- Documenter les exigences et définir des règles de mesure
Dans la majorité des cas, accroître la qualité des données consiste à améliorer la pertinence des informations commerciales. Pour ce faire, les organisations doivent commencer par collecter les besoins. Cela implique une collaboration avec les utilisateurs métiers afin de comprendre leurs objectifs commerciaux. Une fois cette étape finalisée, ces informations combinées à des expériences partagées sur l’impact commercial des problèmes liés à la qualité de données peuvent être transformées en règles clés. Celles-ci mesurent la fraîcheur, l’exhaustivité et la pertinence des données.
- Évaluer les nouvelles données pour créer un référentiel adapté
Un processus reproductible d’évaluation des données permet de compléter l’ensemble des règles de mesure, en scrutant les systèmes sources à la recherche d’anomalies potentielles dans les nouvelles données. Les outils de profilage permettent de balayer les valeurs, les colonnes et les relations dans et entre les sources de données. Mener cette opération fréquemment facilite l’identification des valeurs aberrantes, les erreurs et renforce leur intégrité. Ces outils permettent également de renseigner les administrateurs quant aux types de données, la structure des bases de données, et sur les interactions entre les entités. Les résultats peuvent être partagés avec les métiers pour aider à élaborer les règles de validation de la qualité des données en aval.
- Mettre en œuvre des processus de gestion sémantique des données
Au fur et à mesure que le nombre et la variété des sources de données augmentent, il est nécessaire de limiter le risque que les utilisateurs finaux des différentes divisions d’une organisation interprètent mal ce surplus d’informations. L’on peut centraliser la gestion des métadonnées (dictionnaire de données) commercialement pertinentes et engager les utilisateurs et le Chief Data Officer (Directeur des données) à collaborer. Il s’agit d’établir des standards afin de réduire le nombre de cas où de mauvaises interprétations entraînent des problèmes d’exploitation des données. Les métadonnées et les librairies associées peuvent être accessibles depuis le Catalogue de données dans le but de comprendre les informations disponibles.
- Vérifier la validité des données en continu
Ensuite, il est recommandé de développer des services automatisés pour valider les données enregistrées, services qui adopteront les règles de qualités préalablement définies. Un déploiement stratégique facilite le partage des règles et des mécanismes de validation à travers l’ensemble des applications et dans tous les flux informatiques, afin d’assurer une inspection continue et la mesure de la qualité des données. Les résultats peuvent être intégrés à divers systèmes de rapports tels que des notifications et des alertes directes envoyées aux responsables de la gestion des données pour traiter les anomalies les plus graves et les failles de données hautement prioritaires, ainsi que des tableaux de bord figurant des agrégats pour les collaborateurs non-initiés.
- Endiguer les problèmes liés à la mauvaise qualité des données
En ce sens, il est pertinent de développer une plateforme pour enregistrer, suivre et gérer les incidents liés à la « qualité de données ». Il ne suffit pas de comparer les règles mises en place. En soi, cet effort n’entraîne pas d’amélioration à moins qu’il y ait des processus standards pour évaluer et éliminer la source des erreurs. Un système de gestion des événements peut automatiser les tâches de reporting, mettre en avant les urgences, alerter les responsables, assigner les tâches et suivre les efforts d’assainissement.