Le monde fonctionne sur les données. Les scientifiques des données organisent et donnent un sens à un barrage d’informations, en les synthétisant et en les traduisant pour que les gens puissent les comprendre. Ils sont le moteur du processus d’innovation et de prise de décision de nombreuses organisations. Mais la qualité des données qu’ils utilisent peut grandement influencer la précision de leurs conclusions, ce qui a un impact direct sur les résultats et les opérations de l’entreprise. C’est pourquoi les scientifiques des données doivent suivre de solides pratiques d’assurance qualité.
Qu’est-ce que l’assurance qualité ?
En science des données, l’assurance qualité garantit qu’un produit ou un service répond aux normes requises. Il s’agit de vérifier que les données sont exactes, complètes et cohérentes. Les données doivent être exemptes d’incohérences, d’erreurs et de doublons, et les scientifiques doivent bien les organiser et bien les documenter.
Une enquête de 2019 a révélé qu’environ 23 % du budget informatique d’une organisation était consacré à l’assurance qualité et aux tests. Bien que le nombre ait diminué de 35 % depuis 2015, l’assurance qualité reste l’un des aspects les plus critiques de la science des données. Une gouvernance et une documentation claires des données augmentent l’efficacité de l’analyse des données, contribuant à améliorer la qualité de l’enquête et les informations qu’elle génère.
Pratiques d’assurance qualité à suivre par les scientifiques des données
Les scientifiques des données doivent suivre quelques étapes importantes pour garantir la qualité des données qu’ils utilisent.
1. Définir des objectifs clairs
Avant de commencer un projet d’analyse de données, les scientifiques doivent définir des objectifs clairs pour ce qu’ils veulent réaliser. Ce processus aide à déterminer le type de données nécessaires, les sources à utiliser et les méthodes à employer. Une compréhension claire de l’objectif permet également de s’assurer que les données sont pertinentes et précieuses.
Pour commencer, il est utile de créer une carte de tous les actifs et pipelines de données, une analyse de lignage des données et des scores de qualité. Il identifie la source de données et la manière dont elle peut changer tout au long du pipeline d’analyse. Les catalogues de données modernes peuvent automatiser et rationaliser le processus.
2. Vérifier les sources de données
D’où viennent les données ? Les pipelines d’analyse de données sont compliqués et il peut y avoir jusqu’à trois types de données dans un système. L’une des étapes les plus vitales de l’assurance qualité consiste à vérifier les sources de données – elles doivent être fiables, précises et appropriées.
Les solutions de lignage des données aident à identifier les problèmes de qualité à tout moment du pipeline d’analyse, évitant ainsi les impacts négatifs en aval. C’est pourquoi de nombreuses organisations adoptent cette technologie.
3. Effectuez le nettoyage des données
Le processus d’identification et de correction des incohérences, des erreurs et des inexactitudes dans les données est appelé nettoyage des données. Cela implique de supprimer les doublons, les erreurs structurelles, les observations indésirables et les valeurs aberrantes. Le nettoyage des données implique également de remplir les données incomplètes, de corriger les fautes d’orthographe et de formater les données de manière cohérente. Les scientifiques des données doivent effectuer cette étape avant de procéder à une analyse pour s’assurer que les données sont exactes.
4. Solidifier les pratiques de gouvernance des données
La gestion de la disponibilité, de la convivialité, de l’intégrité et de la sécurité des données est connue sous le nom de gouvernance des données. La mise en place de bons processus de gouvernance des données permet de s’assurer que les data scientists utilisent des informations précises et cohérentes.
Pour créer ces pratiques, les scientifiques des données peuvent établir des politiques d’accès, de stockage et de partage des données. Par exemple, avoir une stratégie de stockage des métadonnées permet aux utilisateurs de localiser rapidement leurs ensembles de données. Ils peuvent également créer des procédures pour l’audit des données et le contrôle de la qualité.
Il est important d’automatiser une grande partie de ce processus, car s’appuyer trop sur l’inventaire manuel et la correction des données peut entraîner un échec. L’automatisation de la gouvernance des données aide les data scientists à travailler à une vitesse et à une échelle appropriées avec plus de données que jamais auparavant.
5. Établir des accords de niveau de service
La mise en place d’accords de niveau de service (SLA) avec les fournisseurs de données peut être utile. Un SLA doit définir les sources, les formats et la qualité des données, et les experts en la matière doivent évaluer avant d’appliquer les transformations et de mettre les données dans leurs systèmes.
6. Valider les résultats de l’analyse
Les algorithmes ont leur place, mais ils ne sont pas infaillibles. Les scientifiques des données doivent valider les résultats de chaque analyse complète pour garantir l’exactitude. Ils peuvent avoir besoin de tester les résultats avec différentes méthodes ou paramètres de test, de comparer les résultats à d’autres sources de données ou de vérifier si leurs résultats contiennent des erreurs.
Ce travail n’est pas réservé au service informatique. Tous les niveaux d’une entreprise doivent avoir accès aux données, éliminant ainsi les silos et permettant à chacun de participer à l’analyse. Il est important d’établir une culture axée sur les données qui valorise la discussion, l’observation et le raffinement dans l’ensemble de l’organisation.
7. Rechercher des commentaires supplémentaires
Des observateurs extérieurs peuvent détecter les erreurs et proposer des suggestions d’amélioration. Les commentaires de tiers aident à garantir que l’analyse des données est pratique, pertinente et précise. Les scientifiques des données peuvent demander aux parties prenantes et aux experts en la matière des commentaires lorsqu’une analyse est terminée.
Calculer les chiffres
Parce que les scientifiques des données jouent un rôle si critique dans de nombreuses industries, il y a beaucoup en jeu s’ils génèrent des données inexactes. Les résultats de leurs analyses ont un impact sur les décisions en matière de soins de santé, d’informatique, de gouvernement et bien plus encore. Les pratiques d’assurance qualité aident les data scientists à s’assurer que les données qu’ils présentent sont exactes et pertinentes. C’est plus important que jamais dans un monde envahi par l’information.