Les 6 principaux indicateurs de qualité des données

Pour utiliser efficacement les données, nous devons nous assurer qu’elles sont de bonne qualité. Pour ce faire, nous utilisons des indicateurs de qualité. Toutes les entreprises n’utilisent pas les mêmes indicateurs, mais celles qui réussissent ont toutes un point commun : l’assurance qualité. L’assurance qualité est un élément essentiel de la collecte de données. Examinons quelques indicateurs courants qui mènent à une assurance qualité réussie.

Points clés

Dans le secteur des données, il existe six indicateurs fondamentaux à utiliser pour garantir la qualité des données.

• Exactitude
• Exhaustivité
• Cohérence
• Actualité
• Validité
• Unicité

Le coût des données de mauvaise qualité

Lorsque vous travaillez avec des données de mauvaise qualité, vous gaspillez des ressources de toutes les manières suivantes :

• Perte financière: que vous suiviez une tendance erronée ou que vous payiez pour un travail inutile, votre entreprise perd de l’argent.
• Inefficacité opérationnelle: si votre équipe consacre la moitié de son temps à l’ETL (Extract Transform Load), elle serait deux fois plus productive avec des données de qualité.
• Confiance du public: si vous publiez des rapports utilisant des données erronées, cela entraîne une méfiance du public qui peut finir par détruire votre entreprise.
• Problèmes de conformité: si vos données ne sont pas conformes à des réglementations telles quele RGPD, vous encourez des risques juridiques pouvant entraîner des dommages irréparables. Vous devez vousconformer à ces réglementations.

Les six indicateurs clés

Dans le secteur des données, six indicateurs clés permettent généralement d’obtenir des données de haute qualité. Nous les examinerons en détail ci-dessous. Ces indicateurs vous aident à garantir que votre jeu de données est le meilleur possible.

Exactitude

Nous devons vérifier nos chiffres et nos types de données (chaînes, nombres, etc.) afin de garantir l’exactitude de nos données. Les anomalies doivent être évaluées.

• Valeurs: si quelque chose coûte généralement 1 $ et que vous obtenez un rapport indiquant un prix de 100 $, cela doit être vérifié ou rejeté.
• Volumes: si plusieurs enregistrements dépassent les limites normales, ils doivent tous être vérifiés.
• Chaînes de caractères: les valeurs des chaînes de caractères doivent correspondre à une liste de termes que vous considérez comme acceptables. Si une chaîne de caractères ne figure pas dans votre liste, il s’agit probablement d’une donnée erronée.
• Relations: si deux colonnes de vos données sont liées, les données réelles de ces colonnes doivent refléter cette relation. Si ce n’est pas le cas, il se peut que quelque chose ne soit pas correct.
• Répartition: tous les segments de vos données doivent être exacts. Si un segment est erroné, cela peut fausser l’ensemble.

La précision confirme que les valeurs des données reflètent les conditions réelles. Chaque nombre, chaîne et relation doit correspondre aux modèles attendus afin d’éviter la propagation d’erreurs dans votre analyse.

Exhaustivité

Dans la réalité, les valeurs manquantes sont assez courantes. Qu’il s’agisse d’une valeur manquante dans vos données JSON ou d’une cellule manquante dans votre tableau, cela doit être traité. Au moment où vous utilisez vos données, elles doivent être uniformes.

• Utilisez une valeur par défaut: quelque chose d’aussi simple que « N/A » peut faire toute la différence. Une valeur manquante peut laisser penser qu’elle n’a pas été vérifiée. « N/A » implique qu’elle a été vérifiée et que la valeur de ce champ est « Non applicable ».
• Vérifier ou rejeter: les valeurs manquantes peuvent indiquer une ligne ou un élément problématique. Vérifiez son intégrité. En cas de doute, rejetez-la.

L’exhaustivité garantit que tous les champs de données requis sont présents et remplis. Les données manquantes peuvent entraîner des lacunes dans l’analyse et des conclusions inexactes. Il est donc nécessaire d’appliquer des valeurs par défaut cohérentes ou des contrôles de validation afin de préserver l’intégrité des Jeux de données.

Cohérence

Vous devez vous assurer que vos données sont cohérentes avec des jeux de données similaires. Les incohérences peuvent avoir plusieurs causes. Il s’agit parfois de problèmes négligeables, mais elles peuvent aussi être le signe de problèmes plus importants.

• Entrée incorrecte: si « eau » est saisi comme aliment populaire, vos données sont probablement incorrectes.
• Variations: certaines sources peuvent nommer une colonne «Aliments préférés» tandis que d’autres utilisent «fav_food» pour représenter les mêmes données.
• Horodatage: les données de qualité contiennent des horodatages. Il doit y avoir un horodatage indiquant la date de création du rapport. Les données de très bonne qualité contiennent un horodatage dans chaque ligne.
• Structure: différentessources de donnéespeuvent présenter des structures différentes. Cette légère variation peut poser des problèmes si elle n’est pas gérée correctement.
  • {"name": "Jake", "age": 33, "Favorite Food": "Pizza"}.
  • {"name": "Jake", "age": 33, "Favorite Food": "Pizza", "Favorite Drink": "Coffee"}.

La cohérence garantit que les informations connexes sont représentées de manière uniforme dans tous les Jeux de données. L’utilisation de noms, de formats et de structures standardisés minimise les divergences et facilite les comparaisons fiables.

Actualité

Nous avons brièvement abordé ce point dans la section ci-dessus. L’actualité garantit que nos données ne sont pas obsolètes. Vous ne voulez pas travailler avec des données de 2015 pour créer un rapport détaillé en 2026.

• Rapports horodatés: chaque rapport doit au minimum être horodaté afin d’indiquer l’ancienneté globale des données.
• Champs d’horodatage: si vous consultez un rapport sur les clients daté d’aujourd’hui, il ne reflète pas fidèlement le fait que certains clients se sont inscrits l’année dernière et d’autres ce matin.

L’actualité mesure la pertinence de vos données. Les données doivent être à jour et régulièrement mises à jour afin que les décisions soient fondées sur des informations précises et récentes.

Validité

Elle est tout aussi importante que l’exactitude. Les informations non valides sont presque toujours des données erronées. Vous devez effectuer des contrôles rigoureux pour vous assurer que vos données sont valides.

• Dates: une colonne contenant des dates au format MM/JJ/AAAA ne doit pas contenir la valeur « Pizza » ou « 33 ».
• Chiffres: la colonne « âge » ne doit jamais contenir « Fromage ». Lorsque l’âge d’une personne apparaît comme 33,141592 au lieu de 33, ce genre de chose est plus susceptible de passer inaperçu.
• Chaînes de caractères: le champ « nom » ne doit pas contenir 33.

Vérifiez toujours que les types de données sont valides. Les données non valides peuvent provenir d’un simple problème, comme une virgule manquante, ou indiquer des problèmes plus importants. Si vous voyez un client âgé de « Cheese » ans, vérifiez l’ensemble des Jeux de données pour détecter d’éventuelles erreurs.

Unique

Les lignes en double faussent vos données agrégées. Il est impératif de les traiter correctement. Si vous ne le faites pas, vos résultats risquent d’être faussés.

• Fusionner: si vous avez deux lignes en double, vous pouvez les fusionner. Cela permet de conserver les données intactes tout en évitant qu’elles ne faussent vos résultats.
• Suppression: lorsque vous supprimez des données en double, vous empêchez celles-ci de contaminer l’ensemble de données dans son intégralité.

L’unicité garantit que les enregistrements sont distincts et exempts de doublons. Il est essentiel d’éliminer les entrées en double pour éviter de fausser les résultats et préserver l’intégrité de votre analyse.

Sont-elles suffisantes ?

Les mesures ci-dessus ne sont pas immuables, mais elles constituent un consensus commun. Souvent, nous avons besoin de plus d’informations pour garantir la qualité des données. Voici quelques exemples où vous pourriez avoir besoin d’élargir votre champ d’action.

Pertinence

On peut dire que c’est plus important que toutes les autres méthodes de base. Les données non pertinentes entraînent toutes sortes de gaspillage.

• Rapports non pertinents: si votre équipe dépense des milliers de dollars pour analyser des données dont personne ne veut, cela représente un énorme gaspillage de ressources.
• Coûts de traitement: vous pourriez passer du temps à nettoyer et à formater un jeu de données volumineux pour n’utiliser qu’une seule colonne du rapport final.

Traçabilité

Ce point est plus prononcé dans des domaines tels que la finance, la blockchain et la génétique. Les données non traçables doivent également être vérifiées et traitées correctement.

• Vérifiabilité: si vous examinez des données récupérées sur différents sites, il peut être extrêmement utile d’inclure un lien vers ces données. Lorsqu’un élément vous semble suspect, consultez le lien et vérifiez-le immédiatement au lieu de relancer votre processus de collecte.
• Conformité: la traçabilité permet à vos données de passer les audits. Non seulement vous pouvez vérifier les données, mais n’importe qui d’autre peut le faire également.

Meilleures pratiques pour garantir la qualité des données

Pour vous assurer d’obtenir des données de qualité, il est préférable d’utiliser des processus automatisés pour tester vos données. Lorsque nous récupérons des données sur le web, nous automatisons souvent l’ensemble du processus ETL. L’ajout de vérifications à ce processus peut sembler fastidieux, mais cela en vaut la peine.

L’exécution de quelques lignes de code supplémentaires pourrait vous éviter de relancer l’ensemble du processus d’extraction ou de passer des jours à vérifier manuellement vos données.

Automatisation de votre assurance qualité

Pendant ou après votre processus d’extraction, vous devez effectuer des contrôles automatisés pour garantir l’intégrité de vos données. Que vous utilisiez un tableau de bord dansPower BIou Python pour l’analyse, vous devez vérifier les six indicateurs clés. En fonction de vos données, vous devrez probablement tester certains indicateurs supplémentaires.

• IA: les LLM (modèles linguistiques à grande échelle) tels queChatGPTetDeepSeeksont très efficaces pour vérifier les données. Ces modèles peuvent examiner des milliers d’enregistrements en quelques secondes seulement. Un processus de vérification humaine reste nécessaire, mais les outils d’IA peuvent vous faire gagner plusieurs jours de travail manuel.
• Outils prêts à l’emploi: des outils tels queGreat Expectationspeuvent vous aider à nettoyer et à formater vos données en toute simplicité. Il existe une multitude d’outils de ce type sur le web. Il vous suffit de télécharger vos rapports et de commencer à nettoyer vos données.

Utilisez les jeux de données de Bright Data

Nos jeux de donnéesvont encore plus loin. Nous effectuons des processus de collecte sur certains des sites les plus populaires du Web. Ces jeux de données vous permettent d’obtenir d’énormes rapports contenant des données de qualité provenant des sites ci-dessous et de centaines d’autres !

• LinkedIn: récupérez des données sur les personnes et les entreprises présentes sur LinkedIn.
• Amazon: obtenez des informations sur les produits, les vendeurs et les avis pour tout ce qui se trouve sur Amazon.
• Crunchbase: des rapports détaillés sur toutes sortes d’entreprises à portée de main.
• Instagram: analysez les bobines, les publications et les commentaires pour obtenir des idées basées sur les données pour les réseaux sociaux.
• Zillow: vous pouvez vous tenir au courant des dernières annonces Zillow et suivre l’historique de leurs prix pour obtenir des prévisions précises et des informations exploitables.

Conclusion

De bonnes données constituent une base solide pour réussir. En appliquant les six indicateurs clés et en les adaptant à vos besoins spécifiques, vous constituez des Jeux de données robustes qui vous permettent de prendre des décisions éclairées. Tirez parti de l’IA avancée et d’outils de pointe pour rationaliser votre pipeline de données, gagner du temps et de l’argent tout en garantissant des informations fiables. Mieux encore, les puissants Scrapers web et les Jeux de données exhaustifs de Bright Data vous fournissent directement des données de haute qualité et conformes, afin que vous puissiez vous concentrer sur la croissance de votre entreprise.

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