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.
A partir de ces points de considération, la qualité des données peut être jaugée à l'aune de différents indicateurs : son profil, son exactitude, sa complétude, sa conformité, son intégrité, sa consistance, sa disponibilité, son applicabilité, son intelligibilité, son intégration, sa flexibilité, sa comparabilité, sa ...
La qualité d'une donnée se mesure à travers ses caractéristiques intrinsèques, qu'elles soient internes ou externes à l'entreprise. Nous pouvons citer l'exactitude, l'exhaustivité, la cohérence, la validité, l'actualité, l'intégrité, la clarté ou même la sécurité de la donnée.
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.
Les critères d'évaluation de l'information sont : la réputation, la crédibilité de l'auteur, la fiabilité des sources, la date de publication et l'exactitude de l'information. Passerieux et Verreault (2013) soulignent que la qualité de celles-ci détermine en grande partie le résultat du travail de rédaction.
indicateur de résultat (progression en terme d'égalité de rémunération) indicateur interne (respect de la politique de genre) indicateur transversal (collecte systématique de données sur le critère genre)
Les 6 dimensions de la qualité des données. La pertinence, l'exactitude, l'actualité l'intelligibilité, la cohérence, l'accessibilité.
La qualité des données implique de préparer les données afin qu'elles répondent aux besoins spécifiques des utilisateurs métiers. Les données sont le bien le plus précieux de votre organisation, et les décisions prises sur la base de données erronées peuvent nuire à votre activité.
Afin de garantir la fiabilité des données, il convient de mettre en place et de suivre une méthode de collecte et de traitement cohérente, et ce quel que soit le type de données. Pour ce qui est de la validité des données, il est impératif de mettre en œuvre des protocoles de validation rigoureux.
Indicateurs de qualité : relation entre le total produit et la production pouvant faire l'objet d'un usage c'est à dire celle sans défaut ou non-conformité. Exemple : sur 1000 pièces produites au total 980 peuvent faire l'objet d'un usage (98% de qualité).
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.
Les cinq piliers de la qualité sont la prévention, la conformité, l'évaluation, l'amélioration et la responsabilité.
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.
Les ensembles de données traités correspondant à la définition du big data répondent à trois caractéristiques principales : volume, vélocité et variété.
Les données peuvent être divisées en 2 grandes catégories. Catégoriques et quantitatives. Les données catégories peuvent être subdivisées en données nominales et ordinales.
Les catégories de données personnelles sont les types d'informations recueillies. Exemples : identité, situation familiale, économique ou financière, données bancaires, données de connexion, donnés de localisation, etc. Terme simplifié à privilégier : type d'information.
3 INDICATEURS -> Démographique -> Sanitaire -> Socio-Economique Sanitaire Socio-Eco EVà un age donné.
Concrètement, pour décliner une question d'évaluation en critères et indicateurs, il s'agit de lister tous les éléments qui permettent d'apprécier l'objet d'évaluation. On les classe ensuite en critères (ce qui permet de juger) et en indicateurs (ce qui permet de mesurer le critère).
S'agit-il de pages personnelles ? L'auteur est-il clairement indiqué ? Son affiliation est-elle mentionnée ? Y-a-t-il des renseignements biographiques fournis ? (liens dans Internet ou données sur le document) • Quelle est la formation de l'auteur, son expertise ?