Pourquoi la validation des données est-elle importante ?

Note de l'éditeur : cet article a été initialement publié sur le blog Iteratively le 18 février 2021.

Points clés à retenir:

Les entreprises s'appuient sur des données de haute qualité pour prendre des décisions critiques pour leur organisation. Si les données ne sont pas exactes et complètes, les utilisateurs finaux ne feront pas confiance aux données, ce qui en limitera l'utilisation. La validation des données est un ensemble de processus et de techniques qui aident les équipes de données à maintenir la qualité de leurs données.

Voyons maintenant plus en détail pourquoi la validation des données est importante pour les entreprises et les équipes de données.

La validation des données permet aux entreprises de faire plus facilement confiance à leurs données

Lorsque les entreprises ne font pas confiance à leurs données, elles sont plus réticentes à les utiliser et font confiance aux analystes/ingénieurs qui leur fournissent les données. Les gens cessent de faire confiance à leurs données lorsqu'elles sont inexactes, invalides et ne leur sont plus utiles. Le manque de confiance ne se produit pas du jour au lendemain pour la plupart des entreprises. Des outils inadéquats, des processus mal gérés et des erreurs humaines, au fil du temps, sont quelques-uns des facteurs qui expliquent pourquoi les entreprises perdent le destin de leurs données.

Et c'est une grosse perte, à plus d'un titre.

D'une part, des données fiables (les « bonnes données ») sont souvent l'atout le plus précieux d'une organisation, fournissant des informations qui peuvent l'aider à se démarquer de ses concurrents et à générer des revenus.

En revanche, les mauvaises données épuisent les ressources de l'entreprise. Par exemple, les entreprises gaspillent 180 000 $ par an en courrier non distribuable parce que 4 % des adresses de leur liste de diffusion sont inexactes.

De mauvaises données signifient aussi souvent que les organisations passent plus de temps à essayer de les déterrer elles-mêmes. Selon data-axle.com, les commerciaux passent 20 % de leur temps à rechercher des prospects. Si le temps c'est de l'argent, c'est beaucoup d'argent gaspillé à cause de mauvaises données. Pire encore : de mauvaises données peuvent à leur tour éroder la confiance des employés.

Combattre la « dégradation des données »

De bonnes données sont précieuses et difficiles à obtenir, surtout avec le temps. Pourquoi est-il difficile de suivre la qualité des données au fil du temps ? Au fil du temps, les données commencent à se dégrader. Ce que nous entendons par dégradation des données, c'est que des données qui étaient autrefois exactes sont désormais obsolètes. Peut-il être obsolète parce que l'adresse d'un utilisateur a changé ? Ou votre entreprise a-t-elle commencé à collecter un nouveau champ de données pour les utilisateurs qui est désormais incomplet pour la majorité des utilisateurs existants ? La dégradation des données se produira, quelle que soit la qualité du processus mis en place dans votre organisation.

Cependant, la validation de vos données peut aider votre organisation à réduire les erreurs potentielles causées par la dégradation des données. Bien que ce ne soit pas une solution parfaite, il identifiera où les données sont manquantes, incomplètes, incohérentes et inexactes. La validation des données au niveau du client ou de l'état de traitement n'aidera pas à la dégradation car les données changent avec le temps et doivent être constamment mises à jour dans votre entrepôt pour s'assurer qu'elles contiennent les informations les plus à jour. Au fil du temps, la validation de vos données créera une meilleure expérience client, car vous pourrez cibler les publicités, les e-mails et les appels aux clients en fonction de leurs besoins potentiels. Regagnez la confiance qui pourrait être perdue dans votre organisation et commencez à valider vos données.

La validation des données renforce la confiance des ingénieurs

Nous venons de mentionner que la validation des données affecte l'ensemble de l'organisation, mais comment affecte-t-elle les ingénieurs de votre organisation ? Eh bien, pour commencer, les travailleurs des données sont moins confiants quant à la qualité des données de leur organisation que la direction ne l'est, avec seulement 31 % des travailleurs des données confiants quant à la qualité des données.

Pourquoi est-il important que les ingénieurs aient confiance dans les données de leur entreprise ?

Lorsque les ingénieurs ont confiance dans les données, ils passent moins de temps à s'inquiéter et à montrer aux parties prenantes que les données sont exactes. Si les données étaient erronées auparavant, les ingénieurs, dans la plupart des cas, se font dire : "Prouvez-moi pourquoi c'est vrai." Après un certain temps, cela vieillit et le temps des ingénieurs peut être consacré à d'autres tâches d'ingénierie qui apportent de la valeur à un produit ou à une fonctionnalité.

Que peuvent faire les ingénieurs pour reprendre confiance dans la qualité des données ?

Les ingénieurs peuvent mettre en place un processus de validation des données pour s'assurer que leurs données sont exactes et complètes. Autrefois considérées après coup ou complètement ignorées lors des tests, les données sont désormais testées et font partie du cycle de vie du développement logiciel. Les données peuvent être considérées comme un citoyen de première classe dans le processus de développement et peuvent être testées et validées parallèlement à la base de code.

Pourquoi la validation des données est-elle importante pour les ingénieurs ?

Comme les entreprises ont adopté une approche axée sur les données, l'exactitude et l'exhaustivité des données sont beaucoup plus importantes pour les organisations qu'il y a 10 ans. À l'époque, les données échantillonnées et les tableaux de bord simples étaient normaux, et la plupart des organisations n'avaient pas d'équipe de données.

Où les ingénieurs de données ont-ils appris le concept de test de données ?

Eh bien, le concept de test existe depuis un certain temps dans le domaine du génie logiciel. Les développeurs ont récolté les bénéfices des tests et comprennent parfaitement à quel point ils sont précieux pour eux dans le cycle de vie du développement logiciel.

Avec un processus de validation des données efficace, votre équipe peut s'assurer que les données sont à jour. Votre équipe peut commencer à travailler plus rapidement que jamais et limiter le nombre de maux de tête que les données inexactes coûtent aux ingénieurs. Lorsque vous testez vos données et que vous avez confiance en leur exactitude, vous êtes plus confiant dans votre capacité à apporter des modifications à votre code sans vous soucier que cela affecte vos données.

La validation des données doit être proactive et non réactive

La validation des données est difficile à mettre en œuvre car la plupart des équipes de données et des ingénieurs s'appuient sur des techniques de validation des données réactives, ce qui fait que la validation devient une réflexion après coup. Ainsi, les ingénieurs et les analystes réagissent aux problèmes causés par les données plutôt que d'adopter une approche proactive pour détecter les problèmes avant qu'ils n'atteignent les utilisateurs finaux. Bien que ce soit mieux que rien, cela ne permet toujours pas aux équipes de données de tirer parti des avantages que la validation des données apporte à une organisation.

Adopter une approche proactive de la validation des données aide les organisations à fournir des données utiles qui peuvent être comprises dans toute l'organisation. Lorsqu'elles sont appliquées correctement, les techniques proactives de validation des données, telles que la sécurité des types, la schématisation et les tests unitaires, garantissent que les données sont exactes et complètes. Ces techniques permettent aux ingénieurs de s'attaquer aux problèmes à l'origine des mauvaises données. Les données inexactes et incomplètes qui prenaient autrefois des jours voire des semaines à découvrir peuvent désormais être évitées en adoptant une approche proactive de validation des données.

L'importance de la validation des données

La validation des données peut réduire votre temps de nettoyage ultérieur des mauvaises données. Les analystes et les ingénieurs peuvent perdre des heures de leur journée à nettoyer de mauvaises données et, en retour, les entreprises peuvent perdre des revenus car ce temps aurait pu être consacré à l'amélioration des produits si les données avaient été meilleures. Explorer les données pour trouver des incohérences et des erreurs est ennuyeux et fait perdre du temps à toutes les personnes impliquées.

La validation des données aide les ingénieurs à tester leurs données afin de réduire la quantité de données erronées dans leur entrepôt. Pour tirer le meilleur parti de la validation des données, les organisations doivent adopter une approche collaborative pour valider les données. Pour garantir la production de données de la plus haute qualité, tout le monde doit travailler ensemble car les données sont un sport d'équipe. Pourquoi est-ce un sport d'équipe ? Eh bien, la validation des données ne se produit pas à un moment précis. Cela peut être fait à plusieurs moments du cycle de vie des données et nécessite que tous les membres de l'équipe de données travaillent ensemble pour confirmer que les données sont correctes.

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