6 Problèmes Majeurs De Qualité Des Données Qui Hantent Presque Toutes Les Grandes Organisations

Avec l’avènement de la socialisation et de la démocratisation des données, de nombreuses organisations organisent, partagent et mettent à disposition les informations de manière efficace pour tous les employés. Alors que la plupart des organisations profitent de l’utilisation libérale d’une telle mine d’informations à portée de main de leurs employés, d’autres sont confrontées à des problèmes de qualité des données qu’elles utilisent.

Comme la plupart des organisations envisagent également de mettre en œuvre des systèmes dotés d’intelligence artificielle ou de connecter leur entreprise via l’Internet des objets, cela devient particulièrement important.

Les analystes métier déterminent les tendances du marché, les données de performance et présentent même aux dirigeants des informations qui les aideront à orienter l’avenir de l’entreprise. Et alors que le monde devient encore plus axé sur les données, il est d’une importance vitale pour les entreprises et les analystes de données d’avoir les bonnes données, sous la bonne forme, au bon moment afin qu’ils puissent les transformer en informations.

Le modèle de base qu’une entreprise suit lors de la mise en œuvre de la socialisation des données est:

 socialisation des données

Cependant, souvent, les analystes commerciaux finissent par consacrer la majorité de leur temps à la qualité des données. C’est un problème car la préparation et la gestion des données ne relèvent pas de la responsabilité principale de l’analyste commercial. Mais ils n’ont pas non plus besoin d’en dépendre pour le faire à leur place.

Certains des problèmes liés à la qualité des données les plus courants auxquels sont confrontés les analystes et les organisations en général sont les suivants:

Doublons

Plusieurs copies des mêmes enregistrements ont un impact sur le calcul et le stockage, mais peuvent également produire des informations biaisées ou incorrectes lorsqu’elles ne sont pas détectées. L’un des problèmes clés pourrait être une erreur humaine — quelqu’un entrant simplement les données plusieurs fois par accident — ou il peut s’agir d’un algorithme qui a mal tourné.

Un remède suggéré pour ce problème est appelé « déduplication des données ». Il s’agit d’un mélange de connaissances humaines, de traitement de données et d’algorithmes pour aider à identifier les doublons potentiels en fonction des scores de vraisemblance et du bon sens pour identifier les endroits où les enregistrements ressemblent à une correspondance étroite.

Données incomplètes

Plusieurs fois parce que les données n’ont pas été saisies correctement dans le système ou que certains fichiers ont pu être corrompus, les données restantes ont plusieurs variables manquantes. Par exemple, si une adresse n’inclut pas du tout de code postal, les informations restantes peuvent avoir peu de valeur, car l’aspect géographique de celle-ci serait difficile à déterminer.

Formats incohérents

Si les données sont stockées dans des formats incohérents, les systèmes utilisés pour analyser ou stocker les informations peuvent ne pas les interpréter correctement. Par exemple, si une organisation gère la base de données de ses consommateurs, le format de stockage des informations de base doit être prédéterminé. Le nom (prénom, nom), la date de naissance (style US / UK) ou le numéro de téléphone (avec ou sans code de pays) doivent être enregistrés exactement dans le même format. Les data scientists peuvent prendre un temps considérable pour simplement démêler les nombreuses versions des données enregistrées.

Accessibilité

Les informations que la plupart des scientifiques des données utilisent pour créer, évaluer, théoriser et prédire les résultats ou les produits finaux sont souvent perdues. La façon dont les données sont transmises aux analystes métier des grandes organisations — des départements, des sous-divisions, des succursales et enfin des équipes qui travaillent sur les données — laisse des informations qui peuvent ou non avoir un accès complet à l’utilisateur suivant.

La méthode de partage et de mise à disposition des informations de manière efficace à tous les employés d’une organisation est la pierre angulaire du partage des données d’entreprise.

Mises à niveau du système

Chaque fois que le système de gestion des données reçoit une mise à niveau ou que le matériel est mis à jour, il y a des risques de perte ou de corruption d’informations. Il est toujours conseillé d’effectuer plusieurs sauvegardes de données et de mettre à niveau les systèmes uniquement via des sources authentifiées.

Purge et stockage des données

À chaque niveau de gestion d’une organisation, il est possible que les informations enregistrées localement soient supprimées — par erreur ou délibérément. Par conséquent, il est crucial de sauvegarder les données de manière sûre et de ne partager qu’une copie miroir avec les employés.

« À mesure que les utilisateurs professionnels deviennent frustrés de ne pas pouvoir obtenir de réponses quand ils en ont besoin, ils peuvent renoncer à attendre et revenir à voler à l’aveugle sans données. Alternativement, ils peuvent devenir des voyous et introduire leur propre outil d’analyse pour obtenir les données dont ils ont besoin, ce qui peut créer une source de vérité conflictuelle. Dans les deux scénarios, les données perdent leur puissance « , a écrit Brent Dykes.

Si l’on ne prend pas soin d’éviter des données incorrectes ou corrompues avant de les analyser pour prendre des décisions commerciales, l’organisation peut finir par perdre des opportunités, des revenus, nuire à la réputation ou même saper la confiance des CXO.

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