’audit de votre base met en évidence une qualité des données insuffisante, envisager un nettoyage des données permettra d’identifier les faiblesses existantes afin d’y remédier et d’éliminer la plupart des menaces.
Les données sont une source primordiale de compréhension des environnements. Pour permettre une interprétation synoptique juste, chaque information doit d’abord être fiable unitairement.
Etablir un plan de remédiation pour contrer la non-qualité implique d’activer une série de processus qui doivent de préférence être automatisés. En effet, le data cleaning en temps réel et en continu permet d’atteindre une efficacité maximale à chaque étape :
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