Last updated on 7 juil. 2024

Vous analysez les données de l’entreprise à la recherche d’informations. Comment assurez-vous son exactitude et sa fiabilité ?

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Lorsque vous vous plongez dans les données d’entreprise, vous êtes à la recherche d’informations susceptibles de transformer vos stratégies et vos opérations. Mais avant de pouvoir exploiter ces informations, vous devez vous assurer qu’elles sont à la fois exactes et fiables. L’exactitude des données signifie que les informations reflètent correctement les conditions ou les événements du monde réel, tandis que la fiabilité fait référence à la cohérence de ces données dans le temps. En privilégiant ces deux qualités, vous pouvez prendre des décisions éclairées qui sont basées sur des preuves solides, et pas seulement sur des intuitions ou des informations erronées. Voyons comment vous pouvez protéger l’intégrité de vos données d’entreprise.

Des experts chevronnés contribuent à cet article

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Prerana Sawant

Incoming NYU MOT Co’26 | Ex SDE at WorkIndia.

1 Vérifier les sources

Avant de faire confiance à des données, examinez d’où elles proviennent. Des sources fiables sont le fondement de données précises. Vous devez évaluer la crédibilité des fournisseurs de données et des méthodes qu’ils ont utilisées pour recueillir les informations. Si les données sont générées à l’interne, examinez les processus et les contrôles en place pour en assurer l’uniformité et l’exactitude. Pour les données externes, tenez compte de la réputation et de l’expertise de la source. Si possible, recoupez-les avec d’autres sources fiables pour confirmer la validité des données.

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Prerana Sawant

Incoming NYU MOT Co’26 | Ex SDE at WorkIndia.
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Accurate and reliable data are crucial for valid insights and decisions. Flawed data can lead to incorrect conclusions and poor business outcomes. For internal data, thoroughly examine the processes and controls involved in data collection. Have a good understanding of the data flow, including how data is collected, processed, and stored. Ensure every step is recorded and check for any missing crucial data. Verify that the data is consistent across different teams and time periods.

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Haaris Alexander Hussain, MIM

Turning Data into Decisions | Business Analyst | Masters in International Management
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Verifying the source of Data is the most crucial step in analysing. You can work really hard on analysing it to provide clear insights and measures to improve an aspect, but if the starting data is not collected correctly or cannot be trusted, you wont see the desirable outcome. When coming to internal data, question everything from the process to the people collecting it. If you have the data, do an audit on the process. 1) Does the actual process matches the data stored ? 2) Is every step recorded in the Data Source ? 3) Are there special criteria where data is not stored ? There is a lot you can learn about the data source when you question its integrity

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2 Nettoyer les données

Le nettoyage des données est une étape essentielle pour éliminer les erreurs et les divergences qui pourraient fausser votre analyse. Commencez par identifier les valeurs aberrantes ou les anomalies qui n’ont pas de sens dans le contexte d’autres points de données. Utilisez des outils logiciels pour automatiser le processus, en recherchant les problèmes courants tels que les entrées en double, les valeurs manquantes ou le formatage incorrect. N’oubliez pas que l’objectif est de créer un ensemble de données propre qui représente avec précision la situation sans artefacts trompeurs.

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3 Établir des protocoles

Pour maintenir l’exactitude et la fiabilité des données, établissez des protocoles stricts pour la collecte et la saisie des données. Il s’agit notamment d’établir des directives claires sur la manière dont les données doivent être collectées, qui en est responsable et à quelle fréquence elles doivent être mises à jour. La formation de votre équipe à ces protocoles est essentielle pour minimiser l’erreur humaine. De plus, envisagez de mettre en place des règles de validation de la saisie des données pour détecter les erreurs au moment de la saisie.

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4 Analyser les modèles

L’examen des tendances des données au fil du temps peut révéler des incohérences ou des irrégularités dans votre ensemble de données. La réalisation d’une analyse de séries chronologiques vous permet de repérer des modèles qui semblent déplacés. Cela peut indiquer des problèmes avec les méthodes de collecte de données ou signaler que les données ont été compromises d’une manière ou d’une autre. En comprenant ces modèles, vous pouvez prendre des mesures correctives pour garantir la fiabilité continue de vos données d’entreprise.

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Sandeep R.

Innovating to make the world an equitable place for all | Business Analysis | Tech & Talent Transformation | Sustainability Strategy | ISB | CBAP | Delivery Lead at Accenture
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Ensuring data accuracy and reliability is crucial for our retail operations. By implementing data validation, cleansing, and continuous monitoring, we can maintain high-quality data. Pattern recognition helps identify trends and detect anomalies. For instance, analyzing sales data reveals seasonal spikes, guiding inventory decisions, while detecting sales drops can flag pricing errors. According to PwC, 67% of executives value data analytics for strategic decisions. Companies using data analytics see an 8-10% revenue increase (McKinsey). Leveraging these insights can enhance our decision-making, operational efficiency, and revenue growth.

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5 Utiliser la technologie

Tirez parti de la technologie pour améliorer l’exactitude et la fiabilité de vos données. Il existe de nombreux outils disponibles qui peuvent aider à automatiser les vérifications de validation des données, à suivre les modifications et à fournir des pistes d’audit. Ces technologies peuvent également faciliter la surveillance des données en temps réel, ce qui peut vous alerter des problèmes potentiels au fur et à mesure qu’ils surviennent, ce qui permet une enquête et une correction immédiates.

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6 Itérer régulièrement

Enfin, ne traitez pas la vérification des données comme une tâche ponctuelle. Le fait de revoir et de réévaluer régulièrement vos données garantit leur exactitude et leur fiabilité en permanence. Ce processus itératif vous permet de détecter de nouvelles erreurs et de vous adapter aux changements dans les processus de collecte de données ou les opérations commerciales. Des audits périodiques de vos pratiques de gestion des données peuvent également révéler des points à améliorer, ce qui permet de maintenir des normes élevées au fil du temps.

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Dhruv Garg

Analyst
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Treat data verification like a routine. Regular checks keep data accurate and reliable. Periodic audits reveal hidden issues and opportunities for improvement, ensuring high standards. Iteration helps you adapt to changes, catching new errors early and maintaining data integrity over time.

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7 Voici ce qu’il faut prendre en compte d’autre

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Vous analysez les données de l’entreprise à la recherche d’informations. Comment assurez-vous son exactitude et sa fiabilité ?

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1 Vérifier les sources

2 Nettoyer les données

3 Établir des protocoles

4 Analyser les modèles

5 Utiliser la technologie

6 Itérer régulièrement

7 Voici ce qu’il faut prendre en compte d’autre

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1 Vérifier les sources

2 Nettoyer les données

3 Établir des protocoles

4 Analyser les modèles

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