Une bonne qualité des données améliore la précision des applications analytiques, conduisant alors à prendre de meilleures décisions et améliorant les procédures internes afin de donner aux organisations un avantage concurrentiel.
Une qualité des données insuffisante peut avoir des conséquences financières sur l'entreprise. En outre, cela induit des pertes de temps et de productivité, imposant aux collaborateurs des tâches chronophages et parfois sans réelle valeur ajoutée.
La data est le carburant des applications analytics et des activités des entreprises. Assurer la qualité des données, c'est garantir des actions de vente et de fidélisation efficaces.
La qualité est avant tout au service de la performance de l'entreprise et en constitue une des conditions principales. Elle permet d'optimiser les moyens et ressources disponibles dans le but d'améliorer l'organisation et son efficacité notamment en facilitant la circulation des informations.
Dans cette section, nous examinons les piliers les plus importants de la gestion de la qualité des données : les personnes, la mesure, les processus, le cadre et la technologie.
La gouvernance des données repose sur 4 piliers principaux : l'organisation, les politiques et standards, les processus, et les outils. Chacun de ces piliers est indispensable à la mise en place d'une gouvernance efficace favorisant l'innovation par la donnée.
Le principal objectif du management de la qualité est de satisfaire aux exigences des clients et de s'efforcer d'aller au-delà de leurs attentes. Des performances durables sont obtenues lorsqu'un organisme obtient et conserve la confiance des clients et des autres parties intéressées.
Les objectifs de qualité définissent les indicateurs (ou métriques) d'un produit de qualité. Vous pouvez utiliser des objectifs de qualité pour définir la qualité générale souhaitée pour une version ainsi que pour définir les critères d'entrée et de sortie requis pour le test.
La DATA ou Big DATA est une appellation qui désigne l'exploitation statistique de masses de données, plus ou moins structurées et souvent en flux continu. L'objectif premier est de réussir à interpréter les données d'une entreprise en temps réel et de mettre en place des actions correctives si besoin.
L'objectif de l'analytique Big Data est de mieux exploiter les ensembles volumineux de données dans le but de : Déceler des corrélations entre des informations, Identifier des schémas et tendances auparavant inconnus, Mieux comprendre les préférences des clients ou cibles.
Elle permet d'améliorer la satisfaction de ses clients, renforce la relation de confiance, fidélise sa clientèle et attire de nouveaux clients.
La qualité des données compte sept dimensions : exactitude, fiabilité, exhaustivité, caractère opportun, précision, intégrité et confidentialité. Cliquer sur les sept dimensions des données pour en connaître les définitions. en : Des données exactes contiennent des erreurs et une partialité minimales.
La qualité des données mesure dans quelle mesure un ensemble de données est adapté à son objectif spécifique . Les mesures de la qualité des données sont basées sur des caractéristiques de qualité des données telles que l'exactitude, l'exhaustivité, la cohérence, la validité, l'unicité et l'actualité.
Il men- tionne que les trois types de description de la qualité les plus signalés dans les 270 études consultées sont la qualité désirée, la conscience de la qualité et la conformité au standard de la qualité.
Le cycle PDCA (Plan-Do-Check-Act) est une stratégie de résolution de problèmes interactive qui consiste à améliorer les processus et à mettre en œuvre les changements. Le cycle PDCA est une méthode d'amélioration continue.
Sept éléments de base capturent l'essence de la philosophie TQM : orientation client, amélioration continue, responsabilisation des employés, outils qualité, conception de produits, gestion des processus et qualité des fournisseurs .
La signification de PDCA
Son but est de résoudre les problèmes en suivant les quatre phases indiquées par l'acronyme (Plan, Do, Check et Act = planifier, réaliser, vérifier et agir). Parce qu'il s'agit d'un outil cyclique, il favorise également l'amélioration continue des processus.
Qu’est-ce que la qualité des données ? La qualité des données mesure dans quelle mesure un ensemble de données répond aux critères d'exactitude, d'exhaustivité, de validité, de cohérence, d'unicité, d'actualité et d'adéquation à l'usage prévu . Elle est essentielle à toutes les initiatives de gouvernance des données au sein d'une organisation.
Volume, Vitesse et Variété : la définition du Big Data.