Qu’est-ce que la précision des données ?

La précision des données indique dans quelle mesure une donnée reflète fidèlement la réalité. Des données précises sont correctes, fiables et exemptes d’erreurs.
 

La précision des données est une dimension essentielle de la qualité des données, aux côtés de la complétude, de la cohérence, de l’actualité, de l’unicité, de la validité et d’autres indicateurs. À ce titre, atteindre un haut niveau de précision des données constitue un aspect majeur de la gestion de la qualité des données, un ensemble de pratiques visant à optimiser les données d’une entreprise selon toutes les dimensions de qualité.

Le maintien de la précision des données implique l’identification et la correction des erreurs, l’application de règles de validation des données et la mise en œuvre d’une gouvernance des données solide. Des politiques, normes et procédures claires pour la collecte, la propriété, le stockage, le traitement et l’utilisation des données contribuent toutes à maintenir une précision élevée.

Lorsque les données sont précises, elles offrent une base fiable pour la prise de décision fondée sur les données – qu’il s’agisse d’alimenter des modèles de machine learning ou d’orienter des campagnes marketing. À l’inverse, des données inexactes peuvent conduire à de mauvaises décisions commerciales, à une baisse de la satisfaction client, à des inefficacités opérationnelles et à des pertes financières.

Si la précision des données a toujours été importante, elle est devenue indispensable dans l’environnement commercial actuel, fondé sur les données. Des données précises garantissent que les résultats obtenus sont fiables et dignes de confiance, ce qui entraîne plusieurs avantages, tels que :

• Efficacité opérationnelle
• Conformité réglementaire
• Résultats de qualité de l’IA
• Satisfaction du client

Des données fiables permettent aux entreprises de prendre des décisions factuelles et éclairées. Avec des données dignes de confiance, la prise de décision et la planification ont plus de chances d’être efficaces et alignées sur les indicateurs clés de performance (KPI). À l’inverse, des données erronées compromettent la fiabilité des décisions et peuvent avoir des répercussions négatives sur les opérations.

Des données inexactes ou incomplètes peuvent exposer les entreprises à un risque de non-conformité à diverses réglementations et normes sectorielles. Par exemple, dans les services financiers, des réglementations comme la loi Sarbanes-Oxley et Bâle III imposent aux entreprises de garantir l’exactitude et l’intégrité de leurs données financières. Le non-respect de ces obligations peut entraîner des sanctions importantes, un contrôle accru lors des audits et nuire à la réputation de l’entreprise.

La mauvaise qualité des données (y compris les imprécisions) constitue la partie « garbage » de la célèbre expression « garbage in, garbage out », qui illustre le principe selon lequel des informations erronées conduisent inévitablement à de mauvaises conclusions. Cette expression est souvent employée pour décrire les modèles d’IA et leurs données d’entraînement. Des données erronées produisent des résultats biaisés ou inexacts, réduisant l’efficacité des systèmes d’IA et sapant la confiance des utilisateurs et des parties prenantes, ce qui peut freiner les initiatives futures.

L’importance de la précision des données est particulièrement marquée dans des secteurs comme la santé, les services financiers et l’industrie manufacturière. Des informations obsolètes ou des incohérences peuvent mettre en danger la sécurité des patients, fragiliser la stabilité financière ou entraîner des produits de qualité inférieure. Ces conséquences peuvent elles-mêmes provoquer des pertes financières ou détériorer l’image de marque.

L’exactitude des données et l’intégrité des données sont deux concepts distincts mais liés de la gestion des données. Tous deux jouent un rôle essentiel dans la constitution de données de haute qualité, sur lesquelles les entreprises peuvent s’appuyer pour la prise de décision, la planification et leurs opérations.

Le concept d’intégrité des données consiste à maintenir l’exactitude, la complétude et la cohérence des données tout au long de leur cycle de vie – même lorsqu’elles sont transférées entre différents systèmes ou modifiées à diverses fins. Elle est souvent assurée grâce à des techniques de détection et de correction des erreurs.

L’exactitude des données, qui contribue directement à l’intégrité des données, garantit que chaque élément d’information est correct et reflète fidèlement les entités réelles qu’il est censé décrire.

Les données peuvent devenir inexactes de multiples façons. Parmi les causes les plus fréquentes :

• Erreur humaine : les erreurs de saisie – fautes de frappe, données mal placées ou valeurs incorrectes – introduites lors de processus manuels comme la saisie de données sont la principale source d’imprécisions.
  
  
• Erreurs système : des bases de données mal conçues ou mal entretenues, des bogues, des logiciels obsolètes ou d’autres causes d’interruptions de service peuvent affecter la fiabilité des données.
  
  
• Informations obsolètes : l’actualité (ou fraîcheur) permet de s’assurer que les données sont pertinentes pour l’analyse ou la prise de décision. Des informations obsolètes peuvent mener à des conclusions erronées.
  
  
• Doublons : des saisies répétées (ou enregistrements redondants) surreprésentent certains points de données ou tendances, faussant ainsi l’analyse.
  
  
• Données incomplètes : un jeu de données incomplet peut ne pas contenir tous les enregistrements nécessaires, avec des valeurs manquantes ou des lacunes qui affectent la qualité de l’analyse.
  
  
• Données incohérentes : des valeurs cloisonnées ou incompatibles entre différents jeux de données ou systèmes peuvent contribuer à des inexactitudes (par exemple, des formats de date incohérents).
  
  
• Données biaisées : des données contenant des biais historiques ou sociétaux nuisent à la production de résultats exacts et fiables.
  
  
• Collecte de données défaillante : les problèmes de qualité peuvent apparaître dès la collecte, lorsque les méthodes sont biaisées ou incohérentes, que les outils de collecte dysfonctionnent ou que la source est de piètre qualité.

La mesure des indicateurs de qualité des données (exactitude, complétude, cohérence, actualité, unicité ou validité) est une pratique clé de la gestion de la qualité des données. Sans mesure, il est difficile d’identifier les axes d’amélioration. Un suivi régulier de l’exactitude des données permet de détecter les changements et de prendre des mesures correctives avant que les imprécisions n’aient un impact sur l’entreprise.

Pour l’exactitude des données, la mesure consiste à évaluer leur justesse, c’est-à-dire le degré d’absence d’erreurs et la fidélité avec laquelle elles représentent les entités réelles. Cette évaluation s’effectue à l’aide de différentes méthodes : validation, vérification et comparaison à des « sources de vérité » reconnues.

Il existe plusieurs méthodes et processus qu’une entreprise peut mettre en œuvre pour s’assurer de l’exactitude de ses données et la maintenir :

• Audit des données
• Nettoyage des données
• Profilage des données
• Validation de données
• Intégration des données
• Observabilité des données
• Gouvernance des données

Les audits réguliers permettent aux entreprises d’explorer, d’analyser, de classifier, de surveiller et de visualiser leurs environnements de données. Ce processus permet de détecter d’éventuels risques, incohérences ou inexactitudes.

Le nettoyage des données consiste à identifier et corriger les erreurs présentes dans les jeux de données bruts. Les techniques incluent : la normalisation, l’élimination des doublons et la validation. En général, le processus débute par une évaluation des données (profilage des données).

Parfois appelée archéologie des données, le profilage de données aide les entreprises à mieux comprendre la qualité de leurs données. Elle repose sur différentes méthodes pour examiner et résumer les données, puis évaluer leur état par rapport aux normes de qualité fixées. Cette pratique est particulièrement utile pour les environnements de big data.

La validation des données consiste à vérifier leur exactitude et leur qualité avant utilisation. Elle peut inclure la détection d’erreurs, d’incohérences ou de problèmes liés à l’intégrité des données.

Le processus d’intégration des données permet de combiner et d’harmoniser des informations provenant de sources disparates, aidant ainsi les entreprises à surmonter les problèmes liés aux silos et aux incohérences. De nombreux outils d’intégration des données permettent d’automatiser et de simplifier cette tâche.

L’observabilité des données aide les entreprises à évaluer l’état et la santé de leurs données dans l’ensemble de l’écosystème. Elle va au-delà de la simple surveillance pour identifier, diagnostiquer et résoudre les problèmes en temps quasi réel.

La gouvernance des données contribue à l’exactitude des données grâce à des cadres favorisant une gestion rigoureuse des données et un processus de gestion complet, de bout en bout.