{"id":63211,"date":"2020-04-18T00:00:00","date_gmt":"2020-04-18T04:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/dataladder.com\/comment-data-ladder-aide-les-etats-a-etablir-des-correspondances-de-donnees-precises-pour-les-subventions-slds\/"},"modified":"2022-04-06T09:30:45","modified_gmt":"2022-04-06T09:30:45","slug":"comment-data-ladder-aide-les-etats-a-etablir-des-correspondances-de-donnees-precises-pour-les-subventions-slds","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dataladder.com\/fr\/comment-data-ladder-aide-les-etats-a-etablir-des-correspondances-de-donnees-precises-pour-les-subventions-slds\/","title":{"rendered":"Comment Data Ladder aide les \u00c9tats \u00e0 \u00e9tablir des correspondances de donn\u00e9es pr\u00e9cises pour les subventions SLDS"},"content":{"rendered":"<ul>\n<li>Les \u00c9tats am\u00e9ricains intensifient leurs efforts en mati\u00e8re de donn\u00e9es en d\u00e9ployant des syst\u00e8mes de donn\u00e9es longitudinales \u00e0 l&rsquo;\u00e9chelle de l&rsquo;\u00c9tat (SLDS) qui contiennent des informations sur les \u00e9l\u00e8ves des \u00e9coles publiques. Les dossiers sont collect\u00e9s tout au long de la vie des \u00e9tudiants, depuis leur entr\u00e9e dans un \u00e9tablissement public jusqu&rsquo;\u00e0 leur entr\u00e9e dans la vie active. Les donn\u00e9es obtenues sont utilis\u00e9es pour \u00e9valuer les progr\u00e8s des \u00e9l\u00e8ves et identifier les domaines \u00e0 am\u00e9liorer dans l&rsquo;\u00e9cosyst\u00e8me de l&rsquo;\u00e9ducation en utilisant une approche scientifique bas\u00e9e sur les donn\u00e9es.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Pour atteindre cet objectif, des subventions SLDS sont offertes aux \u00c9tats pour am\u00e9liorer leurs syst\u00e8mes de donn\u00e9es existants ou pour d\u00e9ployer le SLDS. Dans les deux cas, l&rsquo;\u00c9tat devra initier le processus en g\u00e9rant et en mettant \u00e0 jour ses donn\u00e9es. Et c&rsquo;est l\u00e0 que r\u00e9side le c\u0153ur du d\u00e9fi.<\/p>\n<h2><strong>Trois grands d\u00e9fis en mati\u00e8re de donn\u00e9es auxquels les \u00c9tats sont confront\u00e9s avec le syst\u00e8me SLDS <\/strong><\/h2>\n<p>Les donn\u00e9es longitudinales sont des donn\u00e9es \u00e0 long terme qui suivent la m\u00eame entit\u00e9 ou, dans le cas pr\u00e9sent, un \u00e9tudiant, \u00e0 diff\u00e9rents moments dans le temps. Les institutions publiques et les syst\u00e8mes \u00e9ducatifs ont la responsabilit\u00e9 d&rsquo;obtenir des donn\u00e9es pr\u00e9cises et pertinentes. Cependant, avec le temps, les donn\u00e9es longitudinales peuvent devenir obsol\u00e8tes, refl\u00e9ter des informations redondantes ou dupliqu\u00e9es, ce qui rend difficile l&rsquo;utilisation efficace des donn\u00e9es par les parties prenantes.<\/p>\n<p>En un mot, les parties prenantes du syst\u00e8me SLDS doivent se battre :<\/p>\n<ol>\n<li><strong style=\"background-color: initial;\">Mauvaise qualit\u00e9 des donn\u00e9es : <\/strong>Aujourd&rsquo;hui encore, l&rsquo;enregistrement des donn\u00e9es se fait manuellement. Au cours de ce processus, il est tout \u00e0 fait possible qu&rsquo;un \u00eatre humain se trompe d&rsquo;orthographe, utilise des abr\u00e9viations et des ponctuations non requises ou m\u00eame saisisse des donn\u00e9es dans un format qui lui est familier. En outre, le risque de double emploi est \u00e9lev\u00e9, surtout si l&rsquo;op\u00e9rateur de saisie des donn\u00e9es commet une erreur dans l&rsquo;attribution du bon identifiant cl\u00e9 unique. Autant de probl\u00e8mes apparemment mineurs qui deviennent de graves goulots d&rsquo;\u00e9tranglement. Les donn\u00e9es de mauvaise qualit\u00e9 ne peuvent \u00eatre ignor\u00e9es.<\/li>\n<li><strong style=\"background-color: initial;\">Difficult\u00e9 de mise en correspondance des enregistrements entre les agences : <\/strong>Au c\u0153ur des d\u00e9fis de la SLDS se trouve la difficult\u00e9 de <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/fr\/logiciel-de-liaison-denregistrements\/\">relier les enregistrements<\/a> ou de mettre en correspondance les donn\u00e9es entre les agences. Les donn\u00e9es longitudinales d&rsquo;un individu sont enregistr\u00e9es par les multiples agences, \u00e9coles, districts ou \u00c9tats dans lesquels il a v\u00e9cu au cours de sa vie. Le SLDS exigera que toutes ces donn\u00e9es correspondent exactement \u00e0 la personne qu&rsquo;elles repr\u00e9sentent. C&rsquo;est l\u00e0 que les probl\u00e8mes de qualit\u00e9 des donn\u00e9es rendront extr\u00eamement difficile pour les parties prenantes concern\u00e9es d&rsquo;\u00e9tablir une correspondance pr\u00e9cise. En fait, le personnel de la SLDS passe une grande partie de son temps \u00e0 faire correspondre des enregistrements. Les \u00c9tats am\u00e9ricains testent et emploient plusieurs m\u00e9thodes pour surmonter ce probl\u00e8me. Certains \u00c9tats utilisent des outils commerciaux, d&rsquo;autres cr\u00e9ent leurs propres processus de rapprochement et d&rsquo;autres encore utilisent une combinaison des deux. Malgr\u00e9 l&rsquo;utilisation de plusieurs processus et outils, la plupart des \u00c9tats auraient eu du mal \u00e0 \u00e9tablir des correspondances pr\u00e9cises. Le SLDS exige qu&rsquo;un \u00c9tat atteigne 95 % de pr\u00e9cision dans la correspondance des donn\u00e9es pour recevoir une subvention !<\/li>\n<li><strong>La r\u00e9solution d&rsquo;identit\u00e9 reste un d\u00e9fi : <\/strong>La mauvaise <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/fr\/logiciel-de-resolution-dentite-la-resolution-dentite-la-plus-rapide-et-la-plus-precise-de-lindustrie\/\">r\u00e9solution d&rsquo;identit\u00e9<\/a> est la cons\u00e9quence d&rsquo;une mauvaise qualit\u00e9 des donn\u00e9es et d&rsquo;une mauvaise pr\u00e9cision de la correspondance. Avec des budgets limit\u00e9s, les instituts gouvernementaux ne peuvent pas se permettre d&rsquo;engager des sp\u00e9cialistes des donn\u00e9es ou des solutions de donn\u00e9es qui pourraient co\u00fbter des millions de dollars. C&rsquo;est pourquoi ils doivent se contenter de membres d&rsquo;une \u00e9quipe restreinte qui s&rsquo;appuient sur des processus manuels pour r\u00e9soudre les probl\u00e8mes de correspondance d&rsquo;identit\u00e9. Un temps consid\u00e9rable est perdu \u00e0 identifier les informations et \u00e0 les faire correspondre aux personnes concern\u00e9es, ce qui laisse peu de place \u00e0 l&rsquo;analyse ou \u00e0 l&rsquo;\u00e9tablissement de rapports &#8211; deux objectifs fondamentaux du SLDS. Ajoutez \u00e0 cela la duplication des dossiers provenant de multiples agences et vous obtenez une crise de la gestion des donn\u00e9es.<\/li>\n<\/ol>\n<h2><strong>Quel est le r\u00f4le de Data Ladder dans le couplage d&rsquo;enregistrements et comment cela aide-t-il les \u00c9tats avec les subventions SLDS ? <\/strong><\/h2>\n<p>Data Ladder est une solution de qualit\u00e9 des donn\u00e9es \u00e0 l&rsquo;\u00e9chelle de l&rsquo;entreprise qui offre comme services de base la <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/fr\/guide-rapide-des-logiciels-solutions-et-meilleures-pratiques-de-preparation-des-donnees\/\">pr\u00e9paration<\/a>, le <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/fr\/logiciel-de-nettoyage-de-donnees-outil-de-nettoyage-des-donnees-crm-rapide-et-economique\/\">nettoyage<\/a> et la <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/fr\/logiciel-de-correspondance-de-donnees-classe-parmi-les-meilleurs-de-sa-categorie-avec-une-precision-de-correspondance-de-96\/\">comparaison des<\/a> donn\u00e9es. Nous avons travaill\u00e9 avec le minist\u00e8re de l&rsquo;\u00c9ducation de plusieurs \u00c9tats qui avaient besoin d&rsquo;un outil de rapprochement des donn\u00e9es pour les aider \u00e0 atteindre le taux de rapprochement de 95 % n\u00e9cessaire pour obtenir la subvention SLDS.<\/p>\n<p>Le rapprochement des donn\u00e9es repose sur des informations exactes. Si les ensembles de donn\u00e9es pr\u00e9sentent des informations erron\u00e9es, incompl\u00e8tes ou incorrectes, il sera impossible d&rsquo;obtenir des correspondances de donn\u00e9es pr\u00e9cises. Par cons\u00e9quent, le point de d\u00e9part de toute activit\u00e9 de rapprochement de donn\u00e9es ne r\u00e9side pas dans le rapprochement lui-m\u00eame, mais dans la garantie que la qualit\u00e9 des donn\u00e9es est \u00e0 la hauteur. \u00c0 cette fin, DataMatch Enterprise, le produit phare de Data Ladder, guide l&rsquo;utilisateur \u00e0 travers un module \u00e9tape par \u00e9tape qui commence par l&rsquo;int\u00e9gration de la source de donn\u00e9es, suivie de la pr\u00e9paration des donn\u00e9es, du nettoyage des donn\u00e9es, du rapprochement des donn\u00e9es et enfin de la <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/fr\/logiciel-merge-purge-utiliser-des-regles-de-survie-integrees-et-personnalisees\/\">fusion des donn\u00e9es<\/a>.<\/p>\n<p>Gr\u00e2ce \u00e0 Data Ladder, les chefs de projet des d\u00e9partements d&rsquo;\u00c9tat ont pu :<\/p>\n<ol>\n<li><strong><a href=\"https:\/\/dataladder.com\/fr\/logiciel-de-deduplication-de-donnees-utilisez-des-regles-integrees-et-personnalisees-pour-la-deduplication-crm\/\">D\u00e9duplication des donn\u00e9es redondantes et dupliqu\u00e9es<\/a> <\/strong>entre les sources de donn\u00e9es : Les donn\u00e9es interagences sont forc\u00e9ment redondantes et <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/fr\/la-hantise-des-donnees-dupliquees-un-guide-de-la-deduplication-des-donnees\/\">dupliqu\u00e9es<\/a>, d&rsquo;autant plus que les lois sur la confidentialit\u00e9 des donn\u00e9es emp\u00eachent le partage d&rsquo;identifiants uniques tels que les SSN pour identifier les individus. Les agences n&rsquo;ont donc pas d&rsquo;autre choix que de cr\u00e9er leurs propres identifiants uniques, ce qui entra\u00eene une duplication des informations si une autre agence dispose des m\u00eames informations sur l&rsquo;individu. De plus, les erreurs humaines dans la saisie des donn\u00e9es peuvent accidentellement provoquer des doublons qui sont difficiles \u00e0 rep\u00e9rer avec des algorithmes de correspondance d\u00e9terministes. Le logiciel phare de Data Ladder, DataMatch Enterprise, utilise quatre types d&rsquo;algorithmes diff\u00e9rents en combinaison avec son algorithme propri\u00e9taire pour obtenir un taux de correspondance de 96 % &#8211; le plus \u00e9lev\u00e9 du secteur.<\/li>\n<li><strong style=\"background-color: initial;\">Probl\u00e8mes de qualit\u00e9 des donn\u00e9es et normalisation des donn\u00e9es : <\/strong>La qualit\u00e9 des donn\u00e9es reste un d\u00e9fi permanent, chaque nouveau projet devant \u00eatre nettoy\u00e9 avant de pouvoir \u00eatre mis en correspondance. Les \u00c9tats ont donc besoin d&rsquo;une solution rapide qui permette un nettoyage r\u00e9gulier des donn\u00e9es sans impliquer le personnel. Lors de l&rsquo;int\u00e9gration, le logiciel DME analyse automatiquement les donn\u00e9es et met en \u00e9vidence la sant\u00e9 des donn\u00e9es. L&rsquo;utilisateur est ensuite invit\u00e9 \u00e0 utiliser des r\u00e8gles commerciales pr\u00e9d\u00e9finies pour nettoyer ses donn\u00e9es. Il peut s&rsquo;agir d&rsquo;une action de base comme la mise en majuscule de la premi\u00e8re lettre d&rsquo;un nom ou d&rsquo;une \u00e9tape avanc\u00e9e comme la d\u00e9finition de r\u00e8gles de gestion pour trier les donn\u00e9es. Data Ladder permet aux utilisateurs de <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/fr\/logiciel-de-normalisation-des-donnees-outil-de-standardisation-des-donnees-rapide-et-economique\/\">normaliser les donn\u00e9es<\/a> \u00e0 travers des sources de donn\u00e9es int\u00e9gr\u00e9es en quelques clics seulement.<\/li>\n<li><strong style=\"background-color: initial;\">Obtenez le plus haut taux de correspondance des donn\u00e9es : <\/strong>Lors d&rsquo;une exp\u00e9rience men\u00e9e par l&rsquo;\u00c9tat du Connecticut pour d\u00e9terminer si le NSC ou l&rsquo;outil d&rsquo;un fournisseur commercial offrait des taux de correspondance plus \u00e9lev\u00e9s, Data Ladder a obtenu un taux de correspondance de 100 % &#8211; plus \u00e9lev\u00e9 que celui du NSC. Dans un autre \u00e9chantillon, un \u00c9tat a manqu\u00e9 pr\u00e8s de la moiti\u00e9 des correspondances avec son algorithme de correspondance interne. Avec Data Ladder, l&rsquo;\u00e9chantillon a connu une <a href=\"https:\/\/content.dataladder.com\/SLDS-Education-CS.pdf\">augmentation de 20 % de la concordance des donn\u00e9es<\/a><a href=\"http:\/\/link.staging-dataladdercom.kinsta.cloud\/SLDS-Education-CS\">. <\/a>Un taux de correspondance \u00e9lev\u00e9 refl\u00e8te l&rsquo;<a href=\"https:\/\/dataladder.com\/fr\/quest-ce-que-lexactitude-des-donnees-pourquoi-cest-important-et-comment-les-entreprises-peuvent-sassurer-quelles-disposent-de-donnees-exactes\/\">exactitude des donn\u00e9es<\/a>, qui est l&rsquo;indicateur cl\u00e9 de l&rsquo;efficacit\u00e9 du programme SLDS. Sans une concordance pr\u00e9cise des donn\u00e9es, la SLDS ne sera pas en mesure de tirer des enseignements pr\u00e9cis, qui sont importants pour identifier les lacunes \u00e0 combler et les am\u00e9liorations \u00e0 mettre en \u0153uvre.<\/li>\n<\/ol>\n<p>Lisez ce livre blanc pour voir comment Data Ladder aide \u00e0 relier les informations sur les \u00e9tudiants \u00e0 travers plusieurs bases de donn\u00e9es, \u00e0 am\u00e9liorer le PSIS dans le suivi des exp\u00e9riences \u00e9ducatives et \u00e0 \u00e9valuer l&rsquo;impact de l&rsquo;\u00e9ducation secondaire et postsecondaire des \u00e9tudiants sur leurs exp\u00e9riences dans le monde du travail.<\/p>\n<p>Pour qu&rsquo;un \u00c9tat puisse d\u00e9ployer un programme SLDS r\u00e9ussi, il est imp\u00e9ratif qu&rsquo;il dispose du bon outil pour faire le travail sans co\u00fbter des millions de dollars. <a href=\"https:\/\/www.g2.com\/products\/datamatch-enterprise\/reviews\">Data Ladder<\/a> est la seule solution de qualit\u00e9 des donn\u00e9es abordable et la plus pr\u00e9cise de l&rsquo;industrie en mati\u00e8re de correspondance des donn\u00e9es. Dire qu&rsquo;il est au c\u0153ur d&rsquo;un d\u00e9ploiement r\u00e9ussi de SLDS, c&rsquo;est dire la r\u00e9alit\u00e9.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Les \u00c9tats am\u00e9ricains intensifient leurs efforts en mati\u00e8re de donn\u00e9es en d\u00e9ployant des syst\u00e8mes de donn\u00e9es longitudinales \u00e0 l&rsquo;\u00e9chelle de l&rsquo;\u00c9tat (SLDS) qui contiennent des informations sur les \u00e9l\u00e8ves des \u00e9coles publiques. 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