5 des problèmes les plus courants liés à la qualité des données
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5 des problèmes les plus courants liés à la qualité des données

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La prise de décision, les relations avec les clients, la crédibilité des efforts de marketing et d’autres domaines souffrent tous lorsque les données d’une entreprise sont de mauvaise qualité. Vous pouvez améliorer la capacité d’analyse des données et de prise de décision de votre organisation en corrigeant les bogues et les incohérences dans vos données à l’aide de notre guide sur les cinq problèmes les plus courants liés à la qualité des données.

Des problèmes de qualité des données peuvent potentiellement causer des problèmes. Une partie importante des systèmes de commerce électronique en temps réel peut tomber en panne à tout moment ! Pourquoi cela arrive-t-il ? Eh bien, le site Web attend peut-être des lettres alphabétiques dans la zone de commentaires. Parce qu’il y a un caractère « TAB » illisible, il produit une réaction en chaîne de défaillances du système. Les professionnels de la qualité des données apprécient ces problèmes, et les chefs d’entreprise et les cadres supérieurs devraient être terrifiés à l’idée d’avoir un impact sur leurs activités. La personne moyenne pourrait trouver ennuyeux de considérer que les caractères « TAB » pourraient être suffisamment importants pour faire planter un site Web.

Nous avons conclu que même un petit problème de qualité des données pouvait paralyser temporairement une entreprise. Une question de suivi naturelle est la suivante : « qu’est-ce qui cause ces difficultés de qualité des données en premier lieu ? » Certains problèmes courants liés à la qualité des données sont les suivants.

Pourquoi ai-je des problèmes avec mes données ?

Au fil du temps, des problèmes peuvent survenir dans un ensemble de données sous de nombreuses formes. Cependant, une certaine quantité de données de mauvaise qualité est malheureusement inévitable. La plupart des problèmes de qualité des données remontent au moment où les opérateurs les ont saisies pour la première fois. Cela peut être dû à des défauts dans votre méthode de collecte de données ou à l’exactitude de la personne qui saisit les données. D’autres problèmes peuvent apparaître au fil du temps, affectant votre base de données actuelle, à mesure que les normes de formatage changent ou que les informations sur les consommateurs changent. Si des problèmes surviennent, votre entreprise peut facilement les identifier et les résoudre grâce à la saisie de données, à une stratégie de gestion et aux outils appropriés.

Problèmes les plus fréquents avec la qualité des données

Plusieurs problèmes fréquents peuvent nuire à la qualité de vos données, des erreurs commises lors de la collecte des données aux informations obsolètes. Il est crucial de garder un œil sur les problèmes de qualité des données et de mettre en place des mécanismes pour les résoudre car ils sont pratiquement inévitables mais peuvent être résolus. Voici les problèmes les plus courants qui surviennent lors de la collecte d’informations et de la tenue d’une base de données pour une entreprise.

1. Informations manquantes ou inachevées

Oublier de répondre à une question ou accélérer complètement le formulaire ? Ce sont des événements trop fréquents lors de la saisie des données. Votre entreprise ne peut pas obtenir une image complète de vos informations sur les consommateurs ou faire des déductions fiables à partir des données si elles font défaut.

Heureusement, les entreprises peuvent résoudre rapidement ce problème en utilisant un logiciel capable d’établir des champs obligatoires. Le programme n’autorisera pas la soumission du formulaire tant que tous les champs n’auront pas été remplis. Les formulaires et les demandes de renseignements peuvent bénéficier de l’ajout de règles pour résoudre ce problème. Selon la demande, ces restrictions peuvent inclure l’interdiction de certains caractères ou l’utilisation de champs uniquement numériques ou de champs désignés pour l’argent ou les dates. Ces techniques sont une excellente illustration des mesures préventives que les utilisateurs peuvent prendre pour améliorer la qualité des données avant même qu’elles ne soient saisies dans la base de données.

2. Duplication des données

L’un des problèmes les plus courants liés à la qualité des données qui affecte les organisations est la présence d’enregistrements en double. Lorsque les entreprises utilisent divers outils et techniques de collecte de données, les informations en double sont inévitables. Un système qui vérifie régulièrement les données en double dans une base de données est essentiel lorsqu’il s’agit de traiter un grand volume de données collectées via des contacts en personne, des appels téléphoniques et des formulaires en ligne.

Lorsque les données des consommateurs précédemment collectées subissent des révisions, les doublons sont généralement le résultat inattendu. Par exemple, l’adresse e-mail d’un client peut être nécessaire pour trouver son compte. Lorsque le système n’accepte plus l’adresse e-mail actuelle d’un utilisateur, celui-ci peut choisir de créer un nouveau compte plutôt que de mettre à jour celui existant.

Votre entreprise doit acheter un programme pour supprimer les doublons et fusionner les enregistrements similaires. Étant donné que votre entreprise reçoit un si grand volume de données, la résolution de ce problème serait fastidieuse et prendrait beaucoup de temps.

3. Incohérence de format

Les erreurs de formatage d’énormes quantités de données causées par des dates, des adresses et des nombres peuvent être frustrantes. La saisie manuelle d’une date (par exemple une date de naissance) permet diverses combinaisons, y compris des mois et des jours à deux chiffres, des mois et des jours à un chiffre, des années à deux chiffres, des années à quatre chiffres et un mélange de chacun, avec ou sans séparateurs. Qu’en est-il lorsque les gens écrivent « O » pour « 0 » ou « I » pour « 1 » ? La date peut être mal orthographiée ou écrite dans un format non standard si les gens l’épelent en entier, comme dans « 1er mai 2016 ».

Même les adresses sont affectées puisque certaines entrées peuvent avoir le code postal à un endroit différent de celui qui est correct. Lorsque les données ne sont pas formatées de manière cohérente, il devient plus difficile de générer des rapports, de mener des analyses et de faire des comparaisons significatives. En raison du potentiel de nombreuses erreurs de formatage, il est essentiel d’évaluer et de nettoyer régulièrement les données. Les outils de validation des adresses ne sont qu’un exemple des outils de nettoyage des données que les entreprises peuvent utiliser pour éliminer les incohérences des données et améliorer la qualité de la recherche.

4. Erreurs

L’une des sources les plus courantes de problèmes de qualité des données est que les personnes font des erreurs en remplissant les formulaires. L’erreur humaine est inévitable dans tout processus de saisie de données ; par conséquent, le blâme ne peut incomber à personne. Néanmoins, il s’agit d’un problème grave auquel il faut s’attaquer. Bien que les progrès technologiques aient contribué à atténuer les effets de l’erreur humaine, les personnes sont toujours essentielles au processus. Les erreurs de frappe ou de saisie de données dans le champ incorrect, comme le nom d’une personne saisi dans la colonne « adresse », sont courantes. De plus, il arrive parfois que des personnes saisissent délibérément de fausses informations, sautent un champ nécessaire et soumettent le formulaire. Malgré la probabilité inhérente de telles erreurs, les utilisateurs peuvent prendre certaines mesures pour atténuer leur impact.

5. Une variété de langues et de systèmes de mesure

La façon dont l’information est traitée et utilisée a été profondément influencée par la mondialisation. Une politique d’admission plus stricte est nécessaire. En conséquence, chaque système doit clairement définir des unités de mesure et une méthode pour alerter d’éventuelles inexactitudes, en particulier pour les entreprises ayant des consommateurs et des professionnels de la saisie de données dans de nombreux pays. Les erreurs dans les commandes d’inventaire sont plus fréquentes lorsque l’attention portée aux détails fait défaut. Une erreur dans les unités peut avoir de graves conséquences, comme utiliser trop peu ou trop de substance. Les entreprises doivent établir des normes de qualité des données uniformes qui tiennent compte de diverses mesures telles que les poids, les longueurs, les distances et les devises.

Améliorer la qualité de vos données et comment y remédier

Si votre entreprise collecte régulièrement de nouvelles informations sur ses clients ou conserve une base de données pendant une longue période, vous pouvez être sûr que des problèmes de qualité des données se produiront. La bonne nouvelle est que plusieurs outils sont disponibles pour faciliter la collecte et l’administration des données. Surveillance des e-mails La qualité des données est un outil précieux pour éviter les erreurs de saisie des données et nettoyer les ensembles de données existants.

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