Vous avez déjà produit un rapport pour vous rendre compte que la plupart des adresses électroniques de vos contacts ne sont pas valides ? C’est un cas d’échec de la validation des données.
De même, les adresses avec des codes postaux incomplets, les numéros de téléphone avec des codes de ville incomplets sont autant d’exemples de données d’entrée non valides qui n’ont pas été détectées lors du nettoyage des données ou du processus ETL.
Comment éviter que de tels événements ne se produisent et comment faire en sorte que la validation des données fasse partie de votre flux de données ?
Voici tout ce que vous devez savoir.
Plongeons dans le vif du sujet.
Qu’est-ce que la validation des données et pourquoi est-elle importante ?
La confirmation que vos données sont exactes, sans erreur, claires et fiables est la validation des données.
Sans validation des données, vous courrez toujours le risque d’utiliser des données erronées, ce qui se traduit par des rapports inexacts, des erreurs coûteuses et d’éventuelles violations de données assorties de lourdes sanctions. Vous pouvez éviter tout cela si vous faites attention à vos données d’entrée et si vous êtes conscient des problèmes potentiels auxquels vos ensembles de données peuvent être exposés.
Des erreurs sont inévitables au cours du processus de saisie des données et, bien que les données soient rarement parfaites à 100 %, la validation des données permet d’éviter que des données erronées ne passent inaperçues et ne deviennent un goulot d’étranglement pour vos projets de données.
L’objectif final de la validation des données est de s’assurer que vous disposez de données exactes. Que ce soit pour une analyse de rentabilité ou pour un projet de migration, la validation des données est importante.
Comment valider les données d’entrée ?
Il existe de nombreuses solutions logicielles de validation des données qui permettent de valider les données d’entrée et aident les entreprises à établir le profil de leurs données afin d’évaluer le type d’erreurs qui les affectent. Cela dit, les entreprises ne doivent pas s’en remettre entièrement aux solutions logicielles pour valider leurs données. Une partie de la validation des données consiste également à empêcher les données d’entrée d’être erronées en mettant en œuvre des règles de validation des données sur les points de collecte des données, tels que les formulaires Web et les formulaires d’application.
Vous pouvez faire en sorte que ces erreurs ne se produisent pas en mettant en place des règles sur la manière dont vous souhaitez que vos données soient stockées et conservées. Les règles de validation aideront votre entreprise à respecter des normes qui rendront le travail sur les données plus efficace. Au moment d’un rapport ou d’une analyse critique, vous n’aurez pas à vous soucier de la validité ou non des données.
Voici quelques-unes des règles que vous pouvez appliquer :
- Définir le type de données que votre base de données contiendra (entier, flottant, chaîne de caractères, etc.).
- Définition de la plage (par exemple pas plus de 11 numéros pour les numéros de téléphone)
- Unicité des données
- Rejeter toutes les valeurs nulles
- N’acceptez que les courriels du domaine du travail ou de l’entreprise
- N’acceptez que les numéros de téléphone avec l’indicatif complet du pays et de la ville.
Cas où la validité des données va au-delà des défauts de base
Le plus grand défi en matière de données ne réside pas dans la lutte contre les défauts de base tels que les fautes de frappe ou les erreurs de caractères, mais plutôt dans les erreurs humaines et la manipulation des données qui constituent le défi le plus important.
Voici des exemples courants où la validité des données devient compliquée et peut causer des problèmes importants si elle n’est pas traitée avec soin.
Soumettre des données erronées
Tant que la saisie manuelle des données ne sera pas une pratique courante, la validité des données restera un défi. Il n’est pas rare que les utilisateurs soumettent les mauvais fichiers dans le système. Prenons l’exemple d’un utilisateur dans un hôpital qui soumet accidentellement le rapport d’un homme dans le portail des patients de sa femme, ou du même utilisateur qui soumet le dossier d’un patient diabétique au lieu de celui d’un patient cancéreux pour l’établissement d’un rapport ou d’une analyse. De telles erreurs peuvent conduire à des catastrophes potentielles si des contrôles ne sont pas mis en place.
Travailler avec des documents périmés
Lorsqu’une source de données n’est pas régulièrement mise à jour, il en résulte des doublons et autres redondances qui empêchent les utilisateurs d’accéder aux enregistrements mis à jour. Par exemple, une banque est submergée par des enregistrements de transactions clients périmés et doit vérifier manuellement les entrées à chaque fois que c’est l’heure de la fermeture.
Des données dupliquées qui passent inaperçues
La duplication des données est un casse-tête pour la plupart des entreprises. Les facteurs à l’origine de la duplication des données sont si nombreux qu’il est plus difficile de les empêcher. Qu’il s’agisse de la saisie accidentelle d’un utilisateur, d’erreurs de système ou de sources de données disparates, les causes de doublons sont innombrables. Ce qui est encore plus inquiétant, c’est que la plupart de ces données ne sont pas détectées. Même avec l’utilisation d’identifiants uniques, les données sont toujours facilement dupliquées.
Prenons l’exemple d’un restaurant qui demande à ses clients de donner leur avis. Un même client peut être enregistré plusieurs fois en fonction de la qualité de ses informations personnelles. Certains clients peuvent écrire leur nom complet la première fois, la deuxième fois, il peut s’agir uniquement du prénom, la troisième fois, d’un surnom. Chaque fois que le client modifie ses informations personnelles, qu’il s’agisse d’un numéro de téléphone, d’une adresse ou d’un nom, un double enregistrement est créé. Les protocoles de base de validité des données, dans ce cas, ne seraient pas applicables. Les entreprises auraient besoin de solutions logicielles puissantes de rapprochement des données pour surmonter ce défi des enregistrements en double et s’assurer que leurs données restent propres et utilisables.
La validation des données ne consiste pas seulement à corriger les fautes de frappe ou les erreurs de base, mais aussi à passer au niveau supérieur, où vous garantirez leur fiabilité et leur intégrité.
Comment effectuer la validation des données ?
Il existe deux façons d’effectuer la validation des données :
- Validation par des scripts codés manuellement : Si vous avez d’excellents développeurs à bord qui sont conscients des défis de vos données, l’écriture d’un script peut être un bon moyen d’effectuer la validation des données. Vous devrez peut-être faire des compromis sur le temps et la précision si vous choisissez cette méthode. L’écriture de scripts de validation des données prend des mois, voire des années, pour obtenir des résultats, selon la complexité et la taille de vos données. Pour les entreprises et les grandes entreprises, le script n’est pas une méthode viable de validation des données.
- Validation par programmes : L’automatisation est la nécessité du jour. La validation peut être réalisée à l’aide de logiciels qui vous permettent de développer vos propres règles de validation, de standardiser vos données, de supprimer les doublons et de vous assurer que vos données sont suffisamment bonnes pour être utilisées.
Notez que la validation des données n’est pas seulement un processus de base de données. Une double précaution consisterait à mettre en place des règles de saisie des données, suivies de contrôles de validité des données avant que celles-ci ne soient extraites pour être utilisées.
Data Ladder pour la validation des données
Data Ladder, en tant que fournisseur de solutions complètes de qualité des données, intègre la validation des données dans ses multiples fonctions.
Par exemple, vous pouvez établir le profil de vos données comme première étape du contrôle de validation pour vérifier les problèmes liés aux données. Il s’agit notamment de vérifier l’absence de champs de données invalides, nuls ou vides, ainsi que de champs contenant des informations manquantes ou incorrectes ou inexactes. En outre, il vous aidera également à valider vos données en fonction de règles commerciales prédéfinies, par exemple en validant les informations relatives au sexe des contacts à l’aide d’une règle de genre prédéfinie sur les données.
En outre, vous pouvez également faire correspondre plusieurs ensembles de données afin de supprimer les doublons, ce qui, comme nous l’avons constaté, constitue l’un des défis les plus importants en matière de validation des données. Vous pouvez également utiliser la fonction de vérification et de validation des adresses qui valide les adresses postales de vos coordonnées par rapport à une base de données gouvernementale fiable. Pour les entreprises, la validation des adresses reste un défi crucial qui leur coûte des millions de dollars en pertes de revenus, en demandes de retour et en erreurs logistiques. La validation des données est donc une fonction globale dont vous aurez besoin pour chaque colonne de votre ensemble de données. Du nom de l’entité aux numéros, des adresses physiques aux adresses électroniques, chaque ensemble de données doit être validé pour son exactitude, son exhaustivité et sa validité avant de pouvoir être utilisé.
À une époque où les erreurs de données peuvent entraîner la perte de milliards de dollars, il est grand temps de mettre en œuvre des lignes directrices en matière de qualité des données à différentes étapes de notre flux de données – après tout, l’intégrité des données garantit la légitimité de vos conclusions.
