L'importance de la qualité des données pour l'analytique

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.