Data Management - Data Quality

Summary

Cette leçon d'introduction à la gestion de la qualité des données explore les concepts fondamentaux de la qualité des données, y compris l'analyse et l'évaluation de la qualité des données, les dimensions de qualité telles que l'exactitude, la validité et l'exhaustivité, ainsi que les processus impliqués. Les rôles clés, tels que celui de l'analyste en qualité des données, sont également abordés. Le processus de gestion de la qualité des données comprend la définition des exigences, l'évaluation de la qualité des données, la résolution des problèmes et le contrôle continu, soutenus par des outils technologiques spécialisés. Une étude de cas illustre l'application de ces concepts à un ensemble de données employé.

Takeaways

• 😀 La gestion de la qualité des données (DQ) est un processus structuré visant à garantir l'exactitude, la validité, la ponctualité, l'exhaustivité, l'unicité et la cohérence des données dans les systèmes d'une organisation.
• 😀 Les éléments de données critiques (CDE) sont essentiels pour évaluer la qualité des données, par exemple, la 'date de naissance' dans un jeu de données d'employés.
• 😀 Les six dimensions fondamentales de la qualité des données sont : précision, validité, ponctualité, exhaustivité, unicité et cohérence.
• 😀 La précision des données garantit que les données représentent correctement le monde réel, par exemple, des fautes d'orthographe dans les noms de produits ou de personnes.
• 😀 La validité des données garantit que celles-ci respectent un format ou une définition prédéfinie, comme un âge ou un type de client incorrect.
• 😀 La ponctualité des données assure que les informations sont représentées à partir du moment requis, par exemple, une adresse client changée mais entrée tardivement dans le système.
• 😀 L'exhaustivité des données assure qu'aucune donnée essentielle n'est manquante, comme un code postal manquant dans une adresse.
• 😀 L'unicité des données garantit que les données sont correctement identifiées et enregistrées une seule fois, évitant ainsi la duplication.
• 😀 La cohérence des données garantit que les données sont représentées de manière uniforme dans tout le jeu de données, comme une commande associée à un compte client fermé.
• 😀 Le processus de gestion de la qualité des données se compose de quatre activités principales : définir les exigences de qualité des données, effectuer l'évaluation de la qualité des données, résoudre les problèmes de qualité des données et surveiller la qualité des données.
• 😀 L'analyse des causes profondes et la résolution des problèmes sont essentielles pour améliorer la qualité des données, en identifiant les défauts dans la saisie des données et en mettant en place des contrôles de validation pour éviter la récurrence des problèmes.
• 😀 Les outils de gestion de la qualité des données doivent permettre des fonctionnalités telles que le profilage des données, l'exécution des règles de qualité des données, le stockage des résultats d'évaluation et la création de scorecards de qualité des données.

Q & A

Qu'est-ce que la gestion de la qualité des données ?

La gestion de la qualité des données fait référence à une approche méthodique, comprenant des politiques et des processus visant à garantir la précision, la validité, la ponctualité, l'exhaustivité, l'unicité et la cohérence des données dans les systèmes et les flux de données.

Quels sont les six dimensions fondamentales de la qualité des données ?

Les six dimensions fondamentales de la qualité des données sont : précision, validité, ponctualité, exhaustivité, unicité et cohérence.

Qu'est-ce qu'un élément de donnée critique (CDE) ?

Un élément de donnée critique (CDE) est une donnée essentielle dans un contexte donné. Par exemple, la date de naissance d'une personne est un CDE qui doit être évalué selon des dimensions telles que la validité et l'exhaustivité.

Quelles sont les étapes du processus de gestion de la qualité des données ?

Le processus de gestion de la qualité des données se compose de quatre étapes : 1) Définir les exigences de qualité des données, 2) Effectuer une évaluation de la qualité des données, 3) Résoudre les problèmes de qualité des données, et 4) Surveiller et contrôler la qualité des données.

Qu'est-ce que le profiling des données ?

Le profiling des données est une technique consistant à examiner les données dans une base de données pour obtenir des informations sur un ensemble de données spécifique, comme la fréquence des valeurs et les formats utilisés.

Pourquoi la validité est-elle importante dans la gestion de la qualité des données ?

La validité est cruciale car elle garantit que les données respectent la syntaxe définie, comme les formats ou les types de données attendus. Par exemple, une date de naissance doit être dans un format valide et dans la plage d'années correcte.

Comment évaluer la qualité des données dans un jeu de données ?

Pour évaluer la qualité des données, on applique des règles de qualité des données aux enregistrements existants. Ces règles vérifient des aspects comme la validité, l'exhaustivité, et la ponctualité des données. Si un enregistrement échoue à une règle, il est identifié comme un problème de qualité.

Quel est le rôle d'un analyste en qualité des données ?

Un analyste en qualité des données est responsable de la mise en œuvre des processus de gestion de la qualité des données. Cela inclut la définition des règles de qualité, l'analyse des résultats des évaluations, l'investigation des causes profondes des problèmes et la collaboration avec les parties prenantes.

Comment les outils technologiques soutiennent-ils la gestion de la qualité des données ?

Les outils technologiques soutiennent la gestion de la qualité des données en permettant le profiling des données, la définition et l'exécution des règles de qualité, le stockage des résultats d'évaluations et la création de scorecards pour visualiser la qualité des données. Ces outils facilitent la résolution des problèmes et l'amélioration continue de la qualité des données.

Comment les scorecards de qualité des données sont-elles utilisées ?

Les scorecards de qualité des données sont utilisées pour visualiser les résultats de l'évaluation de la qualité. Elles permettent de suivre la performance des données par rapport aux seuils de qualité définis et aident à identifier les problèmes spécifiques dans les ensembles de données.