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Concept
Qualité des données
Résumé
La qualité des données, en informatique se réfère à la conformité des données aux usages prévus, dans les modes opératoires, les processus, les prises de décision, et la planification (J.M. Juran).
De même, les données sont jugées de grande qualité si elles représentent correctement la réalité à laquelle elles se réfèrent.
Ces deux points de vue peuvent souvent entrer en contradiction, y compris lorsqu'un même ensemble de données est utilisé avec un objectif commun.
La plupart des technologies sur les données informatiques sont nées du désir d'envoyer des informations par courrier. Avant l'émergence de serveurs bon marché, les ordinateurs centraux étaient utilisés pour mettre à jour les données (noms, adresses, et autres attributs) afin que les courriers électroniques arrivent correctement à leur destination. Les mainframes utilisaient des règles métiers pour corriger les défauts dans les données (fautes sur les champs nom et date, défauts de structuration), ainsi que pour suivre les clients qui avaient changé d'adresse, disparu, fusionné, ou expérimenté d'autres événements.
Aux États-Unis, les agences de gouvernement commencèrent à mettre à disposition des données postales à quelques sociétés de service pour gérer les entreprises selon le registre de changement d'adresse national (NCOA). Cette technique a fait économiser à de grandes entreprises de grandes sommes d'argent (millions de dollars) en comparaison de la gestion manuelle des données client. Les grandes entreprises ont réduit leurs frais postaux, les factures et courriers atteignant leurs destinataires plus précisément. Vendue à l'origine comme un service, la qualité des données s'est intégrée au sein des organisations grâce à la disponibilité de technologies serveurs abordables.
Bien que la plupart des entreprises pensent au nom et à l'adresse quand elles se préoccupent de qualité des données, on reconnaît aujourd'hui que la qualité des données est la façon d'améliorer tous les types de données, comme les données sur la chaîne logistique, les données des progiciels de gestion intégrée, les données transactionnelles, etc.
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