Trois stratégies pour maintenir l’intégrité des données

Écrit par Chanel Sutherland, Explorance.

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Nous vivons dans l’ère informatique. Au sein d’organisations modernes, les données sont produites et consommées à des volumes sans précédent, fréquemment échangées entre de multiples individus, systèmes et processus. L’intégrité des données est devenue un défi organisationnel majeur alors que l’analyse de quantités massives de données influence de plus en plus la prise de décisions. Pour garantir l’intégrité des données, les organisations doivent instaurer de solides pratiques de gestion de qualité pour protéger et maintenir les données pendant la collecte, le traitement et le stockage.

Nettoyage et entretien de données

Des recherches par le Data Warehouse Institute (DWI) rapportent que les lacunes de qualité de données peuvent coûter aux entreprises américaines plus de 600 milliards de dollars chaque année parce que les efforts de nettoyage représentent 30 à 80 % du processus de préparation pour la plupart des projets impliquant des données massives. Toutefois, les décideurs interviennent pour corriger leurs données seulement après que celles-ci se soient manifestées sous forme de problèmes coûteux et lourds de conséquences. Le nettoyage des données est une première étape essentielle pour produire de l’information qui se traduira par une performance et une profitabilité accrues.

Un projet de nettoyage de données devrait satisfaire plusieurs exigences. D’abord, il devrait détecter, éliminer ou corriger toutes les erreurs et les incohérences actuelles. Il devrait s’agir d’un processus continu qui maintient votre système en santé par le biais de données intègres. En tant que solution proactive, la Passerelle d’intégrité de données (PID) s’intègre au système d’information de l’organisation et centralise les initiatives de nettoyage sous un seul toit. En automatisant les processus, en déléguant les tâches et en effectuant le suivi des corrections, la PID aide à maintenir la qualité de vos données tout au long de leur cycle de vie.

Formation et responsabilisation en matière d’entrée de données

L’intégrité des données commence à la source : l’utilisateur. L’entrée manuelle de données peut engendrer des erreurs qui compromettent les résultats d’analyse, lesquels sont censés guider les décisions d’affaires. De là l’importance d’offrir une formation d’entrée de données et de protocoles de téléchargement aux membres du personnel ayant accès au système. Il y a plusieurs étapes à prendre en considération pendant la formation :

  • La formation devrait être un processus actif qui est ajusté au fil de l’évolution de vos opérations et de vos besoins.
  • Un document de référence facile à comprendre qui décrit les procédures à suivre devrait être facilement accessible. Les administrateurs de système devraient donner diverses permissions d’accès aux utilisateurs en fonction de leur formation et de leur rôle.
  • Des processus de vérification devraient être mis en place afin que les individus soient tenus responsables de données erronées ayant été entrées dans le système.

Règles de validation de données

Même avec l’instauration d’un programme de formation adéquat, les opérations d’entrée manuelle de données peuvent toujours être accompagnées d’erreurs humaines. En utilisant des règles de validation de données, les administrateurs peuvent s’assurer de l’intégrité des données en balisant ce que les utilisateurs peuvent entrer dans le système. En protégeant l’information contre les altérations accidentelles, les règles de validation offrent une sécurité supplémentaire ainsi qu’une assurance qualité pour vos données, une exigence nécessaire à la justesse des analyses.


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