{"id":63157,"date":"2019-07-29T00:00:00","date_gmt":"2019-07-29T04:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/dataladder.com\/que-signifie-la-qualite-des-donnees-pour-votre-entrepot-de-donnees\/"},"modified":"2022-04-08T07:56:23","modified_gmt":"2022-04-08T07:56:23","slug":"que-signifie-la-qualite-des-donnees-pour-votre-entrepot-de-donnees","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dataladder.com\/fr\/que-signifie-la-qualite-des-donnees-pour-votre-entrepot-de-donnees\/","title":{"rendered":"Que signifie la qualit\u00e9 des donn\u00e9es pour votre entrep\u00f4t de donn\u00e9es ?"},"content":{"rendered":"

Les mauvaises donn\u00e9es sont la raison pour laquelle de nombreux projets d’entreposage de donn\u00e9es ne donnent pas de r\u00e9sultats ; en fait, la qualit\u00e9 des donn\u00e9es dans les entrep\u00f4ts de donn\u00e9es reste un d\u00e9fi important pour de nombreuses entreprises. La principale cause de mauvaises donn\u00e9es est l’int\u00e9gration de donn\u00e9es provenant de plusieurs syst\u00e8mes, mais cette int\u00e9gration est \u00e0 la base de tout projet d’entreposage de donn\u00e9es.<\/span><\/p>\n

Que signifie la qualit\u00e9 des donn\u00e9es dans un entrep\u00f4t de donn\u00e9es ?<\/p>\n

L’objectif de l’entrep\u00f4t de donn\u00e9es est de construire une couche unifi\u00e9e qui contient des donn\u00e9es provenant de toutes les sources de donn\u00e9es pertinentes de l’organisation. Cela signifie que vous devez int\u00e9grer les donn\u00e9es de plusieurs syst\u00e8mes et les optimiser pour l’analyse et la veille strat\u00e9gique. Ainsi, l’entrep\u00f4t de donn\u00e9es ne g\u00e9n\u00e8re pas de donn\u00e9es propres et tout probl\u00e8me de qualit\u00e9 des donn\u00e9es se situe dans les syst\u00e8mes sources ou r\u00e9sulte de la fa\u00e7on dont les donn\u00e9es sont interpr\u00e9t\u00e9es dans les diff\u00e9rents syst\u00e8mes. L’\u00e9quipe charg\u00e9e de l’entreposage des donn\u00e9es doit assumer la responsabilit\u00e9 d’identifier ces probl\u00e8mes, de trouver des moyens d’am\u00e9liorer la qualit\u00e9 des donn\u00e9es ou d’obtenir l’accord des entreprises sur certains points pour qu’ils soient consid\u00e9r\u00e9s comme acceptables. Le dernier point peut sembler d\u00e9routant mais il est essentiel pour maintenir un \u00e9quilibre entre le co\u00fbt de l’am\u00e9lioration de la qualit\u00e9 des donn\u00e9es et ce que l’entreprise est pr\u00eate \u00e0 d\u00e9penser. <\/span><\/p>\n

Si la qualit\u00e9 des donn\u00e9es est n\u00e9glig\u00e9e, les utilisateurs de l’entrep\u00f4t de donn\u00e9es auront des donn\u00e9es inexactes et incompl\u00e8tes sur les bras. Cela se traduit directement par des donn\u00e9es non repr\u00e9sentatives et des analyses erron\u00e9es. Il peut s’agir des m\u00eames analyses que celles utilis\u00e9es par la direction pour prendre des d\u00e9cisions, et nous savons tous \u00e0 quel point il est difficile d’obtenir des r\u00e9sultats. <\/span>
\nune seule mauvaise d\u00e9cision peut potentiellement nuire aux entreprises<\/span>.<\/span><\/p>\n

4 moyens imm\u00e9diats d’am\u00e9liorer la qualit\u00e9 des donn\u00e9es dans votre entrep\u00f4t de donn\u00e9es<\/span><\/h2>\n

Rejeter l’erreur<\/b>: Vous devez d\u00e9cider si vous voulez de la pr\u00e9cision<\/a> ou de l’exhaustivit\u00e9<\/a> dans un cas donn\u00e9. Si l’exactitude est plus importante, vous pouvez rejeter tout enregistrement comportant une telle erreur – si la correction de cette erreur exige plus d’efforts que votre entreprise n’est pr\u00eate \u00e0 fournir.<\/span><\/p>\n

Accepter l’erreur<\/b>: Si vous accordez plus d’importance \u00e0 l’exhaustivit\u00e9 qu’\u00e0 l’exactitude, vous pouvez choisir d’ignorer l’erreur et d’accepter les enregistrements comportant lesdites erreurs dans votre entrep\u00f4t de donn\u00e9es si vous consid\u00e9rez que les erreurs sont tol\u00e9rables, en d\u00e9cidant de corriger l’erreur lorsque votre \u00e9quipe pourra trouver les valeurs correctes plus tard.<\/span><\/p>\n

Corriger l’erreur<\/b>: Si votre \u00e9quipe peut trouver les valeurs correctes ou le changement de format qui corrigerait une erreur sp\u00e9cifique \u00e0 un co\u00fbt que vous pouvez supporter, le choix est \u00e9vident.<\/span><\/p>\n

Attribuer une valeur par d\u00e9faut<\/b>: Si l’exhaustivit\u00e9 est tr\u00e8s importante et que la valeur correcte ne peut \u00eatre trouv\u00e9e, vous pouvez attribuer une valeur par d\u00e9faut pour chaque type d’erreur afin de remplacer les donn\u00e9es erron\u00e9es.<\/span><\/p>\n

Quelle que soit la mesure que vous prenez, il est essentiel que les utilisateurs de l’entrep\u00f4t de donn\u00e9es comprennent les implications de chaque action afin d’en tenir compte dans leurs analyses.<\/span><\/p>\n

Approches de la gestion de la qualit\u00e9 des donn\u00e9es<\/span><\/h1>\n

Nous avons vu que la qualit\u00e9 des donn\u00e9es est une exigence cl\u00e9 de l’entreposage des donn\u00e9es, mais en termes pratiques, la r\u00e9solution des probl\u00e8mes de qualit\u00e9 dans l’entrep\u00f4t de donn\u00e9es est un processus complexe. Cette section couvre les approches de mise en \u0153uvre d’un cadre de qualit\u00e9 des donn\u00e9es pour les entrep\u00f4ts de donn\u00e9es, en particulier :<\/span><\/p>\n