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Qualité des données: c'est une question de confiance

Les entreprises s'appuient sur les données pour prendre des décisions qui les animent. Mais s’ils ne peuvent pas faire confiance aux données ou à l’analyse des données, ils perdent la capacité de se déplacer avec plus de certitude que ce qu’ils font est correct.

La qualité des données a de nombreuses entrées et dimensions différentes. Le directeur de recherche d'IDC, Steward Bond, a déclaré que parmi eux se trouvaient l'exactitude des données, la duplication, la cohérence, l'exactitude et le contexte. Et le niveau de qualité des données disponible au sein d'une organisation va changer. De plus, travailler avec des données internes est différent de travailler avec des données externes que vous recevez en tant qu'entrées. "Donc", a déclaré Bond, "je ne sais pas s'il y a une très bonne réponse" à l'ampleur et à la profondeur du problème de qualité des données.

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Il a poursuivi en disant que si même le niveau de qualité des données est bon, de nombreux outils d'analyse de données ont intrinsèquement une sorte de préjugé humain, car ils vont être faussés par ce que les équipes de données d'une organisation veulent retirer. les données ou espérer sortir des données.

"Nous avons entendu des histoires sur deux personnes qui se sont présentées à une réunion de direction avec deux résultats différents provenant du même ensemble de données", a déclaré Bond. «Cela peut vraiment éroder la confiance dans les données et l'analyse des données.»

Stocker des données dans le cloud présente également des défis en matière de confiance, a expliqué Bond, car chaque application SaaS doit avoir sa propre copie des personnes, des lieux et des choses qui intéressent le plus l'organisation. «Je compare cela au jeu que certaines personnes appellent le jeu du téléphone. C’est lorsqu’un groupe de personnes est assis en cercle, ou qu’elles font la queue, la première personne chuchote une phrase à la personne à côté d’elles. Lorsque vous arrivez à la fin, ce qui se passe, c'est que l'histoire change, ou la phrase change, et vous avez donc le même problème potentiel avec chaque copie de données créée. Et cela entre également dans le calcul et l'estimation de la qualité des données.

Au début du projet SD Times sur la qualité des données, j'ai décrit les problèmes de qualité des données comme étant le «sale petit secret» de l'industrie. Mais des organisations telles que IDC ont été en mesure de tirer le rideau sur ce point, et une enquête récente menée auprès de 300 personnes qui effectuent des analyses de données avec des outils de business intelligence et de tableau de bord a montré que seulement 10% des répondants ont déclaré la qualité de leurs données – ou leur la confiance dans ces données – n'était pas du tout un défi, a déclaré Bond. «Cela signifie que 90% ont un certain niveau de préoccupation à faire confiance à la qualité de leurs données.»

Bien que Bond ait déclaré qu'il ne pensait pas que l'industrie disposera de données pures, intactes et 100% propres, il a dit que si les organisations connaissaient le niveau de qualité de leurs données – le score de qualité des données – elles pouvaient prendre ce score et l'intégrer dans leurs algorithmes. comme une forme de niveau statistique de compétence. Ceux qui ont, a-t-il noté, ont constaté «une amélioration considérable dans la manière dont ils analysent ces données. Donc, cela donne des conseils sur la façon et où vous pouvez utiliser les résultats de ces analyses dans votre prise de décision. "

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