Pour mesurer la fiabilité de vos données, trois aspects principaux sont à prendre en compte :

1. Validité

Pour être valides, les données doivent être correctement stockées et formatées, et mesurer ce qu’elles sont censées mesurer. Par exemple, si vous collectez de nouvelles données sur un phénomène du monde réel, les données sont valides uniquement si elles reflètent fidèlement ce phénomène, sans être influencées par des facteurs externes.

2. Exhaustivité

Évaluer l’exhaustivité des données consiste à vérifier si les informations sont complètes. Les données peuvent être valides, mais incomplètes s’il manque des champs indispensables à la bonne compréhension des informations. Les données incomplètes sont susceptibles de donner lieu à des analyses biaisées ou incorrectes.

3. Unicité

Évaluer l’unicité des données consiste à vérifier si le jeu de données comporte des doublons. Garantir l’unicité des données permet d’éviter la surreprésentation, synonyme d’inexactitude.

Pour aller encore plus loin, certaines équipes chargées des données vérifient également d’autres aspects, à savoir :

• La source de données a-t-elle été modifiée et si oui, à quel moment ?
• Quelles sont les modifications apportées aux données ?
• À quelle fréquence les données ont-elles été mises à jour ?
• Quelle est l’origine des données ?
• Combien de fois les données ont-elles été utilisées ?

Mesurer la fiabilité des données est essentiel pour permettre aux équipes de renforcer la confiance dans leurs jeux de données et d’identifier en amont les problèmes. Procéder à des tests réguliers et efficaces leur permet d’accélérer l’identification des problèmes, de déterminer leur source et de prendre les mesures nécessaires pour les résoudre.

Les plateformes de données modernes s’appuient non seulement sur la technologie, mais aussi sur les principes DevOps, DataOps et Agiles. Bien que leurs objectifs soient différents, le DevOps et le DataOps sont tous deux proches de la philosophie Agile, qui vise à accélérer les projets.

Le DevOps est axé sur le développement de produits, tandis que le DataOps consiste à mettre en œuvre et à maintenir une architecture de données distribuée qui apporte de la valeur à ces dernières.

Agile est une approche du développement logiciel qui vise à apporter rapidité et efficacité sans éliminer le facteur « humain ». Cette philosophie met l’accent sur les échanges en face à face afin de renforcer la communication, mais aussi sur l’automatisation afin de réduire le risque d’erreur.

La fiabilité et la validité constituent deux aspects distincts de la qualité des données.

Dans le contexte de la gestion des données, les deux jouent un rôle crucial pour garantir l’intégrité et la fonctionnalité des données disponibles.

• La fiabilité des données se concentre sur la cohérence et la reproductibilité des données sur différentes observations ou mesures.Essentiellement, des données fiables doivent produire des résultats identiques ou très similaires chaque fois qu'une mesure ou une observation particulière est répétée.Il s'agit de s'assurer que les données sont stables et cohérentes au fil du temps et dans différents contextes.
  
  
• La validité des données, au sens de validation, se rapporte à l’exactitude, à la structure et à l’intégrité de ces dernières. Elle garantit que toute nouvelle donnée est formatée correctement, respecte les règles applicables, est exacte et non corrompue. Par exemple, une colonne de dates doit contenir des dates, et non des caractères alphanumériques. Les données non valides peuvent engendrer divers problèmes : erreurs d’application, analyses faussées, ou encore une mauvaise qualité générale des données.

Bien que la fiabilité et la validité des données soient liées, l’une n’implique pas l’autre. Par exemple, si votre processus de collecte de données est très fiable (c’est-à-dire qu’il fournit des résultats cohérents et reproductibles), mais les données recueillies ne sont pas validées (car non conformes aux règles ou aux formats requis), la qualité du résultat final restera faible.

Inversement, si vos données sont parfaitement valides (car conformes à toutes les règles de format et d’intégrité), mais le processus de collecte n’est pas fiable (les résultats sont différents pour chaque mesure ou observation), la fonctionnalité et la fiabilité de ces données peuvent être remises en question.

Afin de garantir la fiabilité des données, il convient de mettre en place et de suivre une méthode de collecte et de traitement cohérente, et ce quel que soit le type de données. Pour ce qui est de la validité des données, il est impératif de mettre en œuvre des protocoles de validation rigoureux. Il peut s’agir de vérifier le type de données, leur étendue, leur intégrité référentielle, etc. Ces protocoles vous permettront de garantir que le format des données est correct et qu’elles respectent l’ensemble des règles applicables.

Une bonne gestion des données passe par leur fiabilisation. Voici quelques bonnes pratiques à adopter pour fiabiliser votre pile de données dans son intégralité :

1. Standardiser la collecte de données : veillez à établir des procédures claires et standardisées pour la collecte de données. Cela vous permettra de limiter les variations et de maintenir la cohérence des données.
   
   
2. Former les effectifs chargés de la collecte : les collaborateurs affectés à la collecte de données doivent être correctement formés pour maîtriser les méthodes, les outils et les protocoles, et réduire ainsi le risque d’erreur. Ils doivent prendre conscience des enjeux autour de la fiabilisation des données.
   
   
3. Audits réguliers : effectuer des audits réguliers vous permettra de détecter les incohérences ou les erreurs susceptibles d’affecter la fiabilité de vos données. Ces audits doivent viser non seulement à repérer les erreurs, mais aussi à identifier leurs causes racines et à mettre en œuvre des mesures correctives.
   
   
4. Instruments fiables : veillez à utiliser des outils et des instruments dont la fiabilité a été testée. Par exemple, si vous avez recours au traitement de flux, testez et surveillez les flux d’événements pour éviter l’omission et la duplication des données.
   
   
5. Nettoyage des données : veillez à mettre en œuvre un processus de nettoyage des données rigoureux. Il s’agit notamment d’identifier et de traiter les données aberrantes, les valeurs manquantes et les incohérences. Employez des méthodes systématiques pour traiter les données manquantes ou problématiques.
   
   
6. Tenir à jour un data dictionary : un data dictionary (dictionnaire de données) est un référentiel centralisé qui vise à informer sur les données, à savoir leur type, leur signification, leur relation avec d’autres données, leur origine, leur utilisation et leur format. Le data dictionary permet de garantir que les données restent cohérentes, mais aussi qu’elles seront utilisées et interprétées de la même manière par tous.
   
   
7. Assurer la reproductibilité des données : documenter chaque étape de la collecte et du traitement des données permet aux autres de reproduire vos résultats, une condition indispensable pour garantir la fiabilité des données. Il s’agit notamment d’expliquer clairement les méthodologies appliquées et d’assurer le contrôle de version des données et du code.
   
   
8. Mettre en place une gouvernance des données : une politique de gouvernance des données efficace vous permettra de renforcer la fiabilité de vos données. Il s’agit d’élaborer des politiques et des procédures claires pour définir qui peut accéder aux données et les modifier, mais aussi de consigner minutieusement chaque modification apportée aux jeux de données.
   
   
9. Sauvegarde et restauration des données : effectuez des sauvegardes régulières pour éviter toute perte de données. Veillez également à mettre en place un système de récupération fiable en cas de perte.

L’observabilité vise à offrir une visibilité sur l’hygiène et l’état des données de votre système. Elle est assurée au moyen de diverses pratiques qui vont au-delà d’une simple description des problèmes. L’observabilité des données permet d’identifier, d’examiner et de résoudre les problèmes liés aux données en temps quasi réel.

Il est à noter que l’observabilité des données est essentielle pour anticiper les problèmes de qualité des données afin de pouvoir garantir leur fiabilité. Parmi les pratiques d’observabilité, citons la surveillance, les alertes, le suivi, la comparaison, l’analyse, la journalisation, le suivi des SLA et la traçabilité des données. Ensemble, toutes ces activités permettent d’évaluer la qualité des données de bout en bout, et notamment leur fiabilité.

Une bonne observabilité permet de renforcer la fiabilité des données. En identifiant rapidement les problèmes, l’équipe concernée est effectivement en mesure d’accélérer la réponse, d’évaluer l’ampleur de l’impact et de restaurer la fiabilité.

En mettant en œuvre des pratiques et des outils d'observabilité des données, les organisations peuvent améliorer la fiabilité des données, en veillant à ce qu'elles soient précises, cohérentes et fiables tout au long du cycle de vie des données.Cela est particulièrement important dans les environnements axés sur les données, où des données de haute qualité peuvent avoir un impact direct sur la veille stratégique, les décisions fondées sur les données et les résultats de l'entreprise.