La qualité des données ne signifie pas nécessairement que les données sont exemptes d'erreurs. Les données incorrectes ne sont qu'une partie de l'équation de la qualité des données.
La gestion de la qualité des données est un processus d’amélioration continue. Nettoyer les données à un instant ne garantit pas l’absence de défaut par la suite. En effet, les processus métier, les attentes des clients, les systèmes sources et les règles de gestion évoluent en permanence. Pour garantir des données de haute qualité, les entreprises doivent assurer une conformité vis-à-vis des principes de gestion de la qualité des données et développer des processus et des programmes qui réduisent les défauts des données au fil du temps.
La gestion de la qualité des données est un processus d’amélioration continue. Nettoyer les données à un instant ne garantit pas l’absence de défaut par la suite. En effet, les processus métier, les attentes des clients, les systèmes sources et les règles de gestion évoluent en permanence. Pour garantir des données de haute qualité, les entreprises doivent assurer une conformité vis-à-vis des principes de gestion de la qualité des données et développer des processus et des programmes qui réduisent les défauts des données au fil du temps.
- Définitions
- Exemples de non qualité
- Dimensions de la qualité des données
- Qualité des données Vs. Gouvernance des données
- Analyse de la qualité des données, un processus continu
- Outils de nettoyage des données
- Qualité des données dans les solutions BI
- Acteurs et rôles de la qualité des données dans les entreprises