Les initiatives de business intelligence et d’analytique reçoivent fréquemment un investissement substantiel dans les outils de visualisation et tableaux de bord, tandis que le travail de qualité des données sous-jacent—dédoublonnage, validation, formatage cohérent et réconciliation entre systèmes sources—reçoit relativement peu d’attention malgré le fait qu’il détermine réellement si les rapports résultants sont fiables.
La qualité comme propriété du pipeline, pas un projet de nettoyage
Traiter la qualité des données comme un projet de nettoyage ponctuel plutôt qu’une propriété continue du pipeline garantit le retour du problème, car de nouvelles données continuent d’affluer par les mêmes voies non validées ayant créé le désordre initial. Des contrôles automatisés de qualité des données intégrés directement dans les pipelines d’ingestion—validation de schéma, contrôles de plage, détection de doublons—détectent les problèmes à la source.
Les problèmes de qualité des données apparaissent le plus rapidement lorsque les utilisateurs métier perdent confiance dans un rapport et construisent silencieusement leur propre solution de contournement en tableur.
JIG aide les organisations à intégrer des pratiques de qualité des données dans leurs pipelines dès le départ.