Test d’intégrité des données : objectifs, processus et bonnes pratiques

Le test d’intégrité des données fait référence au processus de validation de l’exactitude, de la cohérence et de la fiabilité des données stockées dans des bases de données, des entrepôts de données ou d’autres systèmes de stockage de données. Ce type de test est essentiel pour garantir que les données ne sont pas corrompues, perdues ou modifiées de manière incorrecte pendant le stockage, l’extraction ou le traitement. 

En réalisant des tests d’intégrité des données, les entreprises peuvent confirmer que leurs données sont complètes, exactes et de grande qualité, ce qui permet de prendre de meilleures décisions métier et d’améliorer les opérations.

Dans cet article :

• 3 objectifs des tests d’intégrité des données
• Le processus de test d’intégrité des données
• Bonnes pratiques en matière de test d’intégrité des données

L’exactitude des données fait référence à l’exactitude des valeurs de données et à la mesure dans laquelle elles représentent les entités du monde réel qu’elles sont censées décrire.

Le test d’intégrité des données permet de garantir l’exactitude des données en confirmant que les valeurs des données sont conformes au format, à l’intervalle et au type attendus.

Ce processus implique également la vérification des erreurs de saisie de données, telles que les fautes d’orthographe et les valeurs incorrectes ou manquantes.

2. Assurer la cohérence des données

La cohérence des données est l’uniformité des données stockées dans différents systèmes ou au sein d’un seul et même système.

Les tests d’intégrité des données permettent de maintenir la cohérence en garantissant que les données sont mises à jour, insérées ou supprimées conformément à des règles prédéfinies et que ces modifications sont propagées de manière cohérente dans tous les systèmes concernés.

Ce processus permet d’éviter les anomalies de données, telles que les entrées en double ou contradictoires, qui peuvent conduire à une analyse erronée des données.

3. Garantir la fiabilité des données

Les anomalies contextuelles sont des points de données qui s’écartent de la norme dans un contexte spécifique. La fiabilité des données fait référence à la capacité d’un système de stockage de données à fournir régulièrement des données exactes et complètes en cas de besoin.

Les tests d’intégrité des données contribuent à préserver la fiabilité des données en garantissant qu’elles restent intactes et accessibles tout au long de leur cycle de vie, depuis l’entrée initiale jusqu’au stockage, à l’extraction et au traitement.

En effectuant régulièrement des tests d’intégrité des données, les entreprises peuvent détecter et résoudre les problèmes potentiels avant qu’ils ne s’aggravent, garantissant ainsi que leurs données restent fiables et dignes de confiance.

Contenu connexe : qu’est-ce que la détection d’anomalies ?

Validation des données

La validation des données est la première étape du processus de test de l’intégrité des données et consiste à vérifier que les valeurs des données sont conformes au format, à la plage et au type attendus.

Ce processus peut inclure des techniques telles que la validation au niveau du champ, la validation au niveau de l’enregistrement et les contrôles d’intégrité référentielle, qui contribuent à garantir que les données sont saisies correctement et de manière cohérente dans tous les systèmes.

Contrôles de cohérence des données

Une fois les données validées, l’étape suivante consiste à vérifier la cohérence entre les différents systèmes ou au sein du système.

Ce processus consiste à comparer les données présentes à différents endroits ou dans différents formats, afin de s’assurer qu’elles sont cohérentes et qu’elles respectent des règles prédéfinies. 

Les contrôles de cohérence des données les plus courants sont les suivants :

• Les contrôles de cohérence intersystèmes, qui consistent à comparer les données sur différents systèmes pour garantir qu’elles sont uniformes et à jour.
• Les contrôles de cohérence entre tableaux, qui comparent les données au sein d’un même système pour garantir leur cohérence entre les différents tableaux ou ensembles de données.

Détection des anomalies de données

Les anomalies dans les données, telles que les entrées en double ou contradictoires, peuvent entraîner des problèmes dans l’analyse des données. Les tests d’intégrité des données visent à détecter et à résoudre ces anomalies en comparant les entrées de données avec des règles et des modèles prédéfinis. 

Voici quelques exemples de techniques de détection des anomalies dans les données :

• La détection des doublons, qui consiste à identifier et à supprimer les entrées en double dans un jeu de données.
• La détection des données aberrantes, qui identifie les points de données qui s’écartent de manière significative du modèle attendu, indiquant des erreurs ou des incohérences potentielles.

Surveillance de l’intégrité des données

La dernière étape du processus de test d’intégrité des données est la surveillance continue, qui consiste à vérifier régulièrement l’exactitude, la cohérence et la fiabilité des données.

Ce processus aide les entreprises à détecter et à résoudre les problèmes potentiels avant qu’ils ne s’aggravent, garantissant ainsi que leurs données restent fiables et dignes de confiance au fil du temps. 

La surveillance de l’intégrité des données peut inclure des audits périodiques des données, des contrôles automatisés de l’intégrité des données et une validation des données en temps réel.

Mettre en place des politiques claires de gouvernance des données

Les politiques de gouvernance des données fournissent la base des tests d’intégrité des données en définissant les règles, les rôles et les responsabilités liés à la gestion des données au sein de votre entreprise.

En établissant des politiques claires de gouvernance des données, vous pouvez être sûr que votre entreprise s’engage à maintenir l’intégrité des données et que tous les employés comprennent leur rôle dans le processus.

Appliquer les techniques de validation des données

Les algorithmes de machine learning peuvent être utilisés pour détecter et résoudre des anomalies dans les données en apprenant le modèle sous-jacent des données et en identifiant tout écart par rapport à ce modèle. Par exemple, les algorithmes de partitionnement peuvent être utilisés pour regrouper des points de données similaires, ce qui permet aux analystes d’identifier les données aberrantes ou les tendances inhabituelles dans les données.

En outre, les algorithmes de détection des anomalies, tels que la forêt d’isolement et le facteur de valeurs aberrantes locales, peuvent être utilisés pour identifier les anomalies de données en comparant chaque point de données à ses voisins et en déterminant son degré d’isolement ou d’écart par rapport à la norme.

Automatiser les contrôles de cohérence des données

Automatiser les contrôles de cohérence des données permet de rationaliser le processus de test d’intégrité et de réduire le risque d’erreur humaine.

En tirant parti d’outils automatisés, votre entreprise peut comparer plus efficacement les données entre différents systèmes et tableaux, ce qui contribue à maintenir la cohérence des données et à prévenir les anomalies de données.

Pour les jeux de données de grande taille, l’automatisation est le seul moyen d’effectuer des contrôles de cohérence complets.

Utiliser des techniques de détection des anomalies dans les données

Les techniques de détection des anomalies de données, telles que la détection des doublons et la détection des données aberrantes, peuvent aider votre entreprise à identifier et à résoudre les problèmes potentiels liés aux données avant qu’ils n’aient une incidence sur votre prise de décision et vos opérations.

En utilisant ces techniques dans le cadre de votre processus de test d’intégrité des données, vous pourrez garantir l’exactitude, la cohérence et la fiabilité de vos données.

Surveiller l’intégrité des données en permanence

Le test d’intégrité des données n’est pas une activité ponctuelle, mais un processus permanent qui nécessite une surveillance continue. Un audit régulier de vos données, un contrôle automatisé de l’intégrité des données et une validation des données en temps réel vous permettent de garantir la fiabilité des données de votre entreprise au fil du temps.

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