Exactitude des données et intégrité des données : points communs et différences

L’exactitude des données désigne la mesure dans laquelle les données sont correctes, précises et exemptes d’erreurs. En d’autres termes, elle mesure la proximité d’une donnée avec sa valeur réelle. L’exactitude des données est essentielle à leur qualité, car les données inexactes peuvent entraîner une prise de décision inefficace, un service client médiocre et des inefficacités opérationnelles. On ne saurait trop insister sur l’importance de l’exactitude des données. L’exactitude garantit que ces décisions et stratégies reposent sur des bases solides et protège contre les conséquences néfastes d’une mauvaise qualité de données. Il existe plusieurs façons de garantir l’exactitude des données. La validation des données consiste à vérifier les données pour détecter les erreurs, les incohérences et les inexactitudes, souvent à l’aide de règles ou d’algorithmes prédéfinis. Le nettoyage des données consiste à identifier et à corriger les erreurs, les incohérences et les inexactitudes dans les jeux de données. Enfin, le profilage des données consiste à examiner les jeux de données pour identifier les schémas, les tendances et les anomalies susceptibles d’indiquer la présence d’inexactitudes ou d’incohérences.

Assurer l’intégrité des données, c’est garantir leur cohérence, leur exactitude et leur fiabilité tout au long de leur cycle de vie. Il s’agit de veiller à ce que les données restent inaltérées et non compromises par rapport à leur état initial lorsqu’elles ont été créées, transmises ou stockées. L’intégrité des données est essentielle pour assurer la confiance des entreprises dans leur prise de décision et pour se conformer aux exigences réglementaires. Plusieurs facteurs peuvent avoir un impact sur l’intégrité des données, notamment les erreurs humaines, les défaillances du système et l’altération délibérée. Pour assurer l’intégrité des données, les entreprises mettent en œuvre divers processus et contrôles tels que la validation des données, les contrôles d’accès, les sauvegardes et les audits.

Les contrôles à des fins de validation permettent d’identifier les erreurs et les incohérences dans les données, tandis que les contrôles d’accès empêchent les utilisateurs non autorisés d’accéder aux données et de les modifier. Les sauvegardes garantissent que les données peuvent être restaurées en cas de perte ou de corruption, et les audits permettent de vérifier si l’intégrité des données a été préservée tout au long de leur cycle de vie.

L’intégrité des données est souvent assurée grâce à des techniques de détection et de correction des erreurs telles que les sommes de contrôle, les vérifications de redondance cyclique et les signatures numériques. Ces techniques permettent d’identifier et de corriger les erreurs qui ont pu être introduites lors de la transmission ou du stockage des données.

Dans cet article :

• Pourquoi l’exactitude et l’intégrité des données sont-elles importantes ?
• Exactitude des données et intégrité des données : principaux points communs
• Exactitude des données et intégrité des données : principales différences

L’exactitude et l’intégrité des données sont des aspects critiques de la qualité des données. Elles jouent un rôle important en garantissant que les entreprises peuvent faire confiance aux données qu’elles utilisent et s’y fier pour la prise de décision, la planification et les opérations. Sans données précises et fiables, les entreprises peuvent être confrontées à divers problèmes, notamment une prise de décision déficiente, une baisse d’efficacité et un risque accru de non-conformité réglementaire.

Des données précises permettent aux entreprises de prendre des décisions éclairées fondées sur des informations factuelles. Cela permet une meilleure prise de décision, des stratégies plus efficaces et une meilleure efficacité opérationnelle. En revanche, des données inexactes peuvent entraîner des décisions malavisées, un gaspillage de ressources et potentiellement nuire à la réputation d’une entreprise.

L’intégrité des données permet de garantir que les données restent cohérentes, exactes et fiables tout au long de leur cycle de vie. Il s’agit d’une étape essentielle pour garantir la confiance dans les données et répondre aux exigences réglementaires. Une intégrité des données compromise peut se traduire par des informations inexactes ou incomplètes, ce qui peut avoir un impact négatif sur la prise de décision, les opérations et la mise en conformité.

Dans des secteurs tels que les soins de santé, la finance et la fabrication, l’importance de l’exactitude et de l’intégrité des données est encore plus prononcée. Ces secteurs s’appuient sur des données précises et fiables pour assurer la sécurité des patients, maintenir la stabilité financière et fabriquer des produits de haute qualité. Tout manquement à l’exactitude et à l’intégrité des données dans ces secteurs peut avoir de graves conséquences, notamment des préjudices pour les patients, des pertes financières et des dommages à la réputation de la marque.

Contribution à la qualité des données

L’exactitude et l’intégrité des données sont des composantes essentielles de la qualité des données. Comme mentionné précédemment, la qualité des données englobe un certain nombre d’attributs, notamment l’exactitude, la cohérence, l’exhaustivité et l’actualité. Les données de qualité sont exactes, cohérentes et fiables, permettant aux entreprises de prendre des décisions éclairées et d’atteindre leurs objectifs.

Conformité réglementaire

Le maintien de l’exactitude et de l’intégrité des données est crucial pour que les entreprises puissent se conformer aux différentes réglementations et normes du secteur. Par exemple, dans le secteur des services financiers, des réglementations telles que la loi Sarbanes-Oxley et Bâle III obligent les entreprises à garantir l’exactitude et l’intégrité de leurs données financières. Le non-respect des règles peut entraîner des sanctions importantes, un contrôle accru et une atteinte à la réputation.

En savoir plus sur la détection des anomalies

Définition

Bien que l’exactitude et l’intégrité des données soient toutes deux liées à la qualité et à la fiabilité des données, elles ont des définitions différentes :

• Assurer l’exactitude des données, c’est veiller à l’exactitude des valeurs de données afin qu’elles soient exemptes d’erreurs et qu’elles représentent fidèlement les entités réelles.
• L’intégrité des données englobe la cohérence, la fiabilité et la crédibilité des données tout au long de leur cycle de vie.

Objectif principal

• L’exactitude des données vise principalement à identifier et à éliminer les erreurs dans les valeurs des données telles que les erreurs de transcription, les entrées en double et les valeurs incorrectes. 
• L’intégrité des données consiste à assurer l’exactitude et la cohérence des données au fil du temps, même lorsqu’elles sont transférées entre différents systèmes ou manipulées à diverses fins.

Mesure

• Pour mesurer l’exactitude des données, il convient d’évaluer dans quelle mesure les valeurs des données sont exemptes d’erreur et représentent fidèlement les entités qu’elles sont censées décrire. Cet objectif peut être atteint grâce aux processus de validation et de vérification des données, ainsi qu’en comparant les données à des sources d’information connues.
• Mesurer l’intégrité des données est plus complexe, car il s’agit d’évaluer la cohérence, la fiabilité et la crédibilité des données tout au long de leur cycle de vie. Cela peut impliquer l’évaluation des pratiques de gouvernance des données, des contrôles d’accès et des processus de validation et de vérification des données, ainsi que la réalisation d’audits et de suivis réguliers pour détecter les problèmes d’intégrité.

Méthodes

Si l’exactitude et l’intégrité des données ont des objectifs similaires, les méthodes utilisées pour les atteindre sont différentes.

Les méthodes pour assurer l’exactitude des données sont les suivantes :

• Validation des données : il s’agit de mettre en œuvre des règles ou des algorithmes prédéfinis pour détecter les erreurs, les incohérences et les inexactitudes dans les données. Cela peut être fait au moment de la saisie des données, ou après.
• Nettoyage des données : il s’agit d’identifier et de corriger (ou de supprimer) les erreurs et les incohérences dans les jeux de données. Il s’agit souvent de supprimer les doublons, de corriger les fautes d’orthographe et de standardiser les données.
• Profilage des données : il s’agit d’examiner les jeux de données pour identifier les schémas, les tendances et les anomalies. Ces informations peuvent être utilisées pour détecter les inexactitudes ou les incohérences potentielles.

Les méthodes permettant d’assurer l’intégrité des données sont les suivantes :

• Contrôles d'accès : ils permettent d’empêcher tout accès non autorisé aux données. Les contrôles d’accès peuvent inclure les noms d’utilisateur et les mots de passe, le chiffrement et les pare-feux réseau.
• Sauvegardes et récupération : des sauvegardes régulières sont essentielles pour maintenir l’intégrité des données. En cas de perte ou de corruption des données, les sauvegardes permettent de restaurer les données dans leur état d’origine.
• Techniques de détection et de correction des erreurs : il s’agit notamment de sommes de contrôle, de vérifications de redondance cyclique et de signatures numériques. Ces techniques permettent d’identifier et de corriger les erreurs qui ont pu se produire lors de la transmission ou du stockage des données.
• Gouvernance des données : mettre en œuvre de pratiques de gouvernance des données solides permet de garantir l’intégrité des données en définissant qui est chargé des différents aspects des données, notamment de leur exactitude, de leur cohérence et de leur fiabilité.