Contenu
- Définition - Que signifie qualité des données?
- Introduction à Microsoft Azure et au nuage Microsoft | Tout au long de ce guide, vous apprendrez ce qu'est le cloud computing et comment Microsoft Azure peut vous aider à migrer et à exploiter votre entreprise à partir du cloud.
- Techopedia explique la qualité des données
Définition - Que signifie qualité des données?
La qualité des données est un moyen complexe de mesurer les propriétés des données selon différentes perspectives. Il s'agit d'un examen complet de l'efficacité, de la fiabilité et de la pertinence des données, en particulier des données stockées dans un entrepôt de données.
Au sein d'une organisation, une qualité de données adéquate est vitale pour les processus transactionnels et opérationnels, ainsi que pour la pérennité des rapports de Business Intelligence (BI) et de Business Analytics (BA). La qualité des données peut être affectée par la manière dont les données sont saisies, traitées et conservées.
L’assurance qualité des données (DQA) est une procédure destinée à vérifier l’efficacité et la fiabilité des données.
Introduction à Microsoft Azure et au nuage Microsoft | Tout au long de ce guide, vous apprendrez ce qu'est le cloud computing et comment Microsoft Azure peut vous aider à migrer et à exploiter votre entreprise à partir du cloud.
Techopedia explique la qualité des données
Un entretien efficace de la qualité des données nécessite une surveillance et un nettoyage périodiques des données. En général, la maintenance de la qualité des données implique la mise à jour / la normalisation des données et la déduplication des enregistrements pour créer une vue de données unique.
Les principales composantes de la qualité des données sont les suivantes:
- Complétude: Niveau auquel les attributs de données souhaités sont fournis. Les données ne doivent pas nécessairement être complètes à 100%.
- Précision: Représente le statut réel des données. Peut être calculé à l'aide d'une méthode automatisée à l'aide de diverses listes et cartographies.
- Crédibilité: Mesure dans laquelle les données sont considérées comme crédibles et vraies. Peut différer de par source.
- Actualité (âge des données): Mesure dans laquelle les données sont correctement mises à jour pour une entreprise en cours.
- Cohérence: permet d’évaluer la correspondance entre différents faits de l’ensemble de données.
- Intégrité: évalue la validité de référence et la jonction précise de divers jeux de données.
La qualité des données est essentielle pour les raisons suivantes:
- Il fournit des informations précises et opportunes pour gérer la responsabilité et les services.
- Il offre une information rapide pour gérer l'efficacité du service.
- Il aide à hiérarchiser et à garantir une utilisation efficace des ressources.