Le nettoyage des données, l'effacement des informations obsolètes et le profilage des données sont toutes des étapes du processus connu sous le nom d'assurance qualité des données (DQA), qui implique le filtrage et l'identification des anomalies. Cette procédure doit être suivie par les organisations pour garantir que leurs données sont à jour et exactes. Les entreprises doivent suivre un tel processus afin de produire et de maintenir des données de haute qualité. En raison de l'effet des personnes et des variables externes, les données sont toujours susceptibles d'être biaisées. Les organisations peuvent protéger la valeur de leurs données en mettant en œuvre une politique DQA à l'échelle de l'organisation. Des interventions techniques et des mesures de gouvernance d'entreprise sont incluses dans ce type de plan. De plus, grâce à de meilleurs modèles de ML ou d'apprentissage automatique, elle permet aux managers de prendre des décisions plus responsables. En raison de l'amélioration de la précision des modèles d'apprentissage automatique, les organisations sont également en mesure de prendre de meilleures décisions commerciales grâce à l'assurance qualité des données. Une meilleure qualité des données permet une meilleure identification des opportunités commerciales. De plus, une qualité de données améliorée offre aux entreprises une position plus forte sur le marché.
Qu'est-ce que l'assurance qualité des données ?