L'importance de la qualité des données pour l'analytique
- Analysis for Office, analyse prédictive, reporting
- analytics, data management, PDCA, sap analytics cloud
- 3 min de lecture
Roger Heckly
Dans le monde de l'analytique, la qualité des données est la clé de l'identification de modèles pertinents et de la prise de décisions éclairées. Seules des données précises et fiables permettent aux entreprises d'exploiter pleinement le potentiel de leurs analyses. de leurs analyses de données et d'obtenir des informations précieuses. Une qualité de données moindre signifie des perspectives réduites - un luxe que personne ne peut se permettre dans le paysage actuel axé sur les données.
Table des matières
Pourquoi la qualité des données est-elle importante pour l'analytique ?
Data Driven Company ou les décisions basées sur les données sont des approches dans lesquelles les entreprises prennent des décisions sur la base d'informations. Ces informations sont préparées automatiquement par des systèmes sur la base de définitions et misesà disposition dans des rapports ou des tableaux de bord.
On se fie alors à l'exactitude, à l'exhaustivité, à la cohérence et à l'actualité des informations. Pour que l'on puisse se fier à la qualité de l'information , il est important que la source de données soit de haute qualité.
Comment définit-on la qualité des données ?
La qualité des données fait référence à l'exactitude, l'exhaustivité, la validité, la cohérence et la pertinence des données. Si les données sont de bonne qualité, elles sont fiables et peuvent fiables fournir des informations.
Qu'entend-on par "Analytics" ?
Pourquoi la qualité des données est-elle importante pour l'analytique ?
La qualité des données est d'une grande importance pour l'Analytics, car elle a une influence directe sur la qualité des connaissances et des décisions. Ci-dessous, quelques aspects importants liés à la qualité des données sont mis en évidence .
L'analytique se base sur des données et si celles-ci sont erronées ou incomplètes, les résultats peuvent ne pas être fiables.
Une bonne qualité des données garantit que les résultats sont fiables et pertinents.
L'objectif de l'analytique est d'obtenir des informations précises. Si la qualité des données est faible, les erreurs et les imprécisions peuvent conduire à desconclusions erronées.
La haute qualité des données garantit une analyse précise
L'analytique est souvent utilisée pour aider à la prise de décision. Si la qualité des données est mauvaise, les décisions peuvent êtrebasées sur des informations erronées, déformées ou incomplètes .
Des données de bonne qualité permettent de prendre des décisions en connaissance de cause.
L'intégrité des données est définie comme le maintien précis et cohérent des informations tout au long de leur durée de vie. L'intégrité des données signifie également qu'il n'y a pas de données corrompues.
La qualité des données permet d'inclure des données pertinentes dans l'analyse.
Pour obtenir des informations plus complètes, les données provenant de différentes sources sont rassemblées et harmonisées dans un entrepôt de données. Idéalement, les données identiques devraient également avoir les mêmes types et les mêmes clés.
Une qualité élevée des données réduit la complexité dans les interfaces et les efforts d'harmonisation et augmente la qualité de l'analyse.
Pour automatiser des processus, un système doit être en mesure de prendre des décisions sur la base des données sous-jacentes . Par exemple , le déclenchement automatique d'un ordre de service - que celui-ci soit créé sous garantie ou facturable dépend des données de base dans l'équipement.
Des données de haute qualité sont la base de l'automatisation.
Quels sont les points à prendre en compte en matière de qualité des données ?
- Exhaustivité : les données contiennent toutes les informations ou valeurs importantes.
- Précision : les données sont correctes et précises afin d'obtenir des résultats fiables.
- Cohérence : les données sont cohérentes en termes de formats, de valeurs et d'unités afin de permettre une analyse correcte.
- Actualité : les données sont toujours à jour.
- Validation des données : la plausibilité et les erreurs des données sont vérifiées afin de garantir leur qualité.
- Nettoyage des données : Les données sont nettoyées des incohérences, des doublons ou des valeurs erronées.
- OwnerShip : il est clair dans quel système leader (OwnerShip) quelles données sont gérées par qui (responsabilité).
Pour garantir les points susmentionnés, il est utile demettre en place certains mécanismes de contrôle (par exemple un système de gestion des données de base) ainsi qu'un processus pour le cycle de vie d'un objet, qui clarifie par exemple les questions suivantes :
- Quand / pourquoi un objet est-il créé ?
- Dans quel système est-il créé et par qui ?
...
Pour un aperçu plus approfondi du sujet, vous pouvez télécharger notre livre blanc gratuit. Vous trouverez ci-dessous un bref résumé de son contenu :
Table des matières du livre blanc
- Assurer la qualité des données grâce au cycle PDCA
- Où se situent les plus grands déficits en matière de qualité des données dans les entreprises ?
- Impact de la qualité des données dans un processus métier
- Quelle est la valeur ajoutée des logiciels d'analyse pour l'utilisateur final ?
Vous souhaitez approfondir ce sujet ? Dans ce cas, nous nous réjouissons d'un échange personnel sur le thème de la qualité des données pour l'analytique !
