Qualité des données : les 6 dimensions à surveiller (vidéo)
Une IA nourrie de données fausses ne doute pas : elle se trompe avec assurance. La qualité des données est donc le premier chantier de tout projet IA ou BI. Voici l’essentiel en une minute, puis le détail.
Les 6 dimensions de la qualité des données
- Exactitude : la valeur reflète la réalité.
- Complétude : aucun champ critique vide.
- Cohérence : la même donnée est identique partout.
- Fraîcheur : à jour au moment où on l’utilise.
- Unicité : un client = une seule fiche.
- Validité : formats respectés (date, e-mail, code postal).
La méthode en 4 étapes
- Mesurer.
- Corriger à la source.
- Automatiser les contrôles.
- Suivre dans un tableau de bord visible de tous.
Le piège classique
Corriger dans le rapport plutôt qu’à la source. L’erreur revient au prochain chargement, et la confiance dans les chiffres baisse un peu plus à chaque fois. La qualité ne se rattrape pas en aval : elle se pilote, avec des contrôles automatiques et visibles.
Vos tableaux de bord ne font plus consensus ? Découvrez notre conseil Data ou contactez-nous.
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