Aujourd'hui, l'information est l'élément vital de toute entreprise. Qu'il s'agisse de bases de données clients, d'informations sur les revenus ou d'autres données opérationnelles, la qualité des informations est essentielle à une prise de décision efficace. Le processus de vérification des données permet de garantir l'exactitude des données en s'assurant qu'elles sont exemptes de défauts susceptibles d'entraîner des résultats inexacts avant qu'elles ne soient traitées ou analysées.
Le processus de vérification des données consiste à contrôler l'exactitude et la cohérence des données collectées ou traitées. Il s'agit d'un processus très rigoureux qui garantit que les données correspondent à la source ou à un ensemble d'objectifs préétablis. La vérification des données est un type d'activité visant à examiner les données et à vérifier leur exactitude, leur exhaustivité et leur validité.
Voici les principales étapes du processus de vérification des données.
La première étape du processus de vérification des données est la collecte des données. Il s'agit de compiler des données de base provenant de différentes sources, telles que les « dossiers » des clients, l'historique des transactions ou toute autre base de données. Toutefois, les données générales doivent être collectées de la bonne manière et selon les bonnes méthodes, et doivent être conformes à toutes les procédures et lignes directrices.
Les données relatives aux clients d'une entreprise de commerce électronique sont collectées dans différents domaines, notamment les formulaires, les caisses et le service clientèle. Pour vérifier l'exactitude de ces données, elles doivent être harmonisées ou faire l'objet d'un accord sur tous les sites. Par exemple, une adresse saisie au moment du paiement et de la livraison de la commande doit correspondre aux données du profil du client et aux informations relatives au paiement.
Une fois les données collectées, l'étape logique suivante consiste à effectuer des contrôles basés sur des règles. Il s'agit simplement de définir certaines lignes directrices/normes de données que les données doivent respecter, par exemple, la fourchette que les valeurs numériques doivent contenir, le format de date à utiliser et les adresses électroniques ou les numéros de téléphone qui doivent être inclus.
Dans un système bancaire, les numéros de compte doivent toujours avoir un format normalement défini par quelques chiffres. Dans le processus de vérification des données, nous pouvons appliquer certaines règles qui élimineront tous les numéros de compte qui ne sont pas conformes à cette norme. Si un numéro de compte ne comporte pas assez de chiffres ou n'a pas le bon format, il sera considéré comme une erreur.
De même, pour les adresses électroniques, il est possible d'effectuer un contrôle basé sur des règles pour vérifier si les données du formulaire sont dans le bon format (comme name@domain.com). Toute adresse électronique non conforme à ce plan serait identifiée pour une vérification supplémentaire.
Les contrôles de cohérence des données sont essentiels dans la mesure où ils nécessitent un ensemble de données ou des sources multiples pour maintenir le niveau de cohérence. Le fait d'avoir dans des systèmes distincts des informations telles que les deux numéros de téléphone d'un client indique que quelqu'un se trompe et prend des mesures erronées.
Les contrôles de cohérence sont importants dans le domaine des soins de santé du point de vue de la sécurité des patients. Par exemple, les dossiers des patients d'un service, comme la cardiologie ou l'oncologie, doivent correspondre à ceux d'un autre service ayant des dossiers similaires. Si un patient est documenté comme allergique à la pénicilline dans un système et pas dans l'autre, cela peut être mortel. Les contrôles de cohérence effectuent ces vérifications pour s'assurer que les différents services utilisent des données exactes dans leurs opérations.
Dans les références croisées, une source indépendante est comparée à une autre source pour vérifier si les données collectées sont exactes. Il s'agit d'un outil de vérification très utile, car en comparant différentes sources, il est facile de mettre en évidence des erreurs ou des informations manquantes.
Dans le domaine du marketing, par exemple, les différents contacts peuvent être comparés entre eux à partir de diverses bases de données. Par exemple, les coordonnées des clients obtenues à partir du système de gestion de la relation client peuvent être comparées à d'autres listes de marketing de tiers pour vérifier la fiabilité des données et leur mise à jour. Par exemple, si un numéro de client est enregistré comme « 555-1234 » dans la base de données, alors que dans une autre, il s'agit du « 555-4321 », vous pouvez être sûr que ces deux enregistrements renvoient au même numéro, qui devrait être utilisé pour communiquer avec le client à l'avenir.
Un autre exemple est celui de l'audit financier, où les enregistrements des transactions du système comptable d'une entreprise sont comparés aux relevés de la banque afin de vérifier le total et de détecter toute transaction omise ou même falsifiée.
Ces données en double ont des conséquences très pénibles pour les entreprises. Elles sont source de confusion pour les équipes de travail, d'inefficacité dans le flux de travail et de rapports erronés. La duplication d'enregistrements fait référence à l'identification des enregistrements qui contiennent des informations similaires et à leur élimination. Cette opération est normalement réalisée à l'aide d'instruments informatiques qui recherchent dans d'abondantes bases de données les enregistrements correspondants en fonction de paramètres définis, notamment le nom, l'adresse électronique ou le numéro d'identification du client.
Cela peut se produire sur une plateforme de vente au détail en ligne où les clients créent plusieurs comptes avec des variations mineures dans les détails tels que le prénom et le nom de famille (par exemple, « John Kim » et « John K »). Ces enregistrements seraient détectés par les outils de duplication, ce qui permettrait au détaillant de fusionner les deux comptes et de s'assurer que l'historique des commandes est bien lié au compte en question.
Une fois que le processus de vérification a mis en évidence certaines erreurs, telles que des variabilités, des lacunes ou des répétitions, l'étape suivante consiste à établir des rapports. Les systèmes automatisés peuvent se présenter sous la forme de rapports d'erreurs qui décrivent en détail la nature des problèmes dans l'ensemble de données. Ces rapports sont ensuite examinés et les mesures de correction nécessaires sont prises.
Dans le cas d'une compagnie d'assurance, ces rapports peuvent mettre en évidence des incohérences entre les données relatives aux assurés et certaines demandes d'indemnisation. Par exemple, si la date de naissance d'un assuré diffère d'un système à l'autre, ou si les informations relatives à un sinistre ne sont pas complètes (numéro de police manquant, par exemple), le rapport d'erreur signalera cette information. La compagnie d'assurance peut alors revenir en arrière et prendre les mesures nécessaires pour corriger l'anomalie. La prochaine fois, les demandes d'indemnisation seront traitées beaucoup plus facilement.
Outre la détection et le signalement des erreurs, la dernière étape du processus de vérification des données s'appelle le nettoyage des données. Elle comprend la correction des erreurs qui ont été mises en évidence lors de la vérification. Le nettoyage des données implique la suppression des informations erronées, la déduplication ou l'application d'un moyen d'incorporer les données manquantes.
Dans le secteur du commerce de détail, le nettoyage des données consiste à modifier les données relatives aux clients pour s'assurer qu'elles sont exactes ou à supprimer les adresses de livraison erronées. Par exemple, si un client a déménagé et que ses coordonnées ont été détectées au cours de la phase de vérification, les enregistrements des coordonnées d'expédition seront mis à jour afin d'éviter toute erreur de livraison lors des commandes suivantes.
Le nettoyage des données améliore la qualité des données utilisées dans les analyses, les rapports et les opérations commerciales et garantit que les activités connexes ultérieures sont effectuées sur des données correctes.
Découvrez comment les outils de vérification des données sont intégrés dans le processus plus large de validation des données dans le processus de vérification des données.
Le processus de vérification des données joue un rôle essentiel dans la gestion et la qualité des données, ce qui peut permettre d'éviter plusieurs erreurs et de fournir les informations essentielles dont les entreprises ont besoin pour prendre des décisions efficaces. Ainsi, l'application du processus mentionné et l'utilisation d'outils de vérification des données contribueront à accroître l'exactitude des données et la confiance dans les activités basées sur celles-ci au sein d'une organisation.