Comment créer des règles de data quality efficaces ?

Dans un monde où l’intelligence artificielle et l’analytique pilotent les décisions, la qualité des données n’est plus une option : elle est la condition sine qua non de toute stratégie de gouvernance performante.

Mettre en place des règles robustes de Data Quality ne consiste pas seulement à détecter les erreurs : c’est bâtir un cadre de confiance, aligné sur vos objectifs business, réglementaires et technologiques.

Chez DataGalaxy, nous voyons la Data Quality comme un pilier de la Data & AI Product Governance, un levier stratégique pour passer d’une gestion de données réactive à une gouvernance proactive, intégrée et créatrice de valeur.

Pourquoi définir des règles de data quality est stratégique pour la data governance

Des règles de qualité sont des exigences que chaque entreprise doit mettre en place pour garantir la qualité et l’intégrité des données.

Ces exigences visent à répondre à deux objectifs interdépendants :

• Définir le format auquel les données doivent être conformes et les liens qui doivent exister entre les données
• Servir de référence à l’entreprise pour vérifier et mesurer la qualité de ses données par rapport à ces exigences

Améliorer la qualité des données et garantir leur pérennité à long terme est essentiel pour qu’une entreprise optimise son processus de prise de décision. L’amélioration continue du niveau de qualité des données, c’est la promesse des règles de Data Quality !

Les dimensions clés de la data quality (Tableau de référence)

Comme le souligne Gartner dans sa définition de la Data Quality, ces dimensions constituent un cadre de référence essentiel pour mesurer et améliorer la qualité des données dans tout type d’organisation

5 conseils pour créer des règles de data quality efficaces

Le Data Quality Management permet de s’assurer d’avoir des données de qualité et d’améliorer la gestion de ces dernières sur le long terme pour permettre aux équipes d’avoir confiance dans leur utilisation.

Ces règles permettent de définir des objectifs, en fonction de la nature des données et des besoins métiers, afin de mettre en place une hygiène Data Quality et de pouvoir avoir foi en ses données de référence. Un système d’information ne peut pas fonctionner avec des données erronées !

#1 Impliquer les responsables des différents services de l’entreprise

Les différents départements et services d’une entreprise ont des priorités qui ne sont pas forcément les mêmes.

Afin d’élaborer des règles de data quality efficaces, il est primordial de les définir avec les exigences des responsables de chaque service, en accord avec les différents Data Stewards.

Bonne pratiques pour développer et maintenir vos data products

Dans ce guide, nous vous proposons une présentation complète afin de vous aider à faire face aux complexités du développement et du maintien de data products.

Téléchargez le livre blanc

#2 Avoir un nombre de règles raisonnable

Afin d’aller vers une meilleure gestion de ses données, les règles de qualité sont d’une grande aide, encore faut-il en créer un nombre raisonnable.

Rechercher une donnée avec 10 règles n’est pas la même chose que d’en chercher une avec 100 règles, il ne faudrait pas que la solution devienne un problème !

Il faut donc trouver le bon équilibre entre un contrôle cohérent de la qualité des données et une certaine mesure dans la mise en place de règles.

#3 Favoriser une approche pas à pas

Il n’est pas nécessaire de créer des règles couvrant l’ensemble des données tout de suite. De même, une entreprise qui débute dans la mise en place de sa stratégie de gouvernance des données ne doit pas résoudre la problématique des règles de qualité en un claquement de doigt.

Pour une bonne gestion de la qualité, il est préférable d’identifier les données critiques qui requièrent une attention immédiate.

#4 Créer des règles en tenant compte de la particularité de chaque type de données

Il existe de nombreuses caractéristiques de qualité des données qui permettront d’établir des règles selon le domaine auquel appartient telle ou telle donnée.

Règles data quality : un exemple

Une donnée « nom complet de l’employé » est une information critique, indispensable, alors que la donnée « numéro de contact de l’employé » n’est pas forcément aussi importante.

Ces deux données ne devront pas répondre aux mêmes exigences de qualité. Alors que la première donnée devra satisfaire des exigences de complétude, d’unicité et d’exactitude, la deuxième donnée devra être exacte et ordonnée.

Ces exigences devront se traduire à travers les règles de qualité, par exemple :

• Le nom complet de l’employé ne doit pas être N / A (par souci de complétude)
• Le nom complet de l’employé doit comporter au moins un espace, ne comporter que des lettres, aucun chiffre ni autre caractère autorisé (afin de garantir l’exactitude et l’exhaustivité)
• Un seul “Nom complet de l’employé” doit correspondre à un “Numéro de sécurité sociale” (pour garantir l’unicité)
• Le numéro de téléphone de l’employé ne doit comporter que des chiffres (pour garantir l’exactitude et l’ordre)

#5 Choisir entre un stockage centralisé ou indépendant des règles de qualité

Ce conseil s’adresse particulièrement aux grandes entreprises multi-directionnelles. Il faut choisir entre un stockage centralisé des règles de qualité, permettant d’avoir une règle unique quel que soit la direction ou le département qui collecte la donnée.

Dans le cas d’un stockage « indépendant », chaque direction pourra édicter ses propres règles de données, lui permettant d’avoir ses propres exigences selon son métier.

Ne vous basez plus sur des données de mauvaise qualité. Dites non aux mauvaises décisions : mettez en place des règles de Data Quality avec votre Data Catalog !

Intégrer les règles de data quality dans vos outils de gouvernance

Un Data Catalog moderne comme celui de DataGalaxy permet de :

• Documenter et centraliser toutes les règles
• Associer les règles aux datasets concernés
• Suivre la conformité en temps réel
• Favoriser la collaboration inter-équipes

Cette intégration transforme la Data Quality en un processus vivant, automatisé et mesurable.

À propos de l'auteur

Jessica Sandifer

Passionnée par la transformation de la complexité des données en clarté, Jessica Sandifer est une gestionnaire de contenu expérimentée qui conçoit des histoires qui résonnent auprès d'audiences techniques et commerciales. Chez DataGalaxy, elle crée des messages de marketing de contenu et de produit qui démystifient la gouvernance des données et rendent la préparation à l'IA réalisable.