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Méthodes de vérification des données

Date de Publication : 10.10.24 • Temps de lecture :

La vérification des données est un processus qui ne doit pas être sous-estimé dans un monde où les données deviennent de plus en plus la source la plus importante de prise de décision. Les données sont utilisées pour de nombreux aspects des opérations organisationnelles, notamment les relations avec les clients, la prestation de services et le développement stratégique. 

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Définition de la vérification des données

La vérification des données consiste à confirmer que les données collectées, saisies ou traitées sont valides et ne contiennent aucune erreur au cours du processus. Cela signifie que les données collectées sont comparées à la source afin de satisfaire au critère d'exactitude.

 

Types de vérification des données

L'important en matière de vérification est d'identifier les techniques applicables à la vérification des données requises. Voici les types de vérification des données couramment utilisés :

  • Vérification manuelle des données
    Il s'agit d'utiliser l'intervention humaine pour examiner les données et s'assurer qu'elles sont correctes par rapport aux données d'origine. Cette approche est utile lorsqu'il s'agit de petits ensembles de données, mais elle devient fastidieuse et peut être affectée par des erreurs humaines lorsqu'il s'agit d'un grand volume de données.
  • Vérification automatisée des données
    Les méthodes de vérification par pression croisée consistent à comparer les données relatives à des critères spécifiques à des règles spécifiques ou à d'autres ensembles de données dans les programmes informatiques. Ces systèmes peuvent détecter instantanément les correspondances incorrectes et sont utiles pour l'exploitation des données.
  • Double saisie des données
    Cette technique consiste à saisir les données deux fois, puis à compiler les résultats et à en vérifier la cohérence. Si des anomalies sont détectées, les entrées sont vérifiées et modifiées.
  • Échantillonnage ou contrôles ponctuels
    Cette méthode consiste à prélever un petit échantillon aléatoire d'un vaste ensemble de données. La méthode de vérification de l'échantillon est plus efficace que la validation de l'échantillon et permet de déterminer des modèles concernant la fiabilité des données.

 

Méthodes de vérification des données

Quelles sont les méthodes efficaces de vérification des données ?

Il est également important de connaître plusieurs méthodes de vérification des données qui sont largement utilisées. En fonction de la taille de l'ensemble de données et du type d'informations, les entreprises peuvent utiliser l'une de ces méthodes ou une combinaison de celles-ci :

 

  • Vérification croisée (vérification de source à source)

Dans cette méthode, les données sont vérifiées par recoupement dans différents systèmes ou supports. De cette manière, il y a cohérence, ce qui facilite la détection des différences entre un ensemble de données et un autre.

Par exemple, une entreprise de vente au détail peut vérifier les détails de la commande du client fournis par l'équipe de vente avec les enregistrements du service d'expédition pour confirmer que les adresses des clients ne diffèrent pas entre les deux.

 

  • Validation basée sur des règles

La validation basée sur des règles recherche des modèles de données et les vérifie ensuite par rapport à des règles ou des contraintes prédéfinies. Ces règles sont définies en fonction des exigences de l'organisation et peuvent consister à savoir que le compte de courrier électronique doit respecter un modèle particulier ou qu'un certain chiffre dans les dossiers financiers est supérieur à la fourchette valide.

Par exemple, une banque peut définir une contrainte comme une règle selon laquelle les numéros de compte doivent être de longueur égale ; une entreprise de commerce électronique peut vérifier une condition selon laquelle le prix de ses produits doit toujours être supérieur à zéro.

 

  • Détection des doublons

Le problème de la duplication existe généralement dans la plupart des ensembles de données et constitue une source importante de gestion de rapports incorrects et de dysfonctionnements organisationnels. La détection des enregistrements en double est utilisée pour supprimer des enregistrements tels que ceux énumérés ci-dessus qui contiennent des données similaires, ce qui signifie que la base de données ne comportera plus que des entrées uniques.

Par exemple, un service marketing peut mener une campagne sur une liste de contacts de clients, et s'il n'est pas possible d'éliminer les enregistrements en double, le client peut recevoir plusieurs courriels, ce qui crée une mauvaise expérience pour le client.

 

  • Profilage des données

Le profilage des données implique l'examen des données afin de définir les problèmes de qualité, de détecter les lacunes ou les formats incorrects ou de comparer le contenu entre les champs. Il s'agit d'un moyen initial et utile pour les organisations commerciales de se faire une idée de l'état de certaines données avant de les soumettre à des contrôles plus rigoureux.

Par exemple, il est possible de définir des profils d'enregistrements de patients où les contrôles de profil identifieraient chaque enregistrement auquel il manque un champ et chaque champ qui est rempli de manière incorrecte, comme les champs de nom et d'âge qui devraient contenir respectivement des caractères et des données numériques.

 

Utilisations pratiques de la vérification des données

La vérification des données est appliquée dans de nombreux domaines pour garantir la crédibilité des données et faciliter le fonctionnement des entreprises. Voici un aperçu de la manière dont les secteurs utilisent les méthodes de vérification.

  • Marketing
    Les campagnes ne peuvent pas se dérouler sans heurts si les données de contact fournies aux spécialistes du marketing ne sont pas correctes. La vérification des données permet d'éviter la saisie d'informations erronées, telles que des comptes erronés, qui peuvent inclure des courriels, des numéros de téléphone et des adresses postales erronés. Cela élimine la confusion qui peut être évidente lorsqu'on a affaire à une équipe transversale ou à un grand groupe de personnes impliquées dans le marketing.
  • La finance
    La finance étant un secteur d'activité, toutes les données fournies doivent être exactes, y compris en ce qui concerne la conformité et les risques. Les techniques de vérification des comptes sont utilisées par les institutions financières pour garantir l'exactitude des données relatives aux transactions, aux clients et aux états financiers. Par exemple, une vérification automatique des enregistrements peut détecter des incohérences dans les transactions de différents comptes d'une manière qui ne peut être que fausse ou frauduleuse.
  • Soins de santé
    Dans le secteur des soins de santé, le processus de vérification des données est important car les dossiers doivent être corrects et à jour. Les données relatives aux patients, qu'il s'agisse de leurs antécédents médicaux ou des résultats de leurs examens, doivent être exactes pour permettre aux organismes de soins de santé d'offrir les meilleurs soins. Les systèmes automatisés intégrés peuvent aider à effectuer ces vérifications et à valider les informations par rapport aux contrôles effectués par les différents départements, afin de garantir la conformité avec les cadres réglementaires.

 

Conclusion

L'examen de la vérification des données est un élément essentiel qui contribue à la crédibilité des données détenues par une organisation. De nombreuses techniques de vérification des données sont disponibles, comme la vérification manuelle et les outils automatisés. En fonction de la taille et des paramètres non ajustables des données à vérifier, les entreprises peuvent choisir celle qui convient. Les méthodes de vérification des données peuvent aider les entreprises à éviter des erreurs coûteuses et à prendre les bonnes décisions.

Marc Wahba
Author Marc Wahba

Découvrez Marc, cofondateur et directeur technique d'Infobel. Il est responsable du développement des logiciels. En 1991, il a obtenu un diplôme d'ingénieur civil électromécanique à la Faculté polytechnique, puis une maîtrise en gestion à l'École Solvay de Bruxelles. Avec son frère, il a fondé Infobel en 1995, qui a été le premier annuaire en ligne à proposer un annuaire de pages blanches en ligne. L'esprit novateur de Marc a conduit au lancement de nouveaux produits et services de données qui ont connu un succès mondial, servant des clients dans le monde entier.

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