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 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 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.
Cette vision rhétorique des données leur fournit plusieurs caractéristiques : elles sont abstraites, discrètes, agrégatives et surtout indépendantes de leurs formats et de leur contexte (qu'elle soit stockée dans une base de données ou dans un livre, la donnée reste la donnée).
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.
Et vous devrez déterminer le type de données dont il s'agit: nominales, ordinales, discrètes ou continues.
C'est pourquoi Temberton Analytics appelle cela les 6 C de la qualité des données. S'assurer que vos données sont à jour, complètes, propres, cohérentes, crédibles et conformes entraînera une plus grande confiance dans les données.
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.
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.
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.
Lorsque vous examinez chaque source, il est important de l'évaluer pour déterminer la qualité des informations qui y sont fournies. Les critères d'évaluation courants comprennent : l'objectif et le public visé, l'autorité et la crédibilité, l'exactitude et la fiabilité, l'actualité et l'actualité, et l'objectivité ou la partialité .
Le Data quality manager est chargé de superviser et de garantir la qualité des données. Il veille à ce que les données soient précises, fiables et conformes aux besoins de l'entreprise et aux exigences réglementaires.
Les 6 dimensions de la qualité des données. La pertinence, l'exactitude, l'actualité l'intelligibilité, la cohérence, l'accessibilité.
Les quatre types de contrôle qualité sont le contrôle des processus, les cartes de contrôle, l'échantillonnage d'acceptation et le contrôle qualité des produits . Alors qu'une carte de contrôle permet d'étudier l'évolution des processus au fil du temps, le contrôle des processus et le contrôle de la qualité des produits aident à surveiller et à ajuster les produits conformément aux normes.
Un type de qualité est la qualité « conventionnelle » ou « stratégique » , qui est décrite comme répondant aux besoins des clients d'une manière meilleure que celle des concurrents. Un autre type de qualité est la qualité basée sur le produit, qui se concentre sur les composants et les attributs d'un produit.
Des données de mauvaise qualité peuvent vous coûter du temps, de l’argent et même nuire à votre réputation. Par conséquent, il est important d’évaluer la qualité de vos données en termes d’exactitude, d’exhaustivité, de cohérence, de validité, d’actualité, d’unicité et d’intégrité .
Un cadre de qualité des données est une technique permettant de mesurer la qualité des données au sein d'une organisation . Il permet aux équipes d'identifier leurs objectifs et normes de qualité des données, ainsi que les actions qu'elles doivent mener pour atteindre ces objectifs.
Il existe deux types généraux de données : quantitatives et qualitatives , et les deux sont d’égale importance. Vous utilisez les deux types pour démontrer l’efficacité, l’importance ou la valeur.
Il existe donc 4 types de données : nominale, ordinale, discrète et continue . Désormais, les entreprises fonctionnent grâce aux données, et la plupart des entreprises les utilisent pour créer et lancer des campagnes, concevoir des stratégies, lancer des produits et des services ou essayer différentes choses.
4 types de données : nominale, ordinale, discrète, continue | blog upGrad.
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.