Cas - Construire une stratégie fiable de qualité des données à l'ère de l'IA

La prise de décisions efficace est au cœur de toute entreprise réussie. De bonnes décisions sont basées sur des faits et des données. Lorsque la confiance dans la qualité des données soutenant des décisions importantes est ébranlée, l'élan et la croissance peuvent se briser. Assurer que les décideurs font confiance à chaque point de données nécessite une stratégie définitive. Il ne suffit pas d'implémenter les derniers outils et technologies pour obtenir des résultats optimaux. La qualité des données doit faire partie de la culture de votre organisation.

Importance de la qualité des données

Bien que la qualité des données soit d'une importance capitale, sa gestion constitue un défi majeur. À l'ère de l'IA, la qualité des données ne fera qu'augmenter en importance, car l'IA peut amplifier les effets de données de mauvaise qualité. Des données incorrectes utilisées dans des modèles d'IA mènent à de mauvaises expériences clients et à des catastrophes potentielles qui peuvent nuire à la réputation. Des erreurs médiatisées de modèles d'IA peuvent mettre une marque en première page du New York Times, causant des dommages irréparables à la compétitivité d'une organisation.

Dans une étude récente de Vanson Bourn, 68 % des répondants ont indiqué qu'ils avaient des difficultés à nettoyer les données afin qu'elles soient dans un format utilisable pour les programmes d'IA. L'étude a également révélé que les modèles d'IA sous-performants, construits à partir de données de mauvaise qualité, entraînent en moyenne une perte de 460 millions de dollars de revenus.

Plus une organisation s'appuie sur ses données et son IA, plus il devient important d'avoir une stratégie solide de qualité des données.

Stratégie de qualité des données - Que faut-il ?

Pour une stratégie de qualité des données réussie, vous avez besoin de quatre composants distincts : les indicateurs, la culture, la gouvernance et les outils.

Pour comprendre la qualité de vos données, vous devez être capable de la mesurer. Suivre les bons indicateurs vous aidera à déterminer où vous devez vous améliorer et si votre stratégie réussit. Les indicateurs vous aident également à définir des objectifs et des tolérances.

Une stratégie parfaitement définie est inutile si vous ne parvenez pas à obtenir l'adhésion de ceux qui doivent la mettre en œuvre. Les employés à travers l'organisation doivent adopter une culture de qualité des données, qui doit émaner de la direction générale.

Les politiques de gouvernance des données sont l'endroit où la théorie rencontre la réalité. Les indicateurs et une culture de données influencent directement la gouvernance des données et assurent que les bonnes politiques sont en place pour soutenir des données de qualité supérieure.

Disposer des meilleurs outils et plateformes pour suivre et gérer la qualité des données est également un élément clé de votre stratégie de qualité des données.

Mesurer la qualité des données

Pour garantir la qualité des données, vous devez la mesurer. La qualité des données est évaluée selon six critères : complétude, cohérence, actualité, unicité, validité et précision.

Complétude

Ce critère mesure le nombre de données incomplètes. Lorsque les enregistrements sont incomplets, cela peut entraîner des ensembles de données déformés qui peuvent fausser vos analyses. Des ensembles de données avec de nombreux enregistrements incomplets ne peuvent pas offrir la même valeur qu'un ensemble de données avec la plupart des données présentes. Les ensembles de données avec de nombreuses valeurs manquantes amènent l'analyste à accorder trop de poids aux données disponibles, faussant et déformant ainsi les résultats.

Cohérence

Ce critère mesure l'uniformité et la précision des données à travers différents systèmes. Lorsque deux systèmes séparés ont deux valeurs différentes pour un même point de données, elles sont incohérentes. Ce conflit réduit la confiance des gestionnaires dans les données. Ils savent que lorsqu'il y a un conflit de données, au moins l'une des sources est inexacte, mais sans savoir laquelle ni pourquoi, la valeur que chaque ensemble de données peut fournir pour la prise de décision est réduite.

Actualité

Ce critère mesure l'âge des données dans la base de données ou depuis combien de temps elles ont été actualisées. Le monde change constamment, et les données qui mesurent ces changements doivent être mises à jour en continu. Les décisions basées sur des données mesurant des conditions qui ont depuis changé ne seront pas optimales.

Unicité

Ce critère suit les données dupliquées. La quantité de données collectées et stockées dans plusieurs bases de données est élevée. Lorsque les données sont regroupées, les mêmes données provenant de sources multiples peuvent être des doublons. Ou les données peuvent être saisies deux fois dans une seule base de données. Si les données sont comptées deux fois, cela peut fausser l'analyse.

Validité

Ce critère mesure si les données respectent un format spécifique. Si un point de données ne correspond pas au format attendu, il se peut qu'il ne reflète pas ce que vous pensez. Par exemple, si un point de données ne peut pas être un nombre négatif, mais que vous avez des nombres négatifs dans votre ensemble de données, la validité est remise en question.

Précision

Ce critère mesure la proximité des valeurs dans votre ensemble de données avec leurs vraies valeurs. Prendre des décisions basées sur des données simplement erronées conduira à de mauvaises décisions. Lorsque la précision est faible, les décideurs ne peuvent pas avoir confiance dans le fait que les données qu'ils analysent représentent la réalité.

Le suivi de ces indicateurs fournira des informations sur la qualité de vos données et sur les endroits où des erreurs se produisent. Cependant, pour obtenir des indicateurs de qualité des données supérieurs, vous devez avoir une culture et une stratégie pour maintenir des mesures élevées de qualité des données. Une culture axée sur la qualité des données fournit la base nécessaire à cet objectif.

Culture de la qualité des données

Les données sont collectées, circulent et sont consommées dans tous les aspects d'une organisation. Chaque personne dans une organisation typique touche les données à un moment donné de son travail. Il est essentiel d’instaurer un sens de responsabilité pour la qualité des données chez chaque individu. Cela signifie que chaque employé pratique une bonne hygiène des données en nettoyant les données erronées, en validant les données et en mettant à jour les données. Une formation adéquate, du leadership et un travail d’équipe sont nécessaires pour installer une culture de la qualité des données.

Formation

Tout le monde n'a pas le même niveau de compétences pour travailler avec les données. Tout le monde ne comprend pas ce que signifient les données et pourquoi elles sont cruciales. Enseigner aux employés comment travailler avec les données pour les aider dans leur travail les amènera à apprécier leur valeur. À mesure qu’ils acquièrent plus de compétences et qu’ils deviennent plus data-littérates, ils apprécieront davantage les nuances de la qualité des données.

La formation sur l'interopérabilité des indicateurs de qualité des données, les techniques de capture et de validation des données, ainsi que les outils et processus de nettoyage des données est également essentielle pour une stratégie de qualité des données solide.

L'accès aux données contribue également à renforcer la culture de la donnée au sein de votre organisation, ce qui entraîne une plus grande appréciation de la qualité des données. Lorsque les individus peuvent accéder aux données sans compétences techniques en ingénierie des données, ils peuvent pratiquer leurs compétences en analyse de données existantes et en développer de nouvelles pour améliorer leur maîtrise des données et leur appréciation de la qualité des données. Consultez notre blog récent pour en savoir plus sur la promotion de la culture des données. Lien vers le blog sur la culture des données.

Collaboration et travail d'équipe

Pour la qualité des données, la responsabilité de chaque membre de l'équipe de livrer des données de confiance doit être un élément fondamental de votre culture des données. Les rôles et responsabilités doivent être définis afin que chaque membre de l’équipe comprenne comment contribuer à la qualité des données et ce dont il est responsable. Cette structure aide également les employés à comprendre avec qui collaborer pour gérer et améliorer la qualité des données. Une meilleure collaboration améliore le processus de résolution des problèmes de qualité des données et aide à éviter les problèmes futurs.

Leadership

Comme pour toute initiative culturelle, le leadership doit venir de la direction. Les leaders doivent constamment souligner l'importance de la qualité des données et comment elle est au cœur du succès. La capacité à impulser le changement commence par la direction générale. Les responsables intermédiaires, les gestionnaires des données et les chefs de domaine jouent également un rôle dans la promotion de la culture de la qualité des données. Ces professionnels doivent aider leurs collègues à adopter les meilleures pratiques et à souligner l'importance de la qualité des données.

Cadre de gouvernance des données et politiques

Dans un écosystème de données en constante évolution qui doit s'adapter aux exigences de l'IA tout en maintenant l'ordre, la confidentialité et la sécurité, les approches traditionnelles de la gouvernance des données doivent s'adapter.

Gouvernance des données agile

La définition de la gouvernance des données et des politiques devient bien plus facile avec des indicateurs de données riches et une culture axée sur les données. La responsabilité de la gestion et de la gouvernance des données peut être déléguée aux gestionnaires de domaine plutôt que de centraliser le contrôle au niveau du département informatique. Ce changement permet un accès aux données beaucoup plus sécurisé et efficace. Les gestionnaires de domaine ont une bien meilleure compréhension des données que leur groupe collecte et de qui doit y avoir accès. Cette connaissance permet de créer des politiques de gouvernance plus agiles et dynamiques, notamment des contrôles d'accès par attribut ou des autorisations au niveau des colonnes.

Avec une structure de gouvernance agile, un boucle de rétroaction doit être activée pour s'assurer que les changements fonctionnent, que de nouvelles politiques peuvent être rapidement mises en œuvre et que les problèmes de qualité sont rapidement identifiés pour éviter que de mauvaises données ne faussent les décisions ou les modèles critiques. Les canaux de communication doivent être ouverts pour obtenir rapidement l'autorisation d'accéder aux données ou signaler des problèmes de qualité aux propriétaires de données.

La gouvernance agile et la culture de la qualité des données se nourrissent mutuellement. Pour prendre des décisions de gouvernance rapides, un effort d’équipe et une responsabilité partagée sont nécessaires pour impulser des changements rapides. Sans une culture qui soit à la fois solidaire et compétente, l'autorité reste centralisée. Dans une relation symbiotique, une gouvernance des données agile qui facilite l'accès au travail d’équipe nourrit une culture de la qualité des données.

Standardisation et cohérence

Les politiques et les cadres qui favorisent la standardisation des données réduisent la confusion et le potentiel d'erreurs. Les politiques de gestion des données devraient viser à standardiser les conventions de nommage et à aspirer à une source unique de vérité.

Les conflits sont réduits en consolidant différents ensembles de données dans une source unique de données, et les analystes savent qu'ils travaillent avec l'ensemble de données le plus précis et à jour. Les stratégies de gestion des données de référence soutiennent la gestion des ensembles de données pour établir des données standardisées et consolider la gestion et la surveillance.

Surveillance des données

Avec des indicateurs établis, une forte culture de la qualité des données et des politiques de gouvernance, la dernière étape de votre stratégie de gouvernance est la surveillance des données. La surveillance garantit que les politiques sont respectées et que les données restent fiables. Les processus incluent le profilage des données, l'observabilité des données et la lignée des données.

Le profilage des données identifie la structure et le format de chaque ensemble de données pour détecter les problèmes de qualité des données. Ce profilage comprend le calcul des moyennes et des percentiles, ainsi que la collecte des valeurs minimales et maximales. Lorsqu'on compare ces caractéristiques avec les valeurs et formats attendus, cela peut aider à détecter des problèmes de qualité des données.

Pour s'assurer que les systèmes fonctionnent efficacement et que les erreurs de données ne se produisent pas,

l'observabilité des données surveille les performances en temps réel des systèmes de données.

La lignée des données retrace l'historique des données à mesure qu'elles sont transformées et traversent un pipeline de données. La surveillance de ces données aide les analystes à identifier la source des erreurs de données et à évaluer la fiabilité des ensembles de données en fonction de leur origine. Nous en parlons plus en détail dans notre récent blog -En savoir plus

La plateforme Avrio soutient votre stratégie de qualité des données de nombreuses manières.

La plateforme est conçue pour être utilisée par des professionnels ayant divers niveaux de compétence, des data scientists aux analystes en passant par les gestionnaires de domaine. Cela fait d'Avrio une plateforme idéale pour soutenir la collaboration entre les praticiens des données et la gestion dans l'élaboration de cadres pour une gouvernance agile.

De plus, la plateforme offre un meilleur accès aux données pour davantage de personnes, indépendamment de leurs compétences techniques. Cela favorise une plus grande culture des données et une meilleure maîtrise des données. Lorsque les professionnels ont plus accès aux données, ils prennent aussi davantage de responsabilité pour leur qualité.

Avrio soutient un module robuste de qualité des données. Ce module réalise plus de 15 tests de qualité des données dans six grandes catégories. Le catalogue de données suit la lignée des données pour fournir plus d'informations sur les sources de données.

Enfin, le marché Avrio rend les produits de données accessibles aux consommateurs de données. Il comprend un mécanisme de retour qui permet aux utilisateurs d'alerter les producteurs, les gestionnaires et les ingénieurs de données sur les problèmes de qualité des données. La fiabilité des données peut également être évaluée par les utilisateurs au sein du produit de données. Cette fonctionnalité permet d'exposer les produits de données ayant la meilleure qualité de données à un plus grand nombre d'utilisateurs.

Les stratégies d'IA réussies reposent sur de bonnes données, ce qui fait de la qualité des données l'un des problèmes les plus critiques et les plus difficiles à résoudre dans un avenir prévisible. Commencer à s'engager sur la bonne trajectoire pour la qualité des données dès que possible rapportera des dividendes.