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Thursday, 1 August 2024

C'est la raison pour laquelle vous avez besoin d'outils de qualité des données capables de gérer les données en temps réel. Il est évidemment crucial d'intégrer à vos processus d'intégration des données des règles de contrôle pour éviter toute propagation de données erronées. Avec les bons outils de qualité des données et des données intégrées, vous pouvez créer des systèmes d'alerte qui détectent certaines causes originelles des problèmes globaux d'intégrité des données. Vous devrez ensuite suivre les données dans l'ensemble de vos applications et systèmes. Ceci vous permettra d'analyser, de normaliser et de faire correspondre les données en temps réel. Vous pouvez organiser le processus et vérifier les données correctes au besoin. Par contre, vous trouverez des applications simples et souvent solides qui peuvent être trop cloisonnées pour être injectées dans un processus global de qualité des données. Même si elles ciblent efficacement les professionnels avec une interface utilisateur simple, elles passent à côté de l'essentiel: la gestion collaborative des données.

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Ils peuvent également contribuer à améliorer la visibilité dans les flux d'informations des systèmes d'entreprise. Parallèlement, les outils de gestion des métadonnées sémantiques peuvent être déployés en tant que plate-forme centrale offrant des vues des structures de données à l'échelle de l'entreprise, ainsi qu'une base de connaissances sur les définitions de données. Gestion de données de référence, ou MDM (Master Data Management) - La gestion des données de référence, MDM, est souvent considérée comme une activité autonome. Il existe pourtant des aspects de gouvernance et de gestion de données transverses, susceptibles de dépendre de certaines capacités de résolution d'identité et de gestion en référentiel de données fondamentales, souvent intégrées aux suites logicielles MDM. Pas de doute, ces technologies peuvent constituer un pan important d'une stratégie globale d'intendance et de gouvernance de données. Toutefois, inutile de se faire des illusions: tout cela ne saurait suffire à votre réussite.

Étape 4: Valider les données par rapport au schéma Depuis 2019, l'outil Validata, développé par la société Jailbreak à l'initiative d'Opendatafrance permet à un producteur de valider la conformité de ses données par rapport à un schéma particulier. Fin 2020, Etalab a travaillé avec Jailbreak pour améliorer l'outil Validata en lui permettant notamment d'être plus souple sur la validation des données. Par exemple, il est désormais possible d'ajouter des champs propres au producteur sur un jeu de données. Bien que nous ne pouvons pas considérer ce type de données comme parfaitement conforme, nous avons ajouté la notion de fichier « partiellement valide ». Ces fichiers « partiellement valides » n'empêchent pas la consolidation des données vis-à-vis d'un schéma, car ces champs ne sont pas obligatoires. Étape 5: Publier les données en open data Les données sont maintenant validées, il ne reste plus qu'à les publier! Etalab est présent sur l'ensemble des étapes du cycle de vie de la donnée de qualité pour accompagner les producteurs de données.

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Les schémas de données connaissent un succès grandissant et une petite dizaine sont déjà prévus pour les prochains mois grâce à la mobilisation de nombreux acteurs. L'équipe a notamment été très motrice sur les sujets des données de mobilité concernés par la Loi d'orientation des mobilités. Etalab est à la disposition de ces communautés pour les accompagner dans la conception de ces schémas. Un guide est à disposition des producteurs désirant se lancer dans la conception d'un nouveau schéma de données. Il est également possible de créer une issue Github sur le dépôt de code de ou de nous écrire à l'adresse. Étape 2: Référencer le schéma Une fois le schéma établi il s'agit de le référencer. Depuis mi-2019, Etalab opère la plateforme nationale de référencement qui permet un accès aux schémas et facilite l'intégration avec des systèmes informatiques. Étape 3: Saisir les données Un consensus ayant été atteint sur le schéma des données, il est temps de saisir les données en elle-même. Pour produire des données de qualité les producteurs peuvent notamment s'appuyer sur le guide qualité d'Etalab.

Autre exemple: un modèle d'échéancier détaillera pas à pas les questions de gouvernance de données, les propositions, les normes et autres sujets devant être débattus lors des réunions du conseil. Outils de modélisation des données - Pour résoudre les problèmes de gouvernance d'une entreprise liés aux incohérences et aux écarts entre les modèles de données, la solution consiste à rationaliser et normaliser différents aspects du processus de modélisation de données. Cela passera par différentes étapes: définir des types d'entités de données et des structures de données communes, assurer l'intégrité du référentiel et pérenniser les hiérarchies de classes de données. Les outils de modélisations de données permettent, entre autres, ces améliorations, et contribuent par ailleurs à aligner les modèles de données sur l'architecture globale de l'entreprise, et à préserver l'homogénéité des données. Logiciel de profilage de données - L'exploitabilité des données dépend de la gravité des problèmes de données.

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Les critères sont on ne peut plus variés! Rentrent en jeu également des critères de services comme la compréhensibilité, l'accessibilité ou la fraicheur de la donnée. Pourquoi faut-il mettre en place un Data Quality Management? La démarche data quality ne se limite pas à charger des données correctes dans les systèmes d'information; elle consiste aussi à se débarrasser des données erronées, corrompues ou dupliquées ainsi qu'à garantir une description précise des données pour renforcer leur exploitabilité (dictionnaire de données…).

Download Document: — PDF document, 1, 370 kB (1, 403, 565 bytes) Author(s): Hardee K Year: 2008 Abstract: Les programmes nationaux et les projets financés par des donateurs œuvrent dans le but de réaliser les ambitieux objectifs liés à la lutte contre les maladies telles que le Syndrome d'Immunodéficience Acquis (SIDA), la tuberculose et le paludisme. La mesure du succès et l'amélioration de la gestion de ces initiatives reposent sur des systèmes solides de suivi et d'évaluation (S&E) qui produisent des données de qualité relatives à l'exécution du programme. Dans l'esprit du "Three Ones", du "Stop TB Strategy » et du « RBM Global Strategic Plan », un certain nombre d'organisations multilatérales et bilatérales ont collaboré pour élaborer ensemble un outil d'Evaluation de la Qualité des Données (EQD). L'objectif de cette initiative harmonisée est de fournir une approche commune pour l'évaluation et l'amélioration de la qualité des données dans leur ensemble. Un outil unique contribue à s'assurer que les normes sont harmonisées et permet une mise en œuvre conjointe entre les partenaires et avec les programmes nationaux.

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