La qualité des données
La démarche de gestion de la qualité des données est d'abord un projet afin d'établir le besoin et définir le cadre pour la gestion.
La gestion sera la deuxième étape qui se chargera du suivi à long terme du niveau de qualité ainsi que les actions correctrices.
Cette démarche s'inscrit comme un domaine de la gouvernance des données si celle-ci est place.
Le projet démarche qualité des données
Évaluer l'état actuel :
- Par la revue des pratiques et les capacités actuelles de votre organisation en matière de qualité des données.
- Par l'identification des processus, les outils et les ressources existants en matière de qualité des données. Cette évaluation permettra d'établir une compréhension de base de la maturité de votre organisation en matière de qualité des données.
Définir un cadre de qualité des données :
- Par le développement d'un cadre de qualité des données qui décrit les dimensions et les mesures que vous utiliserez pour mesurer la qualité des données. Ce cadre doit s'aligner sur les buts et les objectifs de votre organisation et être adapté à votre secteur d'activité et à vos besoins en matière de données.
Connaitre les données et effectuer une évaluation de la qualité des données :
- Par l'évaluation complète de la qualité de vos données dans différentes dimensions, telles que l'exactitude, l'exhaustivité, la cohérence, l'actualité et la validité. Cette évaluation peut impliquer l'analyse d'un échantillon de données, la réalisation d'un profilage des données et l'établissement d'un dialogue avec les parties concernées par les données afin de comprendre leurs préoccupations en matière de qualité des données.
Fixer des objectifs de qualité des données :
- Sur la base des résultats de l'évaluation, on fixe des objectifs réalistes et mesurables en matière de qualité des données. Ces objectifs doivent être alignés sur la stratégie globale de votre organisation en matière de données et doivent répondre aux problèmes de qualité des données identifiés.
Élaborer un plan d'amélioration de la qualité des données :
- Par la mise en place d'un plan détaillé décrivant les actions, les initiatives et les ressources nécessaires pour améliorer la qualité des données.
Ce plan doit aborder les domaines d'amélioration identifiés au cours de l'évaluation, hiérarchiser les actions en fonction de leur impact et définir les personnes ou les équipes responsables.
Mettre en œuvre des processus et des contrôles de qualité des données :
- Mettre en place des processus, des contrôles et des meilleures pratiques en matière de qualité des données afin de résoudre les problèmes identifiés et d'éviter de futurs problèmes de qualité des données. Il peut s'agir d'activités de nettoyage et de validation des données, de contrôle des données, de gouvernance des données et d'intendance des données.
La gestion opérationnelle - cycle de contrôle et d'amélioration continue :
La gestion des métadonnées
On voit apparaitre des extensions de gestion des métadonnées et de tableaux de bord qualité dans de nombreuses solutions pour que les marqueurs de qualité associés aux données puissent être industrialisés et faire partie pleinement du processus opérationnel.
Exemple de Dataiku dont les versions des 6 derniers mois ont introduit la définition de métriques qualité, les tableaux de bord et récemment la génération des dataset contenant les indicateurs qualité permettant de traiter dans les flux des actions liées à la valeur de la qualité.