Outils Qualité Des Données — Bonne Année 2021 Animée

Fri, 05 Jul 2024 21:37:42 +0000
Claudio Capeo 8 Février

La data quality fait partie des enjeux majeurs pour les organisations, aussi bien sur des dimensions décisionnelles, financières ou de performance. En effet, des données de mauvaise qualité peuvent coûter cher; une étude menée par MIT Sloan indique que la négligence sur la qualité des données peut coûter de 15 à 25% du chiffre d'affaires. Ces pertes peuvent se chiffrer en opportunités manquées en lien avec de mauvaises décisions ou un déficit d'image mais également en sanctions légales et en temps passé pour traquer, nettoyer et corriger les données erronées. A l'inverse, des données de qualité permettent aux entreprises d' améliorer leurs performances opérationnelles, de satisfaire la clientèle et d'être plus compétitives en réorientant rapidement leur stratégie d'entreprise. Quels sont les critères de qualité d'une donnée? Outils qualité des données saint. Selon PWC, Micropole, EBG, « la qualité des données désigne l'aptitude de l'ensemble des caractéristiques intrinsèques des données (fraîcheur, disponibilité, cohérence fonctionnelle et/ou technique, traçabilité, sécurisation, exhaustivité) à satisfaire des exigences internes (pilotage, prise de décision…) et des exigences externes (réglementations, …) à l'organisation ».

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Data Architecture 26 octobre 2017 Audace, organisation, curiosité: comme nous l'avons vu dans un premier article, ce sont les compétences clés qui vous permettront de gérer la qualité de vos données (si vous prenez le train en marche, c'est par ici). Mais les qualités de chacun d'entre nous s'émoussent lorsqu'il s'agit de gérer la qualité des données collectées: défaut de rigueur, lassitude face à la répétition des tâches… Malgré toute la bonne volonté du monde, les compétences ont besoin de guides pour êtres utilisées à bon escient, comme une locomotive posées sur ses rails: c'est justement dans cette deuxième partie que nous aborderons les outils et les process à mettre en place. Outils qualité des données 2. La qualité des données dépend directement du soin apporté aux tests Aussi vrai que les projets ont tous (ou presque) un planning sous contrainte, la qualité des données dépend directement du soin apporté aux tests. Il est donc nécessaire de valider en amont du projet le nombre et la durée des différentes phases de test: un minimum de 3 phases de test est à attendre, soit 2 opportunités de corrections pour l'équipe de développement.

Le journal de la veille se transforme en invendu dès la parution de l'édition du jour. De la même manière, rapports hebdomadaires ou mensuels bénéficieront d'une fenêtre de lecture et d'utilité limitée à leur cycle. Statique ou dormante, la donnée devient ultérieurement sans utilisation une simple charge. Standardisation Est-ce que le mode de calcul d'un même indicateur est strictement identique d'un projet à l'autre? Conformité Est-ce que les procédures de collecte et de traitement des données correspondent aux standards définis dans le plan de suivi et évaluation? Les outils pour la qualité des données | Data. Bien sûr cette conformité ne peut être estimée que si un manuel ou une référence interne est préalablement existante… Conformité externe également au regard de normes ou de réglementation en terme de sécurité, de stockage, de traitement de données personnelles. Traçabilité L'impératif de pouvoir identifier l'origine et le parcours de toute donnée. Définir les rôles et responsabilités à chaque étape. Unicité Chaque donnée est unique, un nettoyage régulier des bases de données doit permettre d'éviter les doublons.

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Des données de mauvaise qualité entraînent des problèmes dans une entreprise soucieuse de tirer parti du Big Data. Outre le risque de voir les frais généraux augmenter en raison de la duplication des enregistrements, une entreprise risque de voir une perte de ventes à cause d'adresses inexactes et d'offrir une mauvaise expérience client. Les outils de nettoyage des données traitent ces problèmes et vous aident à maintenir la qualité de vos données. Pour se faire, un bon outil doit: Permettre le profilage des données et identifier les anomalies, Fournir des fonctions de base de nettoyage des données, comme la fusion, l'ajout et la suppression d'enregistrements, Permettre la modification et la normalisation des données en fonction de règles prédéfinies, Permettre des options de nettoyage automatisé et manuel, Offrir des mesures préventives pour préserver l'intégrité des données. DOSSIER | Les outils pour améliorer la qualité des données. Voici notre sélection de logiciels, parmi d'autres. Quelles sont les conséquences d'une mauvaise « data »? Avant de passer au nettoyage de vos données, il est important de comprendre l'impact qu'une « data » de mauvaise qualité peut avoir sur votre entreprise.
1. Des campagnes marketing inefficaces Si vos messages marketing n'atteignent pas la bonne cible à cause de coordonnées erronées, vos campagnes sont vouées à tomber à l'eau. 2. Une satisfaction client en baisse Si vos clients ne reçoivent pas les informations dont ils ont besoin (ou, au contraire, reçoivent des messages qu'ils ne désirent pas), leur fidélité et leur satisfaction risque de dégringoler. 3. Une image de marque menacée La qualité de vos données a aussi une influence certaine sur la réputation de votre entreprise: la qualité et la pertinence des messages envoyés à vos clients joue énormément sur votre image. 4. Une génération de leads moins performante Des données « propres » et actualisées sont la garantie d'une lead generation efficace: elles vous éviteront de perdre prématurément des prospects. Outils qualité des données d. À lire aussi: Data marketing: 5 données pour créer des campagnes d'acquisition rentables 5. Des décisions irréfléchies Des données complètes et précises sont à la base d'une prise de décision réfléchie.

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Confidentialité Au delà des aspects légaux, à quel point les enjeux liées à la confidentialité des données traitées sont considérées et actualisées? Les répondants, en vous accordant leur confiance vous transmettent des informations pouvant se révéler confidentielles, c'est à dire à usage restreint. Quels mesures ou code de conduite déontologique permettent de garantir cette confiance? Contrôle et lutte contre la fraude Toute manifestation délibérée de tromperie, de falsification des données (ou de dissimulation de données) devrait être liée à une procédure de signalement en interne liée au code déontologique. Gouvernance des données Les critères présentés ci-dessus s'intéressent spécifiquement à la phase de collecte et de traitement des données. Comme d'habitude dans la sélection de critères d'évaluation, l'intérêt est de croiser leurs analyses. C'est à dire varier les angles à travers une diversité de critères. QUALITÉ DES DONNÉES : LES OUTILS INDISPENSABLES - AT Internet. Par exemple si des données sont absentes, est-il encore temps et pertinent de les collecter (complétude + temporalité)?

On voit souvent des outils de qualité des données spécialisés, nécessitant une expertise approfondie pour un déploiement réussi. Ces outils sont souvent complexes et requièrent une formation approfondie avant d'être commercialisés et utilisés. Si ces outils peuvent s'avérer puissants, mais que vos priorités en matière de qualité des données sont à court terme, vous ne tiendrez pas vos échéances. On ne demande pas à un débutant de piloter un gros porteur. Les instruments de vol sont de toute évidence trop sophistiqués et cela se soldera par un échec. Développer la qualité des données en intégrations Une approche proactive en matière de qualité des données vous permet de vérifier et mesurer le niveau de qualité de ces données avant qu'elles soient intégrées à vos systèmes centraux. L'accès à ces données et leur surveillance dans des applications internes, cloud, web, et mobiles constituent un défi de taille. Le seul moyen d'échelonner ce type de suivi sur l'ensemble de ces systèmes est d'utiliser l'intégration des données.

Meilleurs Vœux 2021 illustrés et animés Un nouveau post pour vous souhaiter une très bonne année 2021. Alors peut-être que pour la première fois, on est très prudent dans nos vœux. On n'ose à peine évoquer la bonne année car on sait très bien que tout ne rentrera pas dans l'ordre, une fois la fête du 31 passée. Le tintement de deux coupes de champagne qui s'entrechoquent ne suffira pas à effacer la situation sanitaire actuelle et tout ce que ça a engendré. Bye bye 2020! Passées les belles espérances d'une nouvelle année, j'ai pu constater chez de nombreux collègues illustrateurs que notre premier réflexe était de dégager au plus vite 2020. Ma première idée gribouillée et animée était de cet ordre-là. Même si c'est resté au stade de rough, c'était un bon exercice d'animation tout en s'amusant avec Procreate. Bonne Année 2021 : le meilleur de nos cartes animées - YouTube. Premier essai J'ai enchainé avec une autre version, plus optimiste, celle d'un 2021 plus coloré que l'année précédente. Une version optimiste Et puis je l'ai elle aussi abandonnée pour un temps.

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