{"id":68439,"date":"2022-07-29T10:52:36","date_gmt":"2022-07-29T14:52:36","guid":{"rendered":"https:\/\/dataladder.com\/gestion-de-la-qualite-des-donnees-quoi-pourquoi-comment-et-meilleures-pratiques\/"},"modified":"2022-09-13T09:02:37","modified_gmt":"2022-09-13T09:02:37","slug":"gestion-de-la-qualite-des-donnees-quoi-pourquoi-comment-et-meilleures-pratiques","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dataladder.com\/fr\/gestion-de-la-qualite-des-donnees-quoi-pourquoi-comment-et-meilleures-pratiques\/","title":{"rendered":"Gestion de la qualit\u00e9 des donn\u00e9es : Quoi, pourquoi, comment et meilleures pratiques"},"content":{"rendered":"<blockquote>\n<p>\n\t\t\t\tLa qualit\u00e9 n&rsquo;est jamais un accident ; elle est toujours le r\u00e9sultat d&rsquo;une intention \u00e9lev\u00e9e, d&rsquo;un effort sinc\u00e8re, d&rsquo;une direction intelligente et d&rsquo;une ex\u00e9cution habile ; elle repr\u00e9sente le choix judicieux de nombreuses alternatives.\t\t\t<\/p>\n<footer>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<cite>William A. Foster<\/cite><br \/>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<a href=\"https:\/\/twitter.com\/intent\/tweet?text=La+qualit%C3%A9+n%27est+jamais+un+accident+%3B+elle+est+toujours+le+r%C3%A9sultat+d%27une+intention+%C3%A9lev%C3%A9e%2C+d%27un+effort+sinc%C3%A8re%2C+d%27une+direction+intelligente+et+d%27une+ex%C3%A9cution+habile+%3B+elle+repr%C3%A9sente+le+choix+judicieux+de+nombreuses+alternatives.+%E2%80%94+William+A.+Foster&amp;url=https%3A%2F%2Fdataladder.com%2Fwp-json%2Fwpml%2Ftm%2Fv1%2Fate%2Fjobs%2Fdownload\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><br \/>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tTweet<br \/>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/a><br \/>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/footer>\n<\/blockquote>\n<p>Le probl\u00e8me le plus courant auquel les entreprises sont confront\u00e9es est celui de la qualit\u00e9 des donn\u00e9es. Vous avez d\u00e9ploy\u00e9 les bonnes applications de donn\u00e9es, les sources capturent le type de donn\u00e9es dont vous avez besoin, il existe un syst\u00e8me complet qui utilise et analyse les donn\u00e9es collect\u00e9es, et pourtant, les r\u00e9sultats ne sont pas satisfaisants. Lors d&rsquo;une analyse plus pouss\u00e9e, vous constatez des diff\u00e9rences entre les donn\u00e9es attendues et la r\u00e9alit\u00e9 ; les ensembles de donn\u00e9es sont remplis de champs vides, d&rsquo;abr\u00e9viations et de formats incoh\u00e9rents, de mod\u00e8les invalides, d&rsquo;enregistrements en double et d&rsquo;autres anomalies de ce type.<\/p>\n<p>Pour \u00e9liminer ces probl\u00e8mes, vous devez mettre en \u0153uvre des mesures correctives qui valident et corrigent syst\u00e9matiquement les probl\u00e8mes de qualit\u00e9 des donn\u00e9es. Mais pour faire du r\u00eave de la qualit\u00e9 des donn\u00e9es une r\u00e9alit\u00e9, il est n\u00e9cessaire de comprendre les bases de la qualit\u00e9 des donn\u00e9es &#8211; sa signification, son impact et comment planifier l&rsquo;am\u00e9lioration. C&rsquo;est pourquoi nous partageons avec vous un guide complet qui couvre tout ce qui a trait \u00e0 la gestion de la qualit\u00e9 des donn\u00e9es : ce qu&rsquo;elle signifie, comment elle peut avoir un impact sur une entreprise, comment elle peut \u00eatre g\u00e9r\u00e9e, \u00e0 quoi elle ressemble dans divers secteurs verticaux, et plus encore.<\/p>\n<p>Ce guide est divis\u00e9 en trois parties :<\/p>\n<ol>\n<li><strong>La qualit\u00e9 des donn\u00e9es :<\/strong> Qu&rsquo;est-ce que c&rsquo;est et pourquoi est-ce important ?<\/li>\n<li><strong>Les probl\u00e8mes de qualit\u00e9 des donn\u00e9es :<\/strong> Quels sont-ils, d&rsquo;o\u00f9 viennent-ils et quel est leur impact sur l&rsquo;entreprise ?<\/li>\n<li><strong>Gestion de la qualit\u00e9 des donn\u00e9es :<\/strong> Ce qu&rsquo;elle signifie, ses piliers et ses meilleures pratiques, et quelques exemples concrets dans divers secteurs.<\/li>\n<\/ol>\n<p>Commen\u00e7ons.<\/p>\n<h2>Qualit\u00e9 des donn\u00e9es<\/h2>\n<h3>Qu&rsquo;est-ce que la qualit\u00e9 des donn\u00e9es ?<\/h3>\n<p>La mesure dans laquelle les donn\u00e9es r\u00e9pondent aux exigences d&rsquo;une finalit\u00e9 pr\u00e9vue.<\/p>\n<p>Les organisations stockent, g\u00e8rent et utilisent chaque jour de grands volumes de donn\u00e9es. Si les donn\u00e9es ne remplissent pas leur fonction, elles sont consid\u00e9r\u00e9es comme \u00e9tant de mauvaise qualit\u00e9. Cette d\u00e9finition de la qualit\u00e9 des donn\u00e9es implique que sa signification diff\u00e8re selon l&rsquo;organisation \u00e0 laquelle elle appartient et l&rsquo;objectif qu&rsquo;elle sert.&nbsp;<\/p>\n<p>Pour certaines entreprises, l&rsquo;exhaustivit\u00e9 des donn\u00e9es peut \u00eatre un meilleur indicateur de la qualit\u00e9 des donn\u00e9es que leur exactitude.&nbsp;<\/p>\n<p>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img width=\"688\" height=\"596\" src=\"https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2021\/10\/questions2.png\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2021\/10\/questions2.png 688w, https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2021\/10\/questions2-300x260.png 300w\" sizes=\"(max-width: 688px) 100vw, 688px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/p>\n<p>Cela conduit les entreprises \u00e0 d\u00e9finir leur propre ensemble de caract\u00e9ristiques et d&rsquo;exigences pour maintenir la qualit\u00e9 des donn\u00e9es dans toute l&rsquo;organisation.  Il existe une autre fa\u00e7on de d\u00e9finir la qualit\u00e9 des donn\u00e9es :<\/p>\n<p>Le degr\u00e9 auquel les donn\u00e9es sont exemptes de d\u00e9fauts intol\u00e9rables.<\/p>\n<p>Les donn\u00e9es ne peuvent jamais \u00eatre exactes \u00e0 cent pour cent et exemptes de d\u00e9fauts. Il y aura forc\u00e9ment des erreurs et c&rsquo;est acceptable. Mais le fait d&rsquo;avoir des d\u00e9fauts intol\u00e9rables dans votre ensemble de donn\u00e9es &#8211; qui nuisent \u00e0 l&rsquo;ex\u00e9cution de processus critiques &#8211; indique une mauvaise qualit\u00e9 des donn\u00e9es. Vous devez vous assurer que la structure des donn\u00e9es est conforme aux besoins et que son contenu est aussi exempt de d\u00e9fauts que possible.<\/p>\n<h3>Pourquoi la qualit\u00e9 des donn\u00e9es est-elle importante ?<\/h3>\n<p>Le maintien de la propret\u00e9 des donn\u00e9es doit \u00eatre un effort collectif entre les utilisateurs professionnels, le personnel informatique et les professionnels des donn\u00e9es. Mais souvent, elle est simplement per\u00e7ue comme un probl\u00e8me informatique, c&rsquo;est-\u00e0-dire que les donn\u00e9es deviennent sales lorsque certains processus techniques de capture, de stockage et de transfert des donn\u00e9es ne fonctionnent pas correctement. Bien que cela puisse \u00eatre le cas, les donn\u00e9es n\u00e9cessitent l&rsquo;attention de  <i>tous<\/i>  les bonnes parties prenantes pour maintenir sa qualit\u00e9 dans le temps. Pour cette raison, il devient imp\u00e9ratif de  <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/fr\/plaider-en-faveur-de-la-qualite-des-donnees-quest-ce-que-cest-et-pourquoi-cest-important\/\"><br \/>\n  \u00e9tablir un argumentaire en faveur de la qualit\u00e9 des donn\u00e9es<br \/>\n<\/a> devant les d\u00e9cideurs n\u00e9cessaires, afin qu&rsquo;ils puissent contribuer \u00e0 sa mise en \u0153uvre dans tous les services et \u00e0 tous les niveaux. <\/p>\n<p>Nous avons r\u00e9pertori\u00e9 ci-dessous les avantages les plus courants de la qualit\u00e9 des donn\u00e9es.   <\/p>\n<h4>01. Prise de d\u00e9cision pr\u00e9cise  <\/h4>\n<p>Les chefs d&rsquo;entreprise ne s&rsquo;appuient plus sur des hypoth\u00e8ses, mais mais utilisent plut\u00f4t  des techniques de business intelligence pour prendre de meilleures d\u00e9cisions. C&rsquo;est&#8230;  o\u00f9 <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/fr\/outils-de-nettoyage-des-donnees-ameliorer-lanalyse-et-la-veille-strategique-grace-a-des-donnees-propres\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\"><br \/>\n    une bonne qualit\u00e9 des donn\u00e9es peut permettre<br \/>\n     une prise de d\u00e9cision pr\u00e9cise<br \/>\n    prise de d\u00e9cision pr\u00e9cise<br \/>\n<\/a><br \/>\n  tandis qu&rsquo;une mauvaise qualit\u00e9 des donn\u00e9es peut fausser les r\u00e9sultats de l&rsquo;analyse des donn\u00e9es et conduire les entreprises \u00e0 fonder des d\u00e9cisions cruciales sur des pr\u00e9visions erron\u00e9es.\n <\/p>\n<h4>02. Efficacit\u00e9 op\u00e9rationnelle  <\/h4>\n<p>Les donn\u00e9es font partie de toutes les op\u00e9rations, petites et grandes, d&rsquo;une entreprise. Qu&rsquo;il s&rsquo;agisse du produit, du marketing, des ventes ou des finances &#8211;  <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/fr\/les-elements-cles-qui-devraient-faire-partie-de-vos-objectifs-defficacite-operationnelle\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">exploiter efficacement les donn\u00e9es<\/a>  dans tous les domaines est la cl\u00e9. L&rsquo;utilisation de donn\u00e9es de qualit\u00e9 dans ces services peut amener votre \u00e9quipe \u00e0 \u00e9liminer les efforts redondants, \u00e0 obtenir rapidement des r\u00e9sultats pr\u00e9cis et \u00e0 \u00eatre productive tout au long de la journ\u00e9e.   <\/p>\n<h4>03. Conformit\u00e9  <\/h4>\n<p>\n  Conformit\u00e9 des donn\u00e9es<br \/>\n  normes<br \/>\n   (telles que le GDPR, l&rsquo;HIPAA et le CCPA) exigent des entreprises qu&rsquo;elles suivent les principes de minimisation des donn\u00e9es, de limitation de la finalit\u00e9, de transparence, d&rsquo;exactitude, de s\u00e9curit\u00e9, de limitation du stockage et de responsabilit\u00e9.<br \/>\n<a href=\"https:\/\/dataladder.com\/fr\/limportance-du-nettoyage-et-du-rapprochement-des-donnees-pour-la-conformite-des-donnees\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\"><br \/>\n    La conformit\u00e9 \u00e0 ces normes de qualit\u00e9 des donn\u00e9es<br \/>\n    de donn\u00e9es<br \/>\n<\/a> est n&rsquo;est possible qu&rsquo;avec des donn\u00e9es propres et fiables.   <\/p>\n<h4>04. Op\u00e9rations financi\u00e8res  <\/h4>\n<p>\n  Les entreprises encourent d&rsquo;\u00e9normes<br \/>\n<a href=\"https:\/\/dataladder.com\/fr\/limpact-du-data-matching-sur-le-monde-de-la-finance\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\"><br \/>\n    co\u00fbts financiers dus \u00e0 la mauvaise qualit\u00e9 des donn\u00e9es<br \/>\n<\/a>. Des op\u00e9rations telles que le versement des paiements en temps voulu, la pr\u00e9vention des incidents de sous-paiement et de surpaiement, l&rsquo;\u00e9limination des transactions incorrectes et l&rsquo;\u00e9limination des risques d&rsquo;erreur.  la fraude dues \u00e0 la duplication des donn\u00e9es ne sont possibles qu&rsquo;avec des donn\u00e9es propres et de qualit\u00e9. <\/p>\n<h4>05. Personnalisation et fid\u00e9lisation des clients  <\/h4>\n<p><a href=\"https:\/\/dataladder.com\/fr\/votre-guide-complet-pour-obtenir-une-vue-a-360-du-client\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Offrir des exp\u00e9riences personnalis\u00e9es aux clients<\/a>  est le seul moyen de les convaincre d&rsquo;acheter aupr\u00e8s de votre marque plut\u00f4t que d&rsquo;un concurrent. Les entreprises utilisent une tonne de donn\u00e9es pour comprendre le comportement et les pr\u00e9f\u00e9rences des clients. Gr\u00e2ce \u00e0 des donn\u00e9es pr\u00e9cises, vous pouvez d\u00e9couvrir des acheteurs pertinents et leur offrir exactement ce qu&rsquo;ils recherchent &#8211; ce qui garantit la fid\u00e9lit\u00e9 des clients \u00e0 long terme tout en leur donnant l&rsquo;impression que votre marque les comprend comme personne d&rsquo;autre. <\/p>\n<h4>06. Avantage concurrentiel  <\/h4>\n<p>Presque tous les acteurs du march\u00e9 ont utilis\u00e9 les donn\u00e9es pour comprendre la croissance future du march\u00e9 et les \u00e9ventuelles possibilit\u00e9s de vente incitative et crois\u00e9e. L&rsquo;alimentation de cette analyse en donn\u00e9es de qualit\u00e9 provenant du pass\u00e9 vous aidera \u00e0  <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/fr\/comment-tirer-parti-de-vos-donnees-pour-en-faire-un-avantage-concurrentiel\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\"><br \/>\n    cr\u00e9er un avantage concurrentiel<br \/>\n<\/a><br \/>\n   sur le march\u00e9, convertir plus de clients et<br \/>\n  augmentez<br \/>\n   votre part de march\u00e9.\n <\/p>\n<h4>07. Num\u00e9risation  <\/h4>\n<p><a href=\"https:\/\/dataladder.com\/fr\/whitepapers\/comment-les-systemes-herites-et-la-mauvaise-qualite-des-donnees-entravent-un-plan-de-transformation-numerique\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Num\u00e9risation des processus cruciaux<\/a>  peut vous aider \u00e0 \u00e9liminer le travail manuel, \u00e0 acc\u00e9l\u00e9rer le temps de traitement et \u00e0 r\u00e9duire les erreurs humaines. Mais avec des donn\u00e9es de mauvaise qualit\u00e9, ces attentes ne peuvent \u00eatre satisfaites. Au contraire, une mauvaise qualit\u00e9 des donn\u00e9es vous obligera \u00e0 vous retrouver dans un d\u00e9sastre num\u00e9rique o\u00f9 la migration et l&rsquo;int\u00e9gration des donn\u00e9es semblent impossibles en raison de structures de bases de donn\u00e9es variables et de formats incoh\u00e9rents.   <\/p>\n<h2>Probl\u00e8mes de qualit\u00e9 des donn\u00e9es  <\/h2>\n<p>Un probl\u00e8me de qualit\u00e9 des donn\u00e9es est d\u00e9fini comme suit : <\/p>\n<p><b>un d\u00e9faut intol\u00e9rable dans un ensemble de donn\u00e9es, tel qu&rsquo;il affecte gravement la fiabilit\u00e9 de ces donn\u00e9es.<\/b> <\/p>\n<p>Avant de passer \u00e0 la mise en \u0153uvre de mesures correctives pour valider, corriger et am\u00e9liorer la qualit\u00e9 des donn\u00e9es, il est imp\u00e9ratif de comprendre ce qui pollue les donn\u00e9es en premier lieu.. C&rsquo;est pourquoi nous allons d&rsquo;abord nous pencher sur la question :<\/p>\n<ul>\n<li>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tLes probl\u00e8mes de qualit\u00e9 des donn\u00e9es les plus courants pr\u00e9sents dans les ensembles de donn\u00e9es d&rsquo;une organisation,\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/li>\n<li>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tD&rsquo;o\u00f9 viennent ces probl\u00e8mes de qualit\u00e9 des donn\u00e9es ?\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/li>\n<li>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tComment ces probl\u00e8mes de qualit\u00e9 des donn\u00e9es peuvent-ils engendrer de graves dangers pour les entreprises ?\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/li>\n<\/ul>\n<h3>Quels sont les probl\u00e8mes de qualit\u00e9 des donn\u00e9es les plus courants ?  <\/h3>\n\n<table id=\"tablepress-6\" class=\"tablepress tablepress-id-6\">\n<thead>\n<tr class=\"row-1 odd\">\n\t<th class=\"column-1\">No.<\/th><th class=\"column-2\">Data quality issue <\/th><th class=\"column-3\">Explanation <\/th><th class=\"column-4\">Example of data quality issue <\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody class=\"row-hover\">\n<tr class=\"row-2 even\">\n\t<td class=\"column-1\">1<\/td><td class=\"column-2\">Column duplication <\/td><td class=\"column-3\">Multiple columns are present that have the same logical meaning. <\/td><td class=\"column-4\">Product category is stored in two columns that logically mean the same: Category and Classification. <\/td>\n<\/tr>\n<tr class=\"row-3 odd\">\n\t<td class=\"column-1\">2<\/td><td class=\"column-2\">Record duplication <\/td><td class=\"column-3\">Multiple records are present for the same individual or entity. <\/td><td class=\"column-4\">Every time a customer interacts with your brand, a new row is created in the database rather than updating the existing one. <\/td>\n<\/tr>\n<tr class=\"row-4 even\">\n\t<td class=\"column-1\">3<\/td><td class=\"column-2\">Invalid data <\/td><td class=\"column-3\">Data values are present in an incorrect format, pattern, data type or size. <\/td><td class=\"column-4\">Customer Phone Numbers are present in varying formats \u2013 some are stored as flat 10 digits, while others have hyphens, some are saved as a string, while others as numbers, and so on. <\/td>\n<\/tr>\n<tr class=\"row-5 odd\">\n\t<td class=\"column-1\">4<\/td><td class=\"column-2\">Inaccurate data <\/td><td class=\"column-3\">Data values do not conform to reality. <\/td><td class=\"column-4\">Customer Name is incorrectly stored: Elizabeth is stored as Aliza, or Matt is stored as Mathew. <\/td>\n<\/tr>\n<tr class=\"row-6 even\">\n\t<td class=\"column-1\">5<\/td><td class=\"column-2\">Incorrect formulae <\/td><td class=\"column-3\">Data values are calculated using incorrect formulae. <\/td><td class=\"column-4\">Customer Age is calculated from their Date of Birth but the formula used is incorrect. <\/td>\n<\/tr>\n<tr class=\"row-7 odd\">\n\t<td class=\"column-1\">6<\/td><td class=\"column-2\">Inconsistency <\/td><td class=\"column-3\">Data values that represent the same information vary across different datasets and sources. <\/td><td class=\"column-4\">Customer record stored in the CRM represents a different Email Address than the one present in accounts application. <\/td>\n<\/tr>\n<tr class=\"row-8 even\">\n\t<td class=\"column-1\">7<\/td><td class=\"column-2\">Missing data <\/td><td class=\"column-3\">Data is missing or is filled with blank values. <\/td><td class=\"column-4\">The Job Title of most customers is missing from the dataset. <\/td>\n<\/tr>\n<tr class=\"row-9 odd\">\n\t<td class=\"column-1\">8<\/td><td class=\"column-2\">Outdated data <\/td><td class=\"column-3\">Data is not current and represents outdated information. <\/td><td class=\"column-4\">Customer Mailing Addresses are years old leading to returned packages. <\/td>\n<\/tr>\n<tr class=\"row-10 even\">\n\t<td class=\"column-1\">9<\/td><td class=\"column-2\">Unverified domain data <\/td><td class=\"column-3\">Data does not belong to a range of acceptable values. <\/td><td class=\"column-4\">Customer Mailing Addresses are years old leading to returned packages. <\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<!-- #tablepress-6 from cache -->\n<h3>Comment les probl\u00e8mes de qualit\u00e9 des donn\u00e9es entrent-ils dans le syst\u00e8me ?  <\/h3>\n<p>Il existe de multiples moyens  les erreurs de qualit\u00e9 des donn\u00e9es peuvent se retrouver dans votre syst\u00e8me. Voyons de quoi il s&rsquo;agit. <\/p>\n<h4>01. Absence de mod\u00e9lisation appropri\u00e9e des donn\u00e9es<br \/>\n<\/h4>\n<p>C&rsquo;est la premi\u00e8re et la plus importante raison des erreurs de qualit\u00e9 des donn\u00e9es. Votre \u00e9quipe informatique ne consacre pas le temps et les ressources n\u00e9cessaires \u00e0 l&rsquo;adoption d&rsquo;une nouvelle technologie, qu&rsquo;il s&rsquo;agisse d&rsquo;une nouvelle application web, d&rsquo;un syst\u00e8me de base de donn\u00e9es ou de l&rsquo;int\u00e9gration\/migration entre des syst\u00e8mes existants.   <\/p>\n<p>La mod\u00e9lisation des donn\u00e9es permet d&rsquo;organiser et de structurer vos actifs et \u00e9l\u00e9ments de donn\u00e9es. Vos mod\u00e8les de donn\u00e9es peuvent \u00eatre expos\u00e9s \u00e0 l&rsquo;un des probl\u00e8mes suivants : <\/p>\n<p><b>a)<br \/>\n  Absence de contraintes hi\u00e9rarchiques :<br \/>\n <\/b>Cela concerne les cas o\u00f9 il n&rsquo;y a pas relation appropri\u00e9e  contraintes dans votre mod\u00e8le de donn\u00e9es. Par exemple, vous avez un ensemble de champs diff\u00e9rents pour  Clients existants  et  Nouveaux clientsmais vous utilisez un g\u00e9n\u00e9rique  Client  mod\u00e8le pour les deux, plut\u00f4t que d&rsquo;avoir  Clients existants  et  Nouveaux clients  en tant que sous-types du super-type  Client.<\/p>\n<p><b>b)<br \/>\n  Absence de cardinalit\u00e9 de la relation :<br \/>\n <\/b>Il s&rsquo;agit du cas o\u00f9 aucun nombre n&rsquo;est d\u00e9fini pour repr\u00e9senter le nombre de relations qu&rsquo;une entit\u00e9 peut avoir avec une autre. Par exemple, un<br \/>\n  Commande<br \/>\n  ne peut avoir qu&rsquo;une seule<br \/>\n  Remise<br \/>\n  \u00e0 la fois.\n <\/p>\n<p><b>c)<br \/>\n  Manque d&rsquo;int\u00e9grit\u00e9 r\u00e9f\u00e9rentielle<br \/>\n  :<br \/>\n <\/b>Cela concerne le cas o\u00f9 un enregistrement dans un ensemble de donn\u00e9es fait r\u00e9f\u00e9rence \u00e0 un enregistrement dans un autre ensemble de donn\u00e9es qui n&rsquo;est pas pr\u00e9sent. Par exemple, le<br \/>\n  Ventes<br \/>\n  fait r\u00e9f\u00e9rence \u00e0 une liste de<br \/>\n  IDs de produits<br \/>\n   qui ne sont pas pr\u00e9sents dans la table<br \/>\n  Produits<br \/>\n  des produits.\n<\/p>\n<h4>02. Manque d&rsquo;identifiants uniques  <\/h4>\n<p>C&rsquo;est le cas lorsqu&rsquo;il n&rsquo;y a aucun moyen d&rsquo;identifier de mani\u00e8re unique un enregistrement, ce qui vous am\u00e8ne \u00e0 stocker des enregistrements en double pour la m\u00eame entit\u00e9. Les enregistrements sont identifi\u00e9s de mani\u00e8re unique en stockant des attributs tels que<br \/>\n  Num\u00e9ro de s\u00e9curit\u00e9 sociale<br \/>\n   pour les clients,<br \/>\n  Num\u00e9ro de pi\u00e8ce du fabricant<br \/>\n   pour les produits, etc.\n  <\/p>\n<h4>03. Absence de contraintes de validation  <\/h4>\n<p>Il s&rsquo;agit du cas o\u00f9 les valeurs de donn\u00e9es ne sont pas soumises aux contr\u00f4les de validation requis avant d&rsquo;\u00eatre stock\u00e9es dans la base de donn\u00e9es. Par exemple, il s&rsquo;agit de v\u00e9rifier que les champs obligatoires ne sont pas manquants, de valider le mod\u00e8le, le type de donn\u00e9es, la taille et le format des valeurs de donn\u00e9es, et de s&rsquo;assurer \u00e9galement qu&rsquo;elles appartiennent \u00e0 une plage de valeurs acceptables. <\/p>\n<h4>04. Manque de qualit\u00e9 de l&rsquo;int\u00e9gration<\/h4>\n<p>Il s&rsquo;agit du cas o\u00f9 votre entreprise dispose d&rsquo;une base de donn\u00e9es centrale qui se connecte \u00e0 plusieurs sources et int\u00e8gre les donn\u00e9es entrantes pour repr\u00e9senter une source d&rsquo;information unique. Si cette configuration ne dispose pas d&rsquo;un moteur central de qualit\u00e9 des donn\u00e9es pour nettoyer, normaliser et fusionner les donn\u00e9es, elle peut donner lieu \u00e0 de nombreuses erreurs de qualit\u00e9 des donn\u00e9es. <\/p>\n<h4>05. Manque de comp\u00e9tences en mati\u00e8re de donn\u00e9es  <\/h4>\n<p>Malgr\u00e9 tous les efforts d\u00e9ploy\u00e9s pour prot\u00e9ger les donn\u00e9es et leur qualit\u00e9 dans tous les ensembles de donn\u00e9es, un manque de comp\u00e9tences en mati\u00e8re de donn\u00e9es dans une organisation peut encore causer beaucoup de dommages \u00e0 vos donn\u00e9es. Les employ\u00e9s stockent souvent des informations erron\u00e9es car ils ne comprennent pas la signification de certains attributs. De plus, ils ne sont pas conscients des cons\u00e9quences de leurs actions, comme par exemple les implications de la mise \u00e0 jour des donn\u00e9es dans un certain syst\u00e8me ou pour un certain enregistrement. <\/p>\n<h4>06. Erreurs de saisie des donn\u00e9es  <\/h4>\n<p>Les fautes de frappe ou d&rsquo;orthographe sont l&rsquo;une des sources les plus courantes d&rsquo;erreurs de qualit\u00e9 des donn\u00e9es. On sait que les humains commettent au moins 400 erreurs lors de la saisie de 10 000 donn\u00e9es. Cela montre que m\u00eame avec la pr\u00e9sence d&rsquo;identifiants uniques, de contr\u00f4les de validation et de contraintes d&rsquo;int\u00e9grit\u00e9, il est possible que l&rsquo;erreur humaine intervienne et que la qualit\u00e9 de vos donn\u00e9es se d\u00e9t\u00e9riore. <\/p>\n<h3>Comment les questions de qualit\u00e9 des donn\u00e9es sont-elles li\u00e9es aux dangers de l&rsquo;entreprise ?<\/h3>\n<p>Pour embarquer les d\u00e9cideurs concern\u00e9s, il est important de leur expliquer comment les probl\u00e8mes de qualit\u00e9 des donn\u00e9es, petits et grands, ont un impact sur l&rsquo;entreprise. impactent  des affaires. A  <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/fr\/limpact-de-la-mauvaise-qualite-des-donnees-risques-defis-et-solutions\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\"><br \/>\n    faille dans les donn\u00e9es &#8211; matrice des risques commerciaux<br \/>\n<\/a><br \/>\n  comme celle pr\u00e9sent\u00e9e ci-dessous, peut vous aider \u00e0 le faire.\n <\/p>\n\n<table id=\"tablepress-7\" class=\"tablepress tablepress-id-7\">\n<thead>\n<tr class=\"row-1 odd\">\n\t<th class=\"column-1\">Problem <\/th><th class=\"column-2\">Issue<\/th><th class=\"column-3\">Business risk <\/th><th class=\"column-4\">Quantifier<\/th><th class=\"column-5\">Cost <\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody class=\"row-hover\">\n<tr class=\"row-2 even\">\n\t<td class=\"column-1\">This is the data quality problem that resides in your dataset.  <\/td><td class=\"column-2\">These are the various issues that can arise due to the data problem.  <\/td><td class=\"column-3\">This is the impact the issue can have on the business.  <\/td><td class=\"column-4\">This quantifies the impact in terms of a business measure.  <\/td><td class=\"column-5\">This provides a periodic estimated cost incurred due to the business impact.  <\/td>\n<\/tr>\n<tr class=\"row-3 odd\">\n\t<td colspan=\"5\" class=\"column-1\"><strong>Example <\/strong><\/td>\n<\/tr>\n<tr class=\"row-4 even\">\n\t<td class=\"column-1\">Misspelled customer name and contact information  <\/td><td class=\"column-2\">Duplicate records created for the same customer <\/td><td class=\"column-3\">Customer service: Increased number of inbound calls <\/td><td class=\"column-4\">Increased staff time  <\/td><td class=\"column-5\">$30,000.00 worth more staff time required <\/td>\n<\/tr>\n<tr class=\"row-5 odd\">\n\t<td class=\"column-1\"><\/td><td class=\"column-2\"><\/td><td class=\"column-3\">Customer service: Decreased customer satisfaction  <\/td><td class=\"column-4\">Order reduction, lost customers  <\/td><td class=\"column-5\">~500 less orders this year (as compared to estimated)  <\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<!-- #tablepress-7 from cache -->\n<h2>Gestion de la qualit\u00e9 des donn\u00e9es  <\/h2>\n<p>Nous avons abord\u00e9 les principes fondamentaux de la qualit\u00e9 des donn\u00e9es, les probl\u00e8mes de qualit\u00e9 des donn\u00e9es et leur lien avec les risques commerciaux. Maintenant il est temps de voir ce que la gestion de la qualit\u00e9 des donn\u00e9es  plan  La question qui se pose est la suivante : comment fixer et g\u00e9rer de mani\u00e8re coh\u00e9rente la qualit\u00e9 des donn\u00e9es au fil du temps et en tirer tous les avantages possibles pour votre entreprise ? Commen\u00e7ons. <\/p>\n<h3>Qu&rsquo;est-ce que la gestion de la qualit\u00e9 des donn\u00e9es ?  <\/h3>\n<p>La gestion de la qualit\u00e9 des donn\u00e9es est d\u00e9finie comme suit : La mise en \u0153uvre d&rsquo;un cadre syst\u00e9matique qui profile en permanence les sources de donn\u00e9es, v\u00e9rifie la qualit\u00e9 des informations et ex\u00e9cute un certain nombre de processus pour \u00e9liminer les erreurs de qualit\u00e9 des donn\u00e9es &#8211; dans le but de rendre les donn\u00e9es plus pr\u00e9cises, correctes, valides, compl\u00e8tes et fiables. \u00c9tant donn\u00e9 que les exigences et les caract\u00e9ristiques de la qualit\u00e9 des donn\u00e9es sont diff\u00e9rentes pour chaque organisation, la gestion de la qualit\u00e9 des donn\u00e9es diff\u00e8re \u00e9galement entre les entreprises. Les types de personnes dont vous avez besoin pour g\u00e9rer la qualit\u00e9 des donn\u00e9es, les param\u00e8tres dont vous avez besoin pour la mesurer, les processus de qualit\u00e9 des donn\u00e9es que vous devez mettre en \u0153uvre &#8211; tout d\u00e9pend de multiples facteurs, tels que la taille de l&rsquo;entreprise, la taille de l&rsquo;ensemble de donn\u00e9es, les sources concern\u00e9es, etc. Nous abordons ici les principaux piliers de la mise en \u0153uvre et de la gestion de la qualit\u00e9 des donn\u00e9es, qui vous donneront une bonne id\u00e9e de la mani\u00e8re de garantir la qualit\u00e9 des donn\u00e9es dans votre entreprise en fonction de vos besoins sp\u00e9cifiques.<\/p>\n<h3>Quels sont les 5 piliers de la gestion de la qualit\u00e9 des donn\u00e9es ?<\/h3>\n<p>Dans cette section, nous examinons les piliers les plus importants de la gestion de la qualit\u00e9 des donn\u00e9es : les personnes, la mesure, les processus, le cadre et la technologie. <\/p>\n<h4>01. Les personnes : Qui est impliqu\u00e9 dans la gestion de la qualit\u00e9 des donn\u00e9es ?  <\/h4>\n<p>Il est commun\u00e9ment admis que pour g\u00e9rer la qualit\u00e9 des donn\u00e9es dans l&rsquo;ensemble de l&rsquo;organisation, vous devez obtenir l&rsquo;approbation et l&rsquo;adh\u00e9sion des d\u00e9cideurs. Mais la v\u00e9rit\u00e9 est que vous avez besoin de professionnels des donn\u00e9es nomm\u00e9s \u00e0 diff\u00e9rents niveaux d&rsquo;anciennet\u00e9 pour garantir que vos investissements dans les initiatives de qualit\u00e9 des donn\u00e9es portent leurs fruits.   <\/p>\n<p>Voici quelques r\u00f4les qui sont soit responsables, soit redevables, soit consult\u00e9s, soit inform\u00e9s sur le contr\u00f4le de la qualit\u00e9 des donn\u00e9es dans une organisation : <\/p>\n<p><b>a) Chief Data Officer (CDO) :<\/b><br \/>\n   Un Chief Data Officer (CDO) est un poste de direction, uniquement charg\u00e9 de concevoir des strat\u00e9gies permettant l&rsquo;utilisation des donn\u00e9es, le contr\u00f4le de la qualit\u00e9 des donn\u00e9es et la gouvernance des donn\u00e9es dans toute l&rsquo;entreprise.\n <\/p>\n<p><b>b)<br \/>\n      Responsable des donn\u00e9es :<br \/>\n <\/b>Un responsable des donn\u00e9es est la personne \u00e0 contacter dans une entreprise pour toute question relative aux donn\u00e9es. Ils sont totalement impliqu\u00e9s  dans comment l&rsquo;organisation saisit les donn\u00e9es, o\u00f9 elle les stocke, ce qu&rsquo;elles signifient pour les diff\u00e9rents d\u00e9partements et comment leur qualit\u00e9 est maintenue tout au long de leur cycle de vie.<\/p>\n<p><b>c) D\u00e9positaire des donn\u00e9es:<\/b><br \/>\n          A<br \/>\n           d\u00e9positaire des donn\u00e9es est responsable de la structure des champs de donn\u00e9es &#8211; y compris les structures et les mod\u00e8les de base de donn\u00e9es.\n<\/p>\n<p><b>d)<br \/>\n  Analyste de donn\u00e9es :<br \/>\n<\/b> Un analyste de donn\u00e9es est une personne capable de prendre des donn\u00e9es brutes et de les convertir en informations significatives, notamment dans des domaines sp\u00e9cifiques. L&rsquo;une des principales t\u00e2ches de l&rsquo;analyste de donn\u00e9es consiste \u00e0 pr\u00e9parer, nettoyer et filtrer les donn\u00e9es requises.<\/p>\n<p><b>e) Autres \u00e9quipes : <\/b><br \/>\n  Ces r\u00f4les sont consid\u00e9r\u00e9s comme des consommateurs de donn\u00e9es, ce qui signifie qu&rsquo;ils utilisent les donn\u00e9es &#8211; soit sous leur forme brute, soit lorsqu&rsquo;elles sont converties en informations exploitables, comme les \u00e9quipes de vente et de marketing, les \u00e9quipes de produits, les \u00e9quipes de d\u00e9veloppement commercial, etc.\n<\/p>\n<p>\n  En savoir plus sur<br \/>\n<a href=\"https:\/\/dataladder.com\/fr\/constituer-une-equipe-de-qualite-des-donnees-roles-et-responsabilites-a-prendre-en-compte\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\"><br \/>\n    Constituer une \u00e9quipe de qualit\u00e9 des donn\u00e9es : r\u00f4les et responsabilit\u00e9s \u00e0 prendre en compte<br \/>\n<\/a><br \/>\n  .\n <\/p>\n<h4>02. Mesure : Comment la qualit\u00e9 des donn\u00e9es est-elle mesur\u00e9e ?  <\/h4>\n<p>Le deuxi\u00e8me aspect le plus important de la gestion de la qualit\u00e9 des donn\u00e9es est sa mesure. Il s&rsquo;agit de caract\u00e9ristiques de donn\u00e9es et d&rsquo;indicateurs de performance cl\u00e9s qui valident la pr\u00e9sence de la qualit\u00e9 des donn\u00e9es dans les ensembles de donn\u00e9es organisationnelles. Selon la fa\u00e7on dont votre entreprise utilise les donn\u00e9es, ces indicateurs cl\u00e9s de performance peuvent diff\u00e9rer. J&rsquo;ai list\u00e9 les donn\u00e9es les plus importantes  qualit\u00e9 et la m\u00e9trique de qualit\u00e9 qu&rsquo;ils repr\u00e9sentent : <\/p>\n<p>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img width=\"800\" height=\"982\" src=\"https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2022\/07\/10-DQ-metrics-1-752x1024.png\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2022\/07\/10-DQ-metrics-1-752x1024.png 834w, https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2022\/07\/10-DQ-metrics-1-e1659333873478-244x300.png 244w, https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2022\/07\/10-DQ-metrics-1-e1659333873478-768x943.png 768w, https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2022\/07\/10-DQ-metrics-1-e1659333873478.png 938w\" sizes=\"(max-width: 800px) 100vw, 800px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/p>\n<ul>\n<li>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<b>Exactitude :<\/b> Dans quelle mesure les valeurs des donn\u00e9es repr\u00e9sentent-elles la r\u00e9alit\u00e9 ou l&rsquo;exactitude ?\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/li>\n<li>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<b>Lignage :<\/b> Dans quelle mesure la source d&rsquo;origine des valeurs des donn\u00e9es est-elle digne de confiance ?\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/li>\n<li>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<b>S\u00e9mantique :<\/b> Les valeurs des donn\u00e9es sont-elles fid\u00e8les \u00e0 leur signification ?\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/li>\n<li>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<b>Structure :<\/b> Les valeurs des donn\u00e9es existent-elles dans le bon mod\u00e8le et\/ou format ?\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/li>\n<li>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<b>Exhaustivit\u00e9 :<\/b> Vos donn\u00e9es sont-elles aussi compl\u00e8tes que vous le souhaitez ?\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/li>\n<li>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<b>Coh\u00e9rence :<\/b> Les magasins de donn\u00e9es disparates ont-ils les m\u00eames valeurs de donn\u00e9es pour les m\u00eames enregistrements ?\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/li>\n<li>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<b>La monnaie :<\/b> Vos donn\u00e9es sont-elles acceptables et \u00e0 jour ?\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/li>\n<li>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<b>Rapidit\u00e9 :<\/b> Dans quel d\u00e9lai les donn\u00e9es demand\u00e9es sont-elles mises \u00e0 disposition ?\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/li>\n<li>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<b>Caract\u00e8re raisonnable :<\/b> Les valeurs des donn\u00e9es ont-elles le bon type et la bonne taille ?\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/li>\n<li>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<b>Identifiabilit\u00e9 :<\/b> Chaque enregistrement repr\u00e9sente-t-il une identit\u00e9 unique et n&rsquo;est pas un doublon ?\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/li>\n<\/ul>\n<p>\n  Plus d&rsquo;informations sur<br \/>\n<a href=\"https:\/\/dataladder.com\/fr\/dimensions-de-la-qualite-des-donnees-10-parametres-a-mesurer\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\"><br \/>\n    Les dimensions de la qualit\u00e9 des donn\u00e9es &#8211; 10 param\u00e8tres que vous devriez mesurer<br \/>\n<\/a><br \/>\n  .\n <\/p>\n<h4>03. Processus : Quels sont les processus de qualit\u00e9 des donn\u00e9es ?  <\/h4>\n<p>Comme les donn\u00e9es ont augment\u00e9 massivement au cours des derni\u00e8res d\u00e9cennies, elles sont devenues multi-variables et sont mesur\u00e9es dans de multiples dimensions. Pour r\u00e9cup\u00e9rer, corriger et am\u00e9liorer les probl\u00e8mes de qualit\u00e9 des donn\u00e9es, vous devez mettre en \u0153uvre une vari\u00e9t\u00e9 de processus de qualit\u00e9 des donn\u00e9es &#8211; o\u00f9 chacun d&rsquo;entre eux sert un objectif diff\u00e9rent et pr\u00e9cieux. Examinons les processus de qualit\u00e9 des donn\u00e9es les plus courants utilis\u00e9s par les entreprises pour am\u00e9liorer la qualit\u00e9 de leurs donn\u00e9es. <\/p>\n<p><a style=\"color: #0063c1;\" href=\"https:\/\/dataladder.com\/fr\/logiciels-et-outils-de-profilage-de-donnees-obtenez-des-resultats-instantanes-devaluation-de-la-qualite-des-donnees\/\">a) Profilage des donn\u00e9es<\/a> <\/p>\n<p>Il s&rsquo;agit de comprendre l&rsquo;\u00e9tat actuel de vos donn\u00e9es en d\u00e9couvrant des d\u00e9tails cach\u00e9s sur leur structure et leur contenu. Un algorithme de profilage des donn\u00e9es analyse les colonnes d&rsquo;un ensemble de donn\u00e9es et calcule des statistiques pour diverses dimensions, telles que l&rsquo;exhaustivit\u00e9, l&rsquo;unicit\u00e9, la fr\u00e9quence, le caract\u00e8re et l&rsquo;analyse des mod\u00e8les, etc. <\/p>\n<p><b style=\"color: #0063c1;\">b) Nettoyage et normalisation des donn\u00e9es<\/b><\/p>\n<p>Il s&rsquo;agit du processus d&rsquo;\u00e9limination des informations incorrectes et invalides pr\u00e9sentes dans un ensemble de donn\u00e9es afin d&rsquo;obtenir une vue coh\u00e9rente et utilisable de toutes les sources de donn\u00e9es. Il s&rsquo;agit de supprimer et de remplacer les valeurs incorrectes, d&rsquo;analyser des colonnes plus longues, de transformer les majuscules et les mod\u00e8les, de fusionner des colonnes, etc. <\/p>\n<p><b style=\"color: #0063c1;\">c) <a style=\"color: #0063c1;\" href=\"https:\/\/dataladder.com\/fr\/logiciel-de-correspondance-de-donnees-classe-parmi-les-meilleurs-de-sa-categorie-avec-une-precision-de-correspondance-de-96\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\"><br \/>\n    Mise en correspondance des donn\u00e9es<br \/>\n<\/a> <\/b><\/p>\n<p>\n  \u00c9galement connu sous le nom de<br \/>\n<a href=\"https:\/\/dataladder.com\/fr\/logiciel-de-liaison-denregistrements\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\"><br \/>\n    couplage de documents<br \/>\n<\/a><br \/>\n   et<br \/>\n<a href=\"https:\/\/dataladder.com\/fr\/logiciel-de-resolution-dentite-la-resolution-dentite-la-plus-rapide-et-la-plus-precise-de-lindustrie\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\"><br \/>\n    r\u00e9solution d&rsquo;entit\u00e9s<br \/>\n<\/a>c&rsquo;est  le processus consistant \u00e0 comparer deux ou plusieurs enregistrements et \u00e0 d\u00e9terminer s&rsquo;ils appartiennent \u00e0 la m\u00eame entit\u00e9. Il s&rsquo;agit de cartographier  les m\u00eames les colonnes, la s\u00e9lection des colonnes \u00e0 comparer, l&rsquo;ex\u00e9cution des algorithmes de comparaison, l&rsquo;analyse des r\u00e9sultats de la comparaison et le r\u00e9glage des algorithmes de comparaison pour obtenir des r\u00e9sultats pr\u00e9cis. <\/p>\n<p><b style=\"color: #0063c1;\">d) <a style=\"color: #0063c1;\" href=\"https:\/\/dataladder.com\/fr\/logiciel-de-deduplication-de-donnees-utilisez-des-regles-integrees-et-personnalisees-pour-la-deduplication-crm\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\"><br \/>\n    D\u00e9duplication des donn\u00e9es<br \/>\n<\/a> <\/b><\/p>\n<p>C&rsquo;est le processus qui consiste \u00e0 \u00e9liminer les enregistrements multiples qui appartiennent \u00e0 la m\u00eame entit\u00e9 et \u00e0 ne conserver qu&rsquo;un seul enregistrement par entit\u00e9. Il s&rsquo;agit notamment d&rsquo;analyser les enregistrements en double dans un groupe, de marquer les enregistrements qui sont des doublons, puis de les supprimer de l&rsquo;ensemble de donn\u00e9es. <\/p>\n<p><b style=\"color: #0063c1;\">e) <a style=\"color: #0063c1;\" href=\"https:\/\/dataladder.com\/fr\/logiciel-merge-purge-utiliser-des-regles-de-survie-integrees-et-personnalisees\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\"><br \/>\n    Fusion de donn\u00e9es et survivance<br \/>\n<\/a> <\/b><\/p>\n<p>Il est  le processus d&rsquo;\u00e9laboration de r\u00e8gles qui fusionnent les enregistrements en double par le biais d&rsquo;une s\u00e9lection et d&rsquo;un \u00e9crasement conditionnels. Cela vous permet d&rsquo;\u00e9viter la perte de donn\u00e9es et de conserver un maximum d&rsquo;informations \u00e0 partir des doublons. Il s&rsquo;agissait de d\u00e9finir des r\u00e8gles de s\u00e9lection et d&rsquo;\u00e9crasement des fiches, d&rsquo;ex\u00e9cuter les r\u00e8gles et de les ajuster pour obtenir des r\u00e9sultats pr\u00e9cis. <\/p>\n<p><b style=\"color: #0063c1;\">f)<br \/>\n  Donn\u00e9es<br \/>\n  gouvernance<br \/>\n <\/b><\/p>\n<p>Le terme de gouvernance des donn\u00e9es fait g\u00e9n\u00e9ralement r\u00e9f\u00e9rence \u00e0 un ensemble de r\u00f4les, de politiques, de flux de travail, de normes et de mesures qui garantissent une utilisation et une s\u00e9curit\u00e9 efficaces des donn\u00e9es et permettent \u00e0 une entreprise d&rsquo;atteindre ses objectifs commerciaux. Il s&rsquo;agit de cr\u00e9er des r\u00f4les de donn\u00e9es et d&rsquo;attribuer des autorisations, de concevoir des flux de travail pour v\u00e9rifier les mises \u00e0 jour des informations, de s&rsquo;assurer que les donn\u00e9es sont \u00e0 l&rsquo;abri des risques de s\u00e9curit\u00e9, etc. <\/p>\n<p><b style=\"color: #0063c1;\">g) <a style=\"color: #0063c1;\" href=\"https:\/\/dataladder.com\/fr\/logiciel-de-verification-dadresse-correspondance-dadresses-nettoyage-et-geocodage-integres\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\"><br \/>\n    V\u00e9rification de l&rsquo;adresse<br \/>\n<\/a> <\/b><\/p>\n<p>Il s&rsquo;agit du processus consistant \u00e0 comparer les adresses \u00e0 une base de donn\u00e9es faisant autorit\u00e9 &#8211; telle que celle de l&rsquo;USPS aux \u00c9tats-Unis &#8211; et \u00e0 valider que l&rsquo;adresse est un lieu de distribution du courrier pr\u00e9cis et valide dans le pays. <\/p>\n<p>\n  En savoir plus sur les<br \/>\n<a href=\"https:\/\/dataladder.com\/fr\/5-processus-de-qualite-des-donnees-a-connaitre-avant-de-concevoir-un-cadre-dqm\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\"><br \/>\n    5 processus de qualit\u00e9 des donn\u00e9es \u00e0 conna\u00eetre avant de concevoir un cadre DQM<br \/>\n<\/a><br \/>\n  .\n <\/p>\n<h4>04. Cadre : Qu&rsquo;est-ce qu&rsquo;un cadre de qualit\u00e9 des donn\u00e9es ?  <\/h4>\n<p>Outre les processus de qualit\u00e9 des donn\u00e9es, un autre aspect important \u00e0 prendre en compte lors de la conception d&rsquo;une strat\u00e9gie de qualit\u00e9 des donn\u00e9es est un cadre de qualit\u00e9 des donn\u00e9es. de donn\u00e9es. Les processus repr\u00e9sentent des techniques autonomes utilis\u00e9es pour \u00e9liminer les probl\u00e8mes de qualit\u00e9 des donn\u00e9es de vos ensembles de donn\u00e9es. Une qualit\u00e9 de donn\u00e9es  cadre  est un processus syst\u00e9matique qui permet de surveiller en permanence la qualit\u00e9 des donn\u00e9es, de mettre en \u0153uvre divers processus de qualit\u00e9 des donn\u00e9es (dans un ordre d\u00e9fini) et de s&rsquo;assurer qu&rsquo;elle ne se d\u00e9t\u00e9riore pas en dessous de seuils d\u00e9finis. Il donne plus de d\u00e9tails sur le d\u00e9roulement du processus de gestion de la qualit\u00e9 des donn\u00e9es. <\/p>\n<p>Un cadre simple de qualit\u00e9 des donn\u00e9es se compose de quatre \u00e9tapes : <\/p>\n<p>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img width=\"800\" height=\"831\" src=\"https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2022\/07\/data-quality-lifecyclce-1-986x1024.png\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2022\/07\/data-quality-lifecyclce-1-986x1024.png 986w, https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2022\/07\/data-quality-lifecyclce-1-289x300.png 289w, https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2022\/07\/data-quality-lifecyclce-1-768x798.png 768w, https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2022\/07\/data-quality-lifecyclce-1.png 1026w\" sizes=\"(max-width: 800px) 100vw, 800px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/p>\n<p><b style=\"color: #0063c1;\">a) \u00c9valuer : <\/b><br \/>\n  Il s&rsquo;agit de la premi\u00e8re \u00e9tape du cadre dans laquelle vous devez \u00e9valuer les deux principaux \u00e9l\u00e9ments : la signification de la qualit\u00e9 des donn\u00e9es pour votre entreprise et la fa\u00e7on dont les donn\u00e9es actuelles s&rsquo;y comparent.\n <\/p>\n<p><b style=\"color: #0063c1;\">b) Conception :<\/b><br \/>\n   L&rsquo;\u00e9tape suivante du cadre de qualit\u00e9 des donn\u00e9es consiste \u00e0 concevoir les r\u00e8gles m\u00e9tier requises, en s\u00e9lectionnant les processus de qualit\u00e9 des donn\u00e9es dont vous avez besoin et en les adaptant \u00e0 vos donn\u00e9es, ainsi qu&rsquo;en d\u00e9cidant de la conception architecturale des fonctions de qualit\u00e9 des donn\u00e9es.\n <\/p>\n<p><b style=\"color: #0063c1;\">c)<br \/>\n  Ex\u00e9cuter :<br \/>\n <\/b>La troisi\u00e8me \u00e9tape du cycle est celle de l&rsquo;ex\u00e9cution. Vous avez pr\u00e9par\u00e9 la sc\u00e8ne dans les deux \u00e9tapes pr\u00e9c\u00e9dentes, il est maintenant temps de voir comment le syst\u00e8me fonctionne r\u00e9ellement.<\/p>\n<p><b style=\"color: #0063c1;\">d)<br \/>\n  Moniteur :<br \/>\n<\/b> Il s&rsquo;agit de la derni\u00e8re \u00e9tape du cadre o\u00f9 les r\u00e9sultats sont contr\u00f4l\u00e9s. Vous pouvez utiliser des techniques avanc\u00e9es de profilage des donn\u00e9es pour g\u00e9n\u00e9rer des rapports de performance d\u00e9taill\u00e9s.<\/p>\n<p>\n  Plus d&rsquo;informations sur<br \/>\n<a href=\"https:\/\/dataladder.com\/fr\/conception-dun-cadre-pour-la-gestion-de-la-qualite-des-donnees\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\"><br \/>\n    Conception d&rsquo;un cadre pour la gestion de la qualit\u00e9 des donn\u00e9es<br \/>\n<\/a><br \/>\n  .\n <\/p>\n<h4>05. Technologie : Quels sont les outils de gestion de la qualit\u00e9 des donn\u00e9es ?  <\/h4>\n<p>Bien que la nature des probl\u00e8mes de qualit\u00e9 des donn\u00e9es soit assez complexe, de nombreuses entreprises continuent de valider manuellement la qualit\u00e9 des donn\u00e9es, ce qui donne lieu \u00e0 de multiples erreurs. L&rsquo;adoption d&rsquo;une solution technologique \u00e0 ce probl\u00e8me est le meilleur moyen de garantir la productivit\u00e9 de votre \u00e9quipe et la bonne mise en \u0153uvre d&rsquo;un cadre de qualit\u00e9 des donn\u00e9es. Il existe de nombreux fournisseurs qui proposent des fonctions de qualit\u00e9 des donn\u00e9es dans diff\u00e9rentes offres, par exemple : <\/p>\n<p><b style=\"color: #0063c1;\">a)<br \/>\n  Qualit\u00e9 des donn\u00e9es autonome et en libre-service<br \/>\n  logiciel<br \/>\n  :<br \/>\n <\/b><\/p>\n<p>Ce type de logiciel de gestion de la qualit\u00e9 des donn\u00e9es vous permet d&rsquo;ex\u00e9cuter une vari\u00e9t\u00e9 de processus de qualit\u00e9 des donn\u00e9es sur vos donn\u00e9es. Ils sont g\u00e9n\u00e9ralement dot\u00e9s de fonctions automatis\u00e9es de gestion de la qualit\u00e9 des donn\u00e9es ou de traitement par lots permettant de nettoyer, de rapprocher et de fusionner de grandes quantit\u00e9s de donn\u00e9es \u00e0 des moments pr\u00e9cis de la journ\u00e9e. C&rsquo;est l&rsquo;un des moyens les plus rapides et les plus s\u00fbrs de consolider des enregistrements de donn\u00e9es, sans perdre aucune information importante puisque tous les processus sont ex\u00e9cut\u00e9s sur une copie des donn\u00e9es et que la vue finale des donn\u00e9es peut \u00eatre transf\u00e9r\u00e9e vers une source de destination.  <\/p>\n<p><b style=\"color: #0063c1;\">b)<br \/>\n  API ou SDK de qualit\u00e9 des donn\u00e9es :<br \/>\n<\/b><\/p>\n<p>\n  Certains fournisseurs exposent les fonctions n\u00e9cessaires \u00e0 la qualit\u00e9 des donn\u00e9es par le biais<br \/>\n<a href=\"https:\/\/dataladder.com\/fr\/produits\/datamatch-enterprise-api-pare-feu-de-qualite-des-donnees-pour-le-traitement-en-temps-reel\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\"><br \/>\n    API ou SDK<br \/>\n<\/a>. Cela vous permet d&rsquo;int\u00e9grer toutes les fonctions de gestion de la qualit\u00e9 des donn\u00e9es dans vos applications existantes en temps r\u00e9el ou en cours d&rsquo;ex\u00e9cution. Plus d&rsquo;informations sur  <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/fr\/api-de-qualite-des-donnees-fonctions-architecture-et-avantages\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">API de qualit\u00e9 des donn\u00e9es : Fonctions, architecture et avantages.<\/a> <\/p>\n<p><b style=\"color: #0063c1;\">c)<br \/>\n  Qualit\u00e9 des donn\u00e9es int\u00e9gr\u00e9e dans les outils de gestion des donn\u00e9es<br \/>\n <\/b><\/p>\n<p>\n  Certains fournisseurs int\u00e8grent la qualit\u00e9 des donn\u00e9es<br \/>\n  de donn\u00e9es<br \/>\n  au sein de<br \/>\n<a href=\"https:\/\/dataladder.com\/fr\/comprendre-la-qualite-des-donnees-et-la-gestion-des-donnees-de-reference-la-necessite-de-disposer-de-donnees-systematiques-et-centralisees-partie-1-sur-3\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\"><br \/>\n    plateformes centralis\u00e9es de gestion des donn\u00e9es<br \/>\n<\/a>  afin que tout soit pris en charge dans le m\u00eame pipeline de donn\u00e9es. La conception d&rsquo;un syst\u00e8me de gestion des donn\u00e9es de bout en bout avec une fonction int\u00e9gr\u00e9e de qualit\u00e9 des donn\u00e9es n\u00e9cessite une planification et une analyse d\u00e9taill\u00e9es, ainsi que l&rsquo;implication des principales parties prenantes \u00e0 chaque \u00e9tape du processus. Ces syst\u00e8mes sont souvent pr\u00e9sent\u00e9s sous forme de  <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/fr\/comprendre-la-qualite-des-donnees-et-la-gestion-des-donnees-de-reference-une-solution-de-gdr-est-elle-la-reponse-a-vos-problemes-de-donnees-partie-2-de-3\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\"><br \/>\n    gestion des donn\u00e9es de base<br \/>\n<\/a><br \/>\n   solutions.\n  <\/p>\n<h5>En quoi la gestion de la qualit\u00e9 des donn\u00e9es diff\u00e8re-t-elle de la gestion des donn\u00e9es de r\u00e9f\u00e9rence ?  <\/h5>\n<ul>\n<li>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tLe terme \u00ab\u00a0gestion des donn\u00e9es de r\u00e9f\u00e9rence\u00a0\u00bb fait r\u00e9f\u00e9rence \u00e0 un ensemble de bonnes pratiques en mati\u00e8re de gestion des donn\u00e9es, ce qui implique l&rsquo;int\u00e9gration des donn\u00e9es, leur qualit\u00e9 et leur gouvernance. Cela signifie que la qualit\u00e9 des donn\u00e9es et la gestion des donn\u00e9es de r\u00e9f\u00e9rence ne sont pas oppos\u00e9es l&rsquo;une \u00e0 l&rsquo;autre ; elles sont plut\u00f4t compl\u00e9mentaires. Les solutions MDM contiennent quelques capacit\u00e9s suppl\u00e9mentaires en plus des fonctions de gestion de la qualit\u00e9 des donn\u00e9es. Cela fait de MDM une solution plus complexe et plus gourmande en ressources \u00e0 mettre en \u0153uvre &#8211; un \u00e9l\u00e9ment \u00e0 prendre en compte lors du choix entre les deux approches.\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/li>\n<\/ul>\n<p>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img width=\"500\" height=\"500\" src=\"https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2021\/10\/Data-extraction-amico.svg\" alt=\"\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/p>\n<p><b style=\"color: #0063c1;\">c)<br \/>\n  Solutions internes personnalis\u00e9es<br \/>\n <\/b><\/p>\n<p>Malgr\u00e9 les diverses solutions de qualit\u00e9 des donn\u00e9es et de gestion des donn\u00e9es de r\u00e9f\u00e9rence pr\u00e9sentes sur le march\u00e9, de nombreuses entreprises investissent dans le d\u00e9veloppement d&rsquo;une solution interne pour leurs besoins en donn\u00e9es personnalis\u00e9es. Bien que cela puisse sembler tr\u00e8s prometteur, les entreprises finissent souvent par gaspiller un grand nombre de ressources &#8211; temps et argent &#8211; dans ce processus. L&rsquo;\u00e9laboration d&rsquo;une telle solution peut \u00eatre plus facile \u00e0 mettre en \u0153uvre, mais elle est presque impossible \u00e0 maintenir dans le temps. <\/p>\n<p>\n  Pour en savoir plus, vous pouvez lire notre livre blanc :<br \/>\n<a href=\"https:\/\/dataladder.com\/fr\/whitepapers\/pourquoi-les-projets-internes-de-qualite-des-donnees-echouent\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\"><br \/>\n    Pourquoi les projets internes de qualit\u00e9 des donn\u00e9es \u00e9chouent<br \/>\n<\/a><br \/>\n  .\n <\/p>\n<h3>Quelles sont les meilleures pratiques en mati\u00e8re de gestion de la qualit\u00e9 des donn\u00e9es ?<\/h3>\n<p>Jetons un coup d&rsquo;\u0153il rapide aux meilleures pratiques en mati\u00e8re de qualit\u00e9 des donn\u00e9es : <\/p>\n<p><b style=\"color: #0063c1;\">a) <\/b><br \/>\n  D\u00e9terminez la relation entre<br \/>\n  les donn\u00e9es et les performances de l&rsquo;entreprise<br \/>\n  et l&rsquo;impact exact d&rsquo;une mauvaise qualit\u00e9 des donn\u00e9es sur vos buts et objectifs commerciaux.\n<\/p>\n<p><b style=\"color: #0063c1;\">b) <\/b><br \/>\n  Mesurer et maintenir la<br \/>\n  d\u00e9finition de la qualit\u00e9 des donn\u00e9es<br \/>\n  en s\u00e9lectionnant une liste de mesures qui vous permettront, \u00e0 vous et \u00e0 vos \u00e9quipes, d&rsquo;\u00eatre sur la m\u00eame longueur d&rsquo;onde en ce qui concerne la qualit\u00e9 des donn\u00e9es et ce qu&rsquo;elle signifie pour votre organisation.\n<\/p>\n<p><b style=\"color: #0063c1;\">c) <\/b><br \/>\n  \u00c9tablir<br \/>\n  r\u00f4les et responsabilit\u00e9s en mati\u00e8re de donn\u00e9es<br \/>\n   dans l&rsquo;ensemble de l&rsquo;organisation afin de rendre les personnes responsables de l&rsquo;obtention et du maintien de la qualit\u00e9 des donn\u00e9es &#8211; du niveau sup\u00e9rieur au personnel op\u00e9rationnel.\n<\/p>\n<p><b style=\"color: #0063c1;\">d)<\/b><br \/>\n  Former et \u00e9duquer les \u00e9quipes<br \/>\n   sur les actifs de donn\u00e9es et leurs attributs, sur la mani\u00e8re de traiter les donn\u00e9es et sur l&rsquo;impact de leurs actions sur l&rsquo;ensemble de l&rsquo;\u00e9cosyst\u00e8me de donn\u00e9es.\n<\/p>\n<p><b style=\"color: #0063c1;\">e)<\/b><br \/>\n  En permanence<br \/>\nsurveiller l&rsquo;\u00e9tat des donn\u00e9es<br \/>\n   gr\u00e2ce au profilage des donn\u00e9es et<br \/>\n  d\u00e9couvrir des d\u00e9tails cach\u00e9s sur leur structure et leur contenu.\n <\/p>\n<p><b style=\"color: #0063c1;\">f)<\/b><br \/>\n  Concevoir et<br \/>\n  maintenir des pipelines de donn\u00e9es<br \/>\n   qui ex\u00e9cute une liste num\u00e9rot\u00e9e d&rsquo;op\u00e9rations<br \/>\n  op\u00e9rations<br \/>\n   sur les donn\u00e9es entrantes pour obtenir une source unique de v\u00e9rit\u00e9.\n <\/p>\n<p><b style=\"color: #0063c1;\">g)<\/b><br \/>\n  Effectuer<br \/>\n  analyse des causes profondes<br \/>\n   des erreurs de qualit\u00e9 des donn\u00e9es afin de comprendre d&rsquo;o\u00f9 proviennent ces erreurs et de r\u00e9soudre ces probl\u00e8mes \u00e0 la source.\n <\/p>\n<p><b style=\"color: #0063c1;\">h)<\/b><br \/>\n  Utiliser la technologie<br \/>\n  pour<br \/>\n  atteindre<br \/>\n   et maintenir la qualit\u00e9 des donn\u00e9es car<br \/>\n  aucun<br \/>\n   processus n&rsquo;est promis \u00e0 une bonne performance, et \u00e0 un meilleur retour sur investissement, s&rsquo;il n&rsquo;est pas automatis\u00e9 et optimis\u00e9 par la technologie.\n <\/p>\n<p>\n  Vous voulez en savoir plus sur chacune de ces pratiques, lisez notre blog d\u00e9taill\u00e9<br \/>\n<a href=\"https:\/\/dataladder.com\/fr\/8-meilleures-pratiques-pour-assurer-la-qualite-des-donnees-au-niveau-de-lentreprise\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\"><br \/>\n    8 meilleures pratiques pour assurer la qualit\u00e9 des donn\u00e9es au niveau de l&rsquo;entreprise<br \/>\n<\/a><br \/>\n  .\n <\/p>\n<h3>Exemples concrets de gestion de la qualit\u00e9 des donn\u00e9es  <\/h3>\n<p>\n  Dans cette derni\u00e8re partie de notre guide, nous allons examiner quelques cas d&rsquo;utilisation de la qualit\u00e9 des donn\u00e9es et voir comment des marques renomm\u00e9es utilisent<br \/>\n<a href=\"https:\/\/dataladder.com\/fr\/produits\/datamatch-enterprise-classe-premier-produit-de-gestion-de-la-qualite-des-donnees\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\"><br \/>\n    outils de nettoyage et de rapprochement des donn\u00e9es<br \/>\n<\/a><br \/>\n   pour g\u00e9rer la qualit\u00e9 de leurs donn\u00e9es et voir ce qu&rsquo;elles ont \u00e0 dire \u00e0 ce sujet.\n <\/p>\n<h4>01. Gestion de la qualit\u00e9 des donn\u00e9es dans le commerce de d\u00e9tail  <\/h4>\n<p>\t\t\t\t\t\t<img src=\"https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2021\/08\/Title-1@2x.png\"><\/p>\n<p>Le principal avantage de DataMatch Enterprise\u2122 \u00e9tait la logique floue et la correspondance synth\u00e9tique. C&rsquo;\u00e9tait juste quelque chose que je ne pouvais pas reproduire moi-m\u00eame.<\/p>\n<p><img src=\"https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2021\/08\/Title@2x.png\"><br \/>\n\t\t\t\t\t<cite>Marty YantzieResponsable du support PC et du d\u00e9veloppement des syst\u00e8mes, Buckle  <\/cite>\t\t\t\t<\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/www.buckle.com\/\">Boucle  <\/a>est l&rsquo;un des principaux d\u00e9taillants haut de gamme de jeans, de v\u00eatements de sport, de v\u00eatements d&rsquo;ext\u00e9rieur, de chaussures et d&rsquo;accessoires, avec plus de 450 magasins dans 43 \u00c9tats. Buckle \u00e9tait confront\u00e9 au d\u00e9fi de trier de grandes quantit\u00e9s d&rsquo;enregistrements de donn\u00e9es provenant de centaines de magasins. La principale t\u00e2che \u00e0 accomplir \u00e9tait d&rsquo;\u00e9liminer toutes les informations en double qui avaient \u00e9t\u00e9 charg\u00e9es dans leur syst\u00e8me DB2 iSeries actuel. Ils cherchaient un moyen efficace de supprimer les donn\u00e9es en double, qui repr\u00e9sentaient environ 10 millions d&rsquo;enregistrements.   <\/p>\n<p>DataMatch Enterprise\u2122 a fourni une solution utilisable et plus efficace pour Buckle. L&rsquo;entreprise a pu faire passer un grand nombre d&rsquo;enregistrements par l&rsquo;interm\u00e9diaire du  <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/fr\/la-hantise-des-donnees-dupliquees-un-guide-de-la-deduplication-des-donnees\/\"><br \/>\n  processus de d\u00e9duplication<br \/>\n<\/a> comme un seul projet utilisant un seul outil logiciel, plut\u00f4t que d&rsquo;utiliser plusieurs m\u00e9thodes diff\u00e9rentes. <\/p>\n<h4>02. Gestion de la qualit\u00e9 des donn\u00e9es dans les soins de sant\u00e9  <\/h4>\n<p>\t\t\t\t\t\t<img src=\"https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2021\/08\/Title-1@2x.png\"><\/p>\n<p>DataMatch Enterprise\u2122 \u00e9tait beaucoup plus facile \u00e0 utiliser que les autres solutions que nous avons examin\u00e9es. Pouvoir automatiser le nettoyage et la correspondance des donn\u00e9es nous a permis d&rsquo;\u00e9conomiser des centaines d&rsquo;heures-personnes chaque ann\u00e9e.<\/p>\n<p><img src=\"https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2021\/08\/Title@2x.png\"><br \/>\n\t\t\t\t\t<cite>Shelley Hahn  D\u00e9veloppement commercial, St. John Associates  <\/cite>\t\t\t\t<\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/stjohnjobs.com\/\">St. John Associates<\/a>  fournit des services de placement et de recrutement en cardiologie, m\u00e9decine d&rsquo;urgence, gastro-ent\u00e9rologie, chirurgie neurologique, neurologie, chirurgie orthop\u00e9dique, et dans d&rsquo;autres domaines. Avec une base de donn\u00e9es croissante de candidats au recrutement, St. John Associates avait besoin d&rsquo;un moyen de d\u00e9duire, nettoyer et faire correspondre les enregistrements. Apr\u00e8s plusieurs ann\u00e9es d&rsquo;ex\u00e9cution manuelle de cette t\u00e2che, l&rsquo;entreprise a d\u00e9cid\u00e9 qu&rsquo;il \u00e9tait temps de d\u00e9ployer un outil permettant de r\u00e9duire le temps pass\u00e9 \u00e0  <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/fr\/logiciel-de-nettoyage-de-donnees-outil-de-nettoyage-des-donnees-crm-rapide-et-economique\/\"><br \/>\n  Dossiers de nettoyage<br \/>\n<\/a>. <\/p>\n<p>Gr\u00e2ce \u00e0 DataMatch Enterprise, St. John Associates a pu effectuer une premi\u00e8re op\u00e9ration de nettoyage des donn\u00e9es, en trouvant , fusionner et purger  des centaines de milliers d&rsquo;enregistrements en un court laps de temps. DataMatch\u2122 a permis d&rsquo;acc\u00e9l\u00e9rer le processus de d\u00e9duplication gr\u00e2ce \u00e0 des algorithmes de <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/fr\/correspondance-floue-101-nettoyage-et-mise-en-relation-de-donnees-desordonnees\/\">correspondance floue<\/a> et a facilit\u00e9 le tri des champs de donn\u00e9es pour trouver les informations nulles. Il a \u00e9galement \u00e9limin\u00e9 la n\u00e9cessit\u00e9 d&rsquo;une saisie manuelle, permettant aux utilisateurs d&rsquo;exporter les modifications et de les t\u00e9l\u00e9charger selon les besoins. <\/p>\n<h4>03. Gestion de la qualit\u00e9 des donn\u00e9es dans les services financiers  <\/h4>\n<p>\t\t\t\t\t\t<img src=\"https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2021\/08\/Title-1@2x.png\"><\/p>\n<p>Cet outil, qui ressemble \u00e0 un assistant, vous guide pas \u00e0 pas dans la mise en place d&rsquo;un projet. Il est tr\u00e8s intuitif et nous a permis d&rsquo;\u00e9laborer toutes sortes de projets et d&rsquo;int\u00e9grer toutes sortes de sources de donn\u00e9es. L&rsquo;une des raisons pour lesquelles nous avons choisi DL est qu&rsquo;il existe une fonction d&rsquo;importation DB2 qui nous permet d&rsquo;acc\u00e9der directement \u00e0 notre base de donn\u00e9es DB2. L&rsquo;interface nous a permis d&rsquo;obtenir de bons r\u00e9sultats et elle est tr\u00e8s simple \u00e0 utiliser.<\/p>\n<p><img src=\"https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2021\/08\/Title@2x.png\"><br \/>\n\t\t\t\t\t<cite>Scott FordArchitecte de solutions informatiques, Bell Bank  <\/cite>\t\t\t\t<\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/bell.bank\/\">Banque Bell<\/a>  est l&rsquo;une des plus grandes banques ind\u00e9pendantes du pays, avec des actifs de plus de 6 milliards de dollars et des activit\u00e9s dans les 50 \u00c9tats. En tant que grande banque priv\u00e9e, la Banque Bell traite avec de nombreux fournisseurs partenaires et des dizaines de lignes de services &#8211; du pr\u00eat hypoth\u00e9caire \u00e0 l&rsquo;assurance, de la retraite \u00e0 la gestion de patrimoine et bien d&rsquo;autres encore. Avec des informations cloisonn\u00e9es et stock\u00e9es dans <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/fr\/fusionner-des-donnees-provenant-de-sources-multiples-defis-et-solutions\/\"><br \/>\n  sources de donn\u00e9es disparates<br \/>\n<\/a>la banque avait du mal \u00e0 obtenir une vue unique et consolid\u00e9e de ses clients, sans parler des d\u00e9penses inutiles li\u00e9es \u00e0 l&rsquo;envoi de plusieurs courriers \u00e0 un m\u00eame fournisseur ou client.   <\/p>\n<p>DataMatch Enterprise est un \u00e9l\u00e9ment essentiel de la solution interne de gestion des donn\u00e9es de la banque. solution de gestion des donn\u00e9esCe qui leur permet de regrouper facilement les r\u00e9sultats et de remettre la liste des enregistrements de tous les clients qui semblent appartenir \u00e0 une seule et m\u00eame entit\u00e9. Ce site  <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/fr\/resolution-dentites-pour-une-vue-unique-du-client\/\"><br \/>\n  vue consolid\u00e9e<br \/>\n<\/a> aidera la banque \u00e0 comprendre r\u00e9ellement l&rsquo;association de son client avec la banque et les mesures qu&rsquo;elle peut prendre pour renforcer cette association. <\/p>\n<h4>04. Gestion de la qualit\u00e9 des donn\u00e9es dans les ventes et le marketing  <\/h4>\n<p>\t\t\t\t\t\t<img src=\"https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2021\/08\/Title-1@2x.png\"><\/p>\n<p>DataMatch\u2122 me facilite grandement la t\u00e2che pour faire correspondre les colonnes dans Excel. La raison pour laquelle j&rsquo;ai achet\u00e9 le logiciel \u00e9tait de faire correspondre les v\u00e9hicules vendus avec les pistes que nous travaillons.<\/p>\n<p><img src=\"https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2021\/08\/Title@2x.png\"><br \/>\n\t\t\t\t\t<cite>Matt GriffinVice-pr\u00e9sident des op\u00e9rations, TurnKey Auto Events<\/cite>\t\t\t\t<\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/www.turnkeyautoevents.com\/about.aspx\">TurnKey Auto Events<\/a>  m\u00e8ne des campagnes d&rsquo;achat de voitures \u00e0 fort volume pour des concessionnaires automobiles dans tout le pays. Ils produisent des \u00e9v\u00e9nements qui incitent les acheteurs de voitures \u00e0 y assister et \u00e0 acheter des v\u00e9hicules. En tant que prestataire de services qui fournit des pistes de vente aux vendeurs automobiles, TurnKey Marketing cherchait \u00e0 recevoir des cr\u00e9dits pour les ventes suppl\u00e9mentaires r\u00e9alis\u00e9es aupr\u00e8s des diff\u00e9rents concessionnaires avec lesquels il est en partenariat.   <\/p>\n<p>En \u00e9tant en mesure de faire correspondre les ventes avec la multitude de prospects potentiels auxquels ils parlent quotidiennement, ils re\u00e7oivent un cr\u00e9dit de vente (et gagnent de l&rsquo;argent) pour chaque piste. En utilisant DataMatch\u2122, le syst\u00e8me sophistiqu\u00e9 de Data Ladder  <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/fr\/8-avantages-du-couplage-de-donnees-qui-peuvent-vous-aider-a-developper-votre-entreprise\/\">mise en correspondance des donn\u00e9es<\/a>  l&rsquo;entreprise a pu faire correspondre des enregistrements provenant de plusieurs sources. \u00c0 partir de l\u00e0, ils ont pu cr\u00e9er une vue d&rsquo;ensemble de la vente potentielle d&rsquo;une voiture au fil du temps. <\/p>\n<h4>05. Gestion de la qualit\u00e9 des donn\u00e9es dans l&rsquo;\u00e9ducation  <\/h4>\n<p>\t\t\t\t\t\t<img src=\"https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2021\/08\/Title-1@2x.png\"><\/p>\n<p>L&rsquo;id\u00e9e de relier deux groupes d&rsquo;enregistrements \u00e9tait bouleversante pour le service de recherche. Ce processus prendrait beaucoup de temps et menacerait la rapidit\u00e9 et le d\u00e9roulement des activit\u00e9s de recherche.<\/p>\n<p><img src=\"https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2021\/08\/Title@2x.png\"><br \/>\n\t\t\t\t\t<cite>Universit\u00e9 de Virginie occidentale<\/cite>\t\t\t\t<\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/www.wvu.edu\/\">Universit\u00e9 de Virginie occidentale<\/a>  est la seule universit\u00e9 de recherche de l&rsquo;\u00c9tat qui d\u00e9livre des dipl\u00f4mes de doctorat. L&rsquo;\u00e9cole propose pr\u00e8s de 200 programmes dipl\u00f4mants au niveau du premier cycle, du deuxi\u00e8me cycle, du doctorat et des professions lib\u00e9rales. Ils ont \u00e9t\u00e9 charg\u00e9s d&rsquo;\u00e9valuer les effets \u00e0 long terme de certaines conditions m\u00e9dicales sur les patients pendant une p\u00e9riode prolong\u00e9e. Les donn\u00e9es relatives aux conditions m\u00e9dicales et les dossiers de sant\u00e9 actuels fournis par l&rsquo;\u00c9tat existent en  syst\u00e8mes s\u00e9par\u00e9s. <\/p>\n<p>Gr\u00e2ce \u00e0 DataMatch\u2122, le produit phare de Data Ladder pour le nettoyage des donn\u00e9es, l&rsquo;universit\u00e9 a pu nettoyer les enregistrements  provenant de plusieurs syst\u00e8mes et contenant les informations requises. A partir de l\u00e0, ils ont pu cr\u00e9er  une vue unifi\u00e9e du patient au fil du temps. <\/p>\n<h2>Le mot de la fin  <\/h2>\n<p>Les chefs d&rsquo;entreprise comprennent l&rsquo;importance des donn\u00e9es &#8211; des op\u00e9rations de routine \u00e0 la veille strat\u00e9gique avanc\u00e9e, elles sont utilis\u00e9es partout. Mais la plupart des \u00e9quipes qui travaillent avec des donn\u00e9es passent des heures suppl\u00e9mentaires \u00e0 cause du travail en double, du manque de connaissance des donn\u00e9es et de r\u00e9sultats erron\u00e9s. Et tous ces probl\u00e8mes sont dus \u00e0 une gestion m\u00e9diocre ou inexistante de la qualit\u00e9 des donn\u00e9es.   <\/p>\n<p>Investir dans des outils de qualit\u00e9 des donn\u00e9es, tels que <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/fr\/produits\/datamatch-enterprise-classe-premier-produit-de-gestion-de-la-qualite-des-donnees\/\"><br \/>\n  DataMatch Enterprise<br \/>\n<\/a>vous aidera certainement \u00e0 vous lancer dans la gestion de la qualit\u00e9 des donn\u00e9es. DataMatch vous fera passer par les diff\u00e9rentes \u00e9tapes du nettoyage et du rapprochement des donn\u00e9es. En commen\u00e7ant par l&rsquo;importation de donn\u00e9es \u00e0 partir de diverses sources, il vous guide \u00e0 travers  <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/fr\/logiciels-et-outils-de-profilage-de-donnees-obtenez-des-resultats-instantanes-devaluation-de-la-qualite-des-donnees\/\"><br \/>\n  profilage de donn\u00e9es<br \/>\n<\/a>, <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/fr\/logiciel-de-nettoyage-de-donnees-outil-de-nettoyage-des-donnees-crm-rapide-et-economique\/\"><br \/>\n  nettoyage<br \/>\n<\/a>, <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/fr\/logiciel-de-normalisation-des-donnees-outil-de-standardisation-des-donnees-rapide-et-economique\/\"><br \/>\n  normalisation<br \/>\n<\/a>et <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/fr\/logiciel-de-deduplication-de-donnees-utilisez-des-regles-integrees-et-personnalisees-pour-la-deduplication-crm\/\"><br \/>\n  d\u00e9duplication<br \/>\n<\/a>. En plus de cela, son  <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/fr\/logiciel-de-verification-dadresse-correspondance-dadresses-nettoyage-et-geocodage-integres\/\"><br \/>\n  v\u00e9rification des adresses<br \/>\n<\/a> vous permet de v\u00e9rifier les adresses par rapport \u00e0 la base de donn\u00e9es officielle de l&rsquo;USPS.   <\/p>\n<p>DataMatch offre \u00e9galement des fonctions de planification pour le traitement des enregistrements par lots. Vous pouvez \u00e9galement utiliser son API pour int\u00e9grer des fonctions de nettoyage ou de rapprochement des donn\u00e9es dans des applications personnalis\u00e9es et obtenir des r\u00e9sultats instantan\u00e9s. <\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/calendly.com\/dme-solution-specialist\/datamatch-enterprise-demo\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">R\u00e9servez une d\u00e9monstration<\/a> aujourd&rsquo;hui ou <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/fr\/essai-gratuit-logiciel-de-comparaison-de-donnees\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">t\u00e9l\u00e9chargez une version d&rsquo;essai gratuite<\/a> pour en savoir plus sur la fa\u00e7on dont nous pouvons vous aider \u00e0 tirer le meilleur parti de vos donn\u00e9es.  <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>La qualit\u00e9 n&rsquo;est jamais un accident ; elle est toujours le r\u00e9sultat d&rsquo;une intention \u00e9lev\u00e9e, d&rsquo;un effort sinc\u00e8re, d&rsquo;une direction intelligente et d&rsquo;une ex\u00e9cution habile ; elle repr\u00e9sente le choix judicieux de nombreuses alternatives. 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