Les entreprises s’appuient sur des données de haute qualité pour prendre des décisions stratégiques importantes. Les utilisateurs finaux perdent confiance dans les données lorsqu’elles sont inexactes et incomplètes, ce qui limite leur utilisation.
Les entreprises utilisent la validation des données pour améliorer la qualité de leurs données en s’assurant qu’elles sont correctes et complètes. La validation des données est l’ensemble des méthodes et processus que les équipes chargées des données utilisent pour maintenir la qualité de leurs données à un niveau élevé.
Voyons maintenant pourquoi les entreprises et les équipes chargées des données doivent valider leurs données. Nous parlerons également des types, des avantages et des inconvénients.
Qu’est-ce que la validation des données ?
La validation des données est le processus qui consiste à vérifier que les données répondent aux exigences en les comparant à un ensemble de règles qui ont déjà été établies ou définies. Cette procédure implique l’exécution d’une série de contrôles appelés « routines de contrôle ». Les contrôles simples permettent de s’assurer qu’une date de naissance ne comporte que des chiffres, tandis que les contrôles plus complexes comprennent des contrôles conditionnels structurés.
La validation des données permet de s’assurer qu’elles sont propres, exactes et utilisables. Seules les données validées doivent être importées, sauvegardées ou utilisées ; dans le cas contraire, les programmes peuvent cesser de fonctionner, les résultats peuvent être erronés (par exemple, si les modèles sont entraînés sur de mauvaises données), ou d’autres problèmes potentiellement désastreux peuvent survenir.
Importance de la validation des données
La validation des données peut vous aider à trouver les bogues plus rapidement, de sorte que vous n’ayez pas à jouer au jeu du chat et de la souris pour les trouver. Cela peut également vous faire gagner du temps lors du nettoyage des données erronées. En outre, la validation des données est très importante à bien des égards. Dans cette section, nous aborderons certains de ses aspects les plus importants :
- Les analystes peuvent limiter la quantité de données inexactes dans leur entrepôt en validant leurs données. Les organisations doivent travailler ensemble pour valider les données afin de tirer le meilleur parti du processus.
- La validation de l’exactitude, de la clarté et de la spécificité des données est nécessaire pour résoudre les problèmes éventuels du projet. Vous risquez de prendre des décisions basées sur des données inexactes et non représentatives sans valider les données.
- La validation des données est utilisée dans le processus ETL (Extraction, Traduction et Chargement) et dans l’entreposage des données. Il permet à l’analyste de mieux comprendre la portée des conflits de données.
- Il est également important de tester le modèle de données. Si le modèle de données est configuré et structuré correctement, vous pouvez utiliser les fichiers de données dans différents programmes et applications.
- La validation des données peut également être effectuée sur n’importe quelles données, y compris les données contenues dans une seule application, telle que MS Excel, ou de simples données mélangées dans un seul magasin de données.
Types de validation des données
La validation des données se présente sous de nombreuses formes. La plupart des processus de validation des données effectuent un ou plusieurs de ces contrôles avant de stocker les données dans la base de données. Il s’agit de quelques types courants de contrôles de validation des données :
- Vérification du type de données
Le contrôle du type de données permet de s’assurer que le type de données saisies est correct. Par exemple, un champ peut n’accepter que des données numériques. Si tel est le cas, le système doit rejeter toute donnée contenant d’autres caractères, tels que des lettres ou des symboles spéciaux.
- Vérification du code
Un contrôle de code permet de s’assurer que la valeur d’un champ provient d’une liste valide ou qu’elle est formatée correctement. Par exemple, il est plus facile de savoir si un code postal est correct lorsque vous le comparez à une liste de codes corrects.
- Vérification de la portée
Les contrôles de plage sont utilisés pour valider les données qui doivent se situer dans une certaine plage. Il existe une limite inférieure et une limite supérieure définies pour les valeurs raisonnables. Par exemple, un élève de l’école primaire a probablement entre 10 et 14 ans. L’ordinateur peut être configuré pour n’accepter que les chiffres de 10 à 14.
- Vérification du format
De nombreux types de données suivent un format déjà défini. Les colonnes de dates stockées dans un format fixe, comme AAAA-MM-JJ ou JJ-MM-AAAA, en sont un exemple courant. Un processus de validation des données qui vérifie que les dates sont dans le bon format permet de maintenir la cohérence des données et du temps.
- Contrôle de cohérence
Le contrôle de cohérence est un type de contrôle logique qui permet de s’assurer que les données saisies ont un sens. Il s’agit par exemple de s’assurer que la date de livraison est postérieure à la date d’expédition.
- Contrôle d’unicité
Les adresses électroniques et les identifiants sont deux exemples de données naturellement uniques. Ces champs ne doivent avoir qu’une seule entrée dans une base de données. Un contrôle d’unicité permet de s’assurer qu’un élément n’est pas introduit dans une base de données plus d’une fois.
Avantages et inconvénients de la validation des données
Grâce aux tests de validation des données, les entreprises peuvent vérifier que leurs bases de données sont correctes et valides et prendre de meilleures décisions. Si vous décidez de valider des données pour votre entreprise, voici les avantages et les inconvénients de chacun :
- Pour
Vérifier l’exactitude des données
La validation des données permet d’assurer l’intégrité des données. La validation ne modifiera ni n’améliorera vos données, mais elle garantira qu’elles servent l’objectif prévu si elles sont configurées correctement.
Aide à la gestion de sources de données multiples
La validation des données devient de plus en plus importante à mesure que le nombre de sources de données augmente. Supposons que vous importiez des données clients provenant de différents canaux ; vous devrez valider toutes ces données simultanément par rapport à la même stratégie de suivi. Dans le cas contraire, des conflits et des erreurs pourraient apparaître entre les ensembles de données.
Gagner du temps
La validation des données prend du temps, mais une fois qu’elle est faite, vous n’aurez rien à changer jusqu’à ce que vos entrées ou vos besoins changent.
- Cons
Complexité
La validation est difficile avec plusieurs sources de données complexes. De nombreuses plateformes d’entreprise, telles que Segment, comprennent de puissants outils de validation pour les grandes applications multi-sources, ce qui peut être utile dans cette situation.
Erreurs de validation des données
Cette validation peut entraîner des erreurs ; tous les logiciels de validation ne sont pas parfaits. Il est presque certain que des erreurs de validation devront être corrigées.
Évolution des besoins
L’un des principaux problèmes liés à la validation des données est qu’elles doivent être revalidées après certaines modifications. Les modèles de schéma et la documentation de mise en correspondance doivent être mis à jour au fur et à mesure que les types de données et les données d’entrée sont fournis.
Conclusion
Nous avons appris ce qu’est la validation des données, son importance, ses types, ses avantages et ses inconvénients dans l’exposé ci-dessus. La validation des données est une étape importante de leur gestion, et elle est souvent effectuée dans le cadre du nettoyage des données. L’objectif de la validation des données est de s’assurer qu’elles sont de haute qualité et qu’elles peuvent être utilisées en toute confiance.
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