BlogPage_left_illu_v1
BlogPage_right_illu_v1

Le processus de validation des données

Date de Publication : 08.11.24 • Temps de lecture :

Le processus de validation des données est un processus rigoureux qui a été développé pour s'assurer que les données d'entrée sont exactes, complètes et cohérentes au moment où elles vont être utilisées pour une analyse ou une opération particulière.

Vous trouverez ci-dessous une description des principales étapes du processus de validation des données et des techniques utilisées à chaque étape.

data_validation_process

 

Étape 1 : Définir les règles de validation

La première partie de la validation des données consiste à définir correctement les règles de validation en fonction des besoins de votre entreprise. Ces règles prescrivent ce que sont les données acceptables pour chacun des champs.

 

Étape 2 : Collecte des données

Les données sont collectées à partir d'une série de sources par le biais de formulaires, de bases de données et d'applications tierces. À ce stade, il est important que les données à saisir dans le programme soient aussi précises que possible.

 

Étape 3 : Nettoyage des données

Lorsque des données sont collectées, elles comportent toujours des erreurs ou des informations contradictoires. Le nettoyage des données peut être considéré comme une étape au cours de laquelle certains de ces problèmes sont résolus pour que les données soient prêtes à être validées.

Certains de ces processus sont la déduplication, qui supprime les enregistrements contenant des données similaires, et la normalisation, qui supprime les entrées contenant des données similaires dans des formats différents (par exemple, New York et NY).

 

Étape 4 : Contrôles de validation

Une fois que les données ont été nettoyées, elles sont validées par rapport à un ensemble de règles et d'assertions. Cette étape consiste à déterminer toutes les données qui ne respectent pas les critères mentionnés ci-dessus.

 

Étape 5 : Traitement des erreurs et rapports

En outre, lors des contrôles de validation, il est conseillé de proposer un processus de traitement des erreurs ainsi qu'un retour d'information aux utilisateurs ou au personnel chargé de la saisie des données.

 

Étape 6 : Stockage et intégration des données

Selon cette définition, les données validées doivent être stockées dans des endroits sûrs et être prêtes à être utilisées dans les systèmes analytiques et opérationnels.

 

Étape 7 : Suivi et évaluation

Dans l'ensemble, la validation des données est un processus périodique, bien qu'une évaluation périodique des résultats soit nécessaire à des fins d'amélioration. Il est également courant que des critiques périodiques soient faites concernant les règles de validation et les procédures d'adaptation aux demandes de données.

 

Conclusion

Le processus de validation des données (qui fait partie du service de validation des données) est essentiel pour obtenir des données de qualité sur lesquelles les organisations doivent travailler. En mettant en œuvre des méthodes et des règles devalidation des données, en collectant et en nettoyant les données, en effectuant des contrôles de validation, en gérant les erreurs et en vérifiant la qualité des données, les entreprises peuvent garantir qu'elles travaillent sur des données de qualité pour la prise de décision. Tout cet engagement en faveur de l'intégrité des données accroît l'efficacité de l'organisation et génère la confiance des parties prenantes.

Dafina Gashi
Author Dafina Gashi

En août 2022, Dafina a apporté son expertise à Infobel PRO en tant que responsable des ventes aux partenaires de distribution. Avec une formation en chimie, elle a commencé à explorer la technologie, collaborant avec des entreprises italiennes et kosovares dans des rôles de vente. Son parcours s'est poursuivi jusqu'à ce qu'elle atteigne le poste de PDG de sa propre entreprise. Son diplôme de chimie lui confère une compréhension approfondie, mais lui permet également d'assembler tous les éléments de manière transparente, afin d'assurer un résultat fructueux.

Commentaires