Imaginez un instant que vous vous sentez malade et que vous vous rendez à l'hôpital pour consulter un médecin. Le médecin qui s'occupe de vous est un junkie et un drogué.
Ferez-vous confiance à son jugement ou à sa prescription ?
Ou bien vous entrez dans un restaurant et commandez une tasse de café. La serveuse est revenue avec une grande pizza et une bouteille de Coca au lieu du café que vous aviez commandé parce qu'elle a confondu votre commande avec celle de quelqu'un d'autre.
Aussi farfelu et irréaliste que cela puisse paraître, c'est le même résultat que vous obtiendrez si vos données sont inexactes ou ne contiennent pas tous les éléments qui garantissent leur exactitude.
La précision des données n'est pas seulement une mesure de l'exactitude, mais un reflet des véritables scénarios du monde réel que les données sont censées représenter.
Atteindre un tel niveau de précision implique des processus méticuleux tout au long du cycle de vie des données, en trouvant un équilibre entre des informations exemptes d'erreurs et la pertinence de la collecte, de la maintenance et de l'utilisation des données.
Cet article classe la précision des données en différents types, tels que la validité, l'exhaustivité, la cohérence et bien d'autres encore, illustrant la nature complexe de ce qui fait la précision des données.
Définition de l'exactitude des données
L'exactitude des données fait référence à la mesure dans laquelle les données reflètent correctement la situation réelle qu'elles sont censées représenter. Cela signifie que les données doivent être précises, correctes et exemptes d'erreurs ou de distorsions, quelle que soit la manière dont elles ont été collectées, enregistrées ou traitées.
L'exactitude des données est importante pour prendre des décisions éclairées, effectuer des analyses fiables et maintenir l'intégrité des processus fondés sur les données.
Concrètement, des données exactes doivent représenter les quantités ou les faits qu'elles sont censées décrire, sans déviations, omissions ou informations erronées.
L'obtention d'une grande précision des données nécessite souvent des pratiques strictes de collecte, de validation et de maintenance des données, y compris la vérification des erreurs et le contrôle de la qualité.
Types de précision des données
Lorsque l'on parle de précision des données, il faut ratisser large car le concept de précision des données englobe plusieurs domaines, chacun se concentrant sur un aspect différent de la qualité des données et de leur adéquation à l'utilisation.
Examinons quelques-uns des principaux types de précision des données :
- Validité
La validité fait référence à la mesure dans laquelle les données sont conformes aux règles de gestion, aux normes ou aux critères spécifiques définis.
- Exhaustivité
L'exhaustivité consiste à s'assurer que toutes les données nécessaires sont présentes. Les valeurs manquantes peuvent avoir un impact significatif sur l'utilité et la fiabilité des données.
- Cohérence
Cette dimension vérifie que les données ne se contredisent pas dans l'ensemble des données ou entre les ensembles de données. La cohérence est essentielle pour maintenir l'intégrité des relations au sein des données, par exemple en veillant à ce que le même utilisateur ne soit pas répertorié avec des dates de naissance différentes dans des tables ou des bases de données différentes.
- Actualité
L'actualité permet de déterminer si les données sont à jour et disponibles au moment voulu. Les données peuvent perdre leur valeur si elles ne sont pas fournies à temps pour l'utilisation prévue.
- Unicité
L'unicité garantit que chaque enregistrement de données est distinct et qu'il n'y a pas de doublons dans l'ensemble de données. Les doublons peuvent entraîner un surdénombrement ou une mauvaise interprétation des données.
- Fiabilité
La fiabilité est la mesure dans laquelle les données sont cohérentes et correctes à travers de multiples sources et dans le temps. On peut se fier à des données fiables pour prendre des décisions cruciales.
- Précision
La précision concerne le niveau de détail des données. Plus la précision est élevée, plus les données sont détaillées et exactes.
Chaque type d'exactitude des données joue un rôle important en garantissant que les données répondent aux normes de qualité requises pour l'usage auquel elles sont destinées. Des données inexactes peuvent conduire à des décisions erronées, à des inefficacités et à un manque de confiance dans les systèmes de données. Il est donc indispensable de mettre en œuvre une gestion rigoureuse des données et un contrôle de la qualité.
Qu'est-ce qui détermine l'exactitude et l'exhaustivité des données organisationnelles ?
Lorsque l'on parle de précision des données, plusieurs facteurs clés influencent l'exactitude et l'exhaustivité des données. L'ensemble de ces éléments est très fondamental, car il affecte la qualité des données et, par conséquent, la fiabilité des informations qui en sont tirées. Voici quelques-uns de ces facteurs :
MÉTHODOLOGIES DE COLLECTE DE DONNÉES
Les techniques employées pour collecter les données jouent un rôle crucial dans leur qualité finale.
La précision de la capture des données - que ce soit par le biais de capteurs automatisés, de l'entrée directe de l'utilisateur ou de fournisseurs de données tiers - a un impact direct sur leur exactitude.
Les erreurs commises lors de la collecte, telles que des mesures incorrectes ou des réponses biaisées à des enquêtes, peuvent se multiplier tout au long du cycle de vie des données, entraînant des analyses et des décisions faussées.
LES PROCESSUS DE SAISIE ET D'INTÉGRATION DES DONNÉES
Après la collecte, la manière dont les données sont saisies dans les bases de données ou intégrées à partir de différentes sources influe considérablement sur leur exactitude et leur exhaustivité.
La saisie manuelle des données, par exemple, est sujette à l'erreur humaine, alors que les pipelines de données automatisés peuvent contribuer à atténuer ces risques.
En outre, l'intégration de données provenant de diverses sources nécessite des processus méticuleux de mise en correspondance et de transformation afin de garantir la cohérence et l'exactitude des données.
CADRES DE GOUVERNANCE DES DONNÉES
Une stratégie solide de gouvernance des données est importante pour maintenir l'exactitude et l'exhaustivité des données. Il s'agit notamment d'établir des politiques claires en matière de normes de qualité, de propriété et de gestion des données.
En définissant les responsabilités et les procédures de gestion des données, les organisations peuvent créer un environnement qui favorise l'exactitude et la responsabilité dans le traitement des données.
LES TECHNIQUES DE VALIDATION ET DE NETTOYAGE DES DONNÉES
L'utilisation régulière de techniques de validation et de nettoyage des données est essentielle pour maintenir la qualité des données. Ces pratiques permettent d'identifier et de corriger les erreurs, telles que les enregistrements en double, les valeurs manquantes ou les anomalies, garantissant ainsi l'exactitude et l'exhaustivité de l'ensemble des données.
INFRASTRUCTURE TECHNOLOGIQUE
L'infrastructure technologique sous-jacente joue un rôle fondamental dans la qualité des données. Les systèmes qui facilitent le traitement des données en temps réel, la détection automatisée des erreurs et l'intégration transparente entre les plateformes peuvent améliorer considérablement l'exactitude et l'exhaustivité des données.
C'est pourquoi les investissements dans les technologies modernes de gestion des données sont essentiels pour les organisations qui souhaitent améliorer la qualité de leurs données.
ATTITUDE CULTURELLE À L'ÉGARD DE LA QUALITÉ DES DONNÉES
Enfin, la culture d'une organisation a un impact considérable sur la qualité des données. Cultiver une culture centrée sur les données, où l'exactitude et l'exhaustivité des données sont valorisées et considérées comme des priorités, encourage l'adhésion aux normes et processus de qualité.
La sensibilisation et la formation du personnel à l'importance de la qualité des données renforcent encore ces valeurs, ce qui conduit à de meilleures pratiques de gestion des données dans l'ensemble de l'organisation.
Il est essentiel pour les organisations de comprendre et de traiter les facteurs qui déterminent l'exactitude et l'exhaustivité des données.
En se concentrant sur des méthodes de collecte saines, une gouvernance rigoureuse des données, une technologie avancée et en encourageant une culture de la qualité des données, les organisations peuvent tracer la voie vers des données fiables et de haute qualité.
Comprendre l'exactitude des données
La précision des données est un facteur décisif qui détermine la fiabilité, la crédibilité et l'efficacité de l'analyse des données et des processus de prise de décision.
Une grande précision des données est fondamentale dans divers domaines, notamment la recherche scientifique, les soins de santé, la finance, l'ingénierie et le marketing, entre autres.
Plusieurs facteurs peuvent influencer la précision des données, notamment
- Méthode de collecte des données
La technique utilisée pour collecter les données peut influencer de manière significative leur exactitude. Les méthodes directes et bien conçues tendent à produire des données plus précises que les approches indirectes ou imparfaites.
- L'instrumentation
Les outils et l'équipement utilisés pour les mesures ont un impact direct sur la précision des données. Les instruments de haute précision fournissent généralement des mesures plus précises.
- Erreur humaine
Les erreurs de saisie, d'interprétation ou de traitement des données peuvent en réduire l'exactitude. La formation, la supervision et l'automatisation peuvent atténuer ces erreurs.
- Données périmées ou obsolètes
Les informations peuvent devenir périmées ou obsolètes, ce qui les rend moins précises pour un usage courant. Des mises à jour et des validations régulières sont nécessaires pour maintenir l'exactitude des données.
Stratégies pour améliorer la précision des données
L'amélioration de l'exactitude des données passe par la mise en œuvre de plusieurs pratiques tout au long de leur cycle de vie :
- Pratiques de collecte de données de qualité
Utiliser et concevoir des processus de collecte de données clairs et précis, et former de manière adéquate le personnel impliqué dans la collecte de données.
- Vérification et validation des données
Mise en œuvre de routines pour vérifier les données afin de détecter les incohérences, les valeurs aberrantes ou les erreurs et de valider les données par rapport à des normes ou des références connues.
- Nettoyage des données
Il s'agit d'identifier et de corriger les erreurs ou les incohérences dans les données afin d'en garantir la qualité.
- Utilisation de technologies avancées
Utilisation de logiciels et d'algorithmes conçus pour minimiser les erreurs humaines et les biais dans la collecte, le traitement et l'analyse des données.
- Audits réguliers des données
Réaliser des examens et des audits périodiques des données afin d'identifier et de corriger toute inexactitude.
Interaction entre la précision et l'exhaustivité
L'exactitude et l'exhaustivité des données sont deux éléments qui ne peuvent être négligés lorsqu'il s'agit d'assurer la qualité de l'information, d'influencer les processus décisionnels, les résultats de la recherche et l'efficacité opérationnelle dans divers domaines.
Ces deux éléments garantissent que les données reflètent effectivement les conditions réelles qu'elles sont censées représenter. Bien qu'ils soient liés et souvent utilisés de manière interchangeable, ils résolvent des aspects différents lorsqu'il s'agit de la qualité des données.
Alors que l'exactitude se concentre sur la proximité des données par rapport à leurs vraies valeurs ou sur la mesure dans laquelle les données sont représentatives, l'exhaustivité, quant à elle, concerne la présence de toutes les données requises et leur disponibilité pour l'utilisation. Elle évalue la mesure dans laquelle l'étendue et la profondeur attendues des informations sont pleinement représentées dans l'ensemble de données.
Il est essentiel de trouver un équilibre entre l'exactitude et l'exhaustivité. L'objectif est de rassembler un ensemble de données aussi complet que possible sans sacrifier la précision.
Voici quelques stratégies :
- Contrôles de validation
Mettez en œuvre des techniques de validation des données pour garantir l'exactitude et détecter les anomalies ou les erreurs à un stade précoce des processus de saisie des données.
- Stratégies globales de collecte de données
Employer des méthodes et des technologies qui améliorent les processus de collecte de données, garantissant l'exhaustivité sans compromettre la qualité des données.
- Audits réguliers
Réalisez des audits de données périodiques pour évaluer l'exactitude et l'exhaustivité des ensembles de données et identifier les domaines susceptibles d'être améliorés.
Quelle est l'importance de l'exhaustivité ?
- Analyse complète
L'exhaustivité permet d'obtenir une vision et une analyse globales, ce qui permet de mieux comprendre les schémas, les tendances et les corrélations.
- Confiance dans les résultats
Lorsque les données sont complètes, la confiance dans les résultats de l'analyse, les prédictions et les actions ultérieures basées sur ces données est plus grande.
- Conformité réglementaire
Pour de nombreuses industries, la tenue de dossiers complets n'est pas seulement bénéfique, elle est également requise par la loi pour se conformer aux normes réglementaires et aux audits.
L'exhaustivité est un aspect complémentaire de l'exactitude des données, indiquant que tous les éléments de données nécessaires sont présents.
L'exactitude sans l'exhaustivité peut donner des indications trompeuses, car les données peuvent être correctes mais non représentatives de la situation dans son ensemble.
Pourquoi la cohérence des données est-elle nécessaire à la précision des données ?
La cohérence des données est l'assurance qu'un ensemble de données reste uniforme dans différents magasins ou au cours de diverses opérations au fil du temps. Cela signifie qu'indépendamment de l'endroit ou de la manière dont les données sont consultées, elles doivent conserver l'uniformité de leur format, de leur structure et de leur valeur.
La cohérence est particulièrement importante lorsque les données sont répliquées dans plusieurs bases de données ou lorsqu'elles font l'objet de mises à jour et de modifications fréquentes.
Par exemple, dans un système de base de données distribué où les données peuvent être répliquées sur différents serveurs à des fins de disponibilité et de redondance, il est essentiel qu'une mise à jour effectuée sur un serveur soit correctement répercutée sur toutes les répliques.
Sans cohérence, différents utilisateurs peuvent obtenir des valeurs différentes pour la même requête, ce qui entraîne une confusion, une analyse erronée des données et une mauvaise prise de décision.
Quelques raisons pour lesquelles la cohérence est nécessaire à l'exactitude des données
- Garantit la fiabilité
La cohérence permet de garantir la fiabilité des données sur l'ensemble des plateformes et des systèmes. Par exemple, si les dossiers financiers d'un système bancaire présentent des soldes variables d'un nœud à l'autre, il peut en résulter de graves divergences qui affectent la confiance des clients et le respect des règles.
- Améliore la prise de décision
Des données précises sont essentielles pour prendre des décisions éclairées. La cohérence garantit que les données utilisées dans l'analyse et la prise de décision sont uniformes, ce qui garantit que les décisions sont basées sur des informations exactes et à jour.
- Faciliter l'intégration des données
Les organisations utilisant de plus en plus une gamme variée de solutions logicielles et de bases de données, des données cohérentes facilitent l'intégration et l'interopérabilité entre les différents systèmes. Cela garantit la précision et la fiabilité des informations tirées des sources de données intégrées.
- Améliore la qualité des données
La cohérence est un facteur important de la qualité globale des données. Les données de haute qualité doivent être non seulement exactes et complètes, mais aussi cohérentes. C'est essentiel dans des contextes tels que la gestion des données clients, où les incohérences peuvent conduire à de mauvaises expériences pour les clients.
- Soutien à la conformité et à l'audit
De nombreux secteurs d'activité sont soumis à des exigences réglementaires strictes en matière de gestion des données. Des données cohérentes permettent aux organisations de répondre plus facilement et plus efficacement à ces exigences de conformité.
En outre, lors des audits, des données cohérentes peuvent simplifier le processus d'examen, en garantissant que les enregistrements correspondent dans les différents rapports et journaux.
- Renforcer la confiance des utilisateurs
Des données incohérentes peuvent miner la confiance des utilisateurs dans les capacités de traitement des données d'une organisation. Lorsque les parties prenantes peuvent se fier à la cohérence des données, elles sont plus susceptibles de faire confiance aux analyses, aux rapports et aux décisions dérivées de ces données.
La cohérence des données joue un rôle majeur dans la garantie de leur exactitude. Il ne s'agit pas seulement de maintenir les mêmes valeurs dans les bases de données ou les systèmes ; il s'agit de garantir la fiabilité, la facilité d'utilisation et la fiabilité des données.
Quels sont les rôles de la précision dans l'exactitude des données ?
La précision fait référence à la granularité ou au niveau de détail des données. Une grande précision est nécessaire pour assurer l'exactitude des systèmes nécessitant une analyse détaillée.
Pour améliorer la précision, il faut utiliser des instruments de collecte de données perfectionnés, des procédures de saisie de données détaillées et des outils d'analyse capables de traiter des données à grain fin.
Vous trouverez ci-dessous les principaux rôles que joue la précision dans l'amélioration de l'exactitude des données :
- Amélioration de la répétabilité
La précision concerne la cohérence des points de données. Une grande précision implique que des efforts répétés de collecte de données dans des conditions inchangées produisent des résultats étroitement similaires.
Cette répétabilité est essentielle pour valider les expériences, les enquêtes ou toute autre forme de processus de collecte de données. Sans précision, les données peuvent ne pas être fiables, car les variations dans la collecte des données peuvent introduire des incertitudes qui nuisent à la précision.
- Amélioration de la qualité des données
Une grande précision indique que la méthode de collecte des données est bien calibrée et qu'elle fonctionne de manière cohérente au fil du temps. Cette constance est essentielle pour maintenir la qualité des données collectées, car elle garantit que les informations restent pertinentes et fiables pour l'analyse.
Par conséquent, des données précises et de haute qualité sont plus susceptibles d'être exactes, ce qui facilite une prise de décision plus éclairée.
- Permettre des distinctions fines
Dans de nombreux domaines, notamment la science, l'ingénierie et la finance, il est essentiel d'établir des distinctions fines entre les ensembles de données. La précision permet de détecter des différences ou des changements subtils qui peuvent avoir des conséquences importantes.
- Base de l'analyse statistique et de la modélisation
La précision constitue la base d'une analyse statistique rigoureuse et du développement de modèles prédictifs. Des données très précises permettent des déductions statistiques plus exactes, car la variabilité des données est réduite.
Cette réduction de la variabilité facilite l'identification des tendances, des modèles et des corrélations, ce qui permet d'obtenir des résultats analytiques plus fiables et plus précis.
Exactitude et fiabilité des données
La fiabilité des données fait référence à la cohérence des données dans le temps et entre différentes mesures. Les données fiables produisent les mêmes résultats dans des conditions cohérentes, ce qui indique que les méthodes, les sources et les processus de collecte des données sont stables et bien définis.
La fiabilité garantit que les données sont fiables et que toute décision ou déduction prise sur la base de ces données peut être reproduite et validée par d'autres.
Pourquoi la fiabilité des données est-elle importante pour leur exactitude ?
- Les fondements de la précision
Des données fiables constituent la base de l'évaluation de la précision. Sans cohérence dans la collecte et la mesure des données, il devient difficile d'évaluer si les données sont exactes ou non.
Des données incohérentes, aussi proches soient-elles de la valeur réelle à un moment donné, ne fourniront pas une représentation correcte si elles ne peuvent pas être reproduites de manière cohérente.
- Amélioration de la validité
La fiabilité des données contribue à leur validité. Les données fiables, du fait de leur cohérence, améliorent la validité des conclusions qui en sont tirées, car elles confirment que les données mesurent réellement ce qu'elles sont censées mesurer.
- Aide à la prise de décision
Des données fiables et précises sont essentielles pour une prise de décision éclairée. Dans des domaines tels que la médecine, la finance et l'élaboration de politiques, les décisions fondées sur des données peu fiables ou inexactes peuvent avoir des conséquences importantes, parfois désastreuses.
Des données fiables garantissent que les décisions prises sont fondées sur des informations cohérentes et précises, ce qui permet d'obtenir de meilleurs résultats.
- Faciliter l'identification des erreurs
Lorsque les données sont fiables, tout écart par rapport aux modèles attendus est plus susceptible d'indiquer des tendances ou des problèmes réels que des incohérences dans la collecte ou le traitement des données. Il est donc plus facile d'identifier et de corriger les erreurs, ce qui améliore la précision globale de l'ensemble des données.
- Favorise la reproductibilité
Dans la recherche et les études scientifiques, la capacité à reproduire les résultats est fondamentale pour faire avancer les connaissances.
La fiabilité des données est une condition préalable à la reproductibilité ; sans elle, les chercheurs ne peuvent pas valider en toute confiance les études ou s'appuyer sur les connaissances existantes, ce qui freine le progrès scientifique.
Sans fiabilité, l'exactitude des données est compromise, car la cohérence nécessaire pour valider et vérifier la véracité ou l'exactitude des données fait défaut.
Ensemble, la fiabilité et l'exactitude des données garantissent que les données servent leur objectif, qu'il s'agisse d'orienter les décisions stratégiques des entreprises ou d'informer les politiques.
11 façons de mesurer l'exactitude des données
La détermination de l'exactitude des données est cruciale dans de nombreuses professions, de la recherche scientifique à l'analyse commerciale. Des données exactes permettent de tirer des conclusions valables, d'élaborer des stratégies efficaces et de faire des prévisions fiables. Voici quelques stratégies clés pour garantir ou déterminer l'exactitude des données :
- Vérification de la source
Évaluez la crédibilité de la source de données. Utilisez des données provenant de sources réputées pour leur exactitude, leur fiabilité et leur pertinence par rapport à vos besoins actuels ou à votre analyse.
- Vérification croisée
Comparez les données provenant de plusieurs sources pour en vérifier la cohérence. Les divergences entre les sources peuvent indiquer des inexactitudes. Utilisez la triangulation en employant différentes méthodes ou types de données pour vérifier la même information.
- Vérification des erreurs
Menez des procédures de contrôle des erreurs, telles que des règles de validation des données, afin de vous assurer que les données répondent aux critères spécifiés. Des outils logiciels ou des méthodes de nettoyage des données peuvent également être utilisés pour identifier et corriger les anomalies, les valeurs aberrantes ou les entrées de données incorrectes.
- Échantillonnage statistique
L'application de styles d'échantillonnage statistique pour évaluer l'exactitude des données lorsque l'examen de l'ensemble des données n'est pas pratique. Assurez-vous que l'échantillon est représentatif de l'ensemble des données pour une extrapolation précise.
- Audit des données
Effectuez des audits de données périodiques pour évaluer l'exactitude et la qualité des données. Il peut s'agir d'examiner les méthodes de collecte des données, les processus de saisie et les mécanismes de stockage des données.
- Comprendre le processus de collecte des données
Comprenez bien comment les données ont été collectées. Des facteurs tels que la méthode de collecte des données, le calendrier et les personnes impliquées peuvent avoir une incidence sur l'exactitude des données. Recherchez les biais potentiels dans la collecte des données et prenez des mesures pour en atténuer l'impact.
- Utiliser les métadonnées
Examinez les métadonnées (données sur les données) qui comprennent des informations sur l'origine des données, la date de création, l'auteur et les changements intervenus au fil du temps. Ces informations peuvent fournir des indications sur la fiabilité et les limites potentielles des données.
- Faites appel à des experts
Si nécessaire, consultez des experts en la matière pour valider l'exactitude des données. Leur expertise peut fournir des informations qui ne sont pas immédiatement évidentes si l'on se contente d'analyser les données.
- Mettre en œuvre des mesures de contrôle de la qualité
Élaborez et respectez des procédures strictes de contrôle de la qualité tout au long du cycle de vie des données, de la collecte à l'analyse. Cela permet de réduire la probabilité d'erreurs et d'améliorer la précision des données.
- Boucles de retour d'information
Mettez en place des mécanismes de retour d'information sur la qualité et l'exactitude des données. L'amélioration continue basée sur le retour d'information peut aider à identifier les inexactitudes et à affiner les processus de collecte et d'analyse des données.
- Utiliser des outils technologiques
Exploitez les outils avancés d'analyse et de validation des données. Les algorithmes d'apprentissage automatique, par exemple, peuvent être formés pour identifier les données qui s'écartent des modèles attendus, mettant ainsi en évidence les inexactitudes potentielles.
En appliquant ces stratégies, les organisations peuvent considérablement améliorer la précision de leurs données. Des données exactes sont le fondement d'une analyse fiable, d'une prise de décision éclairée et de prévisions solides, ce qui rend l'effort de garantir l'exactitude des données tout à fait justifié.
En conclusion, la recherche de l'exactitude des données est à la fois un défi critique et une opportunité remarquable pour les organisations qui souhaitent exploiter tout le potentiel de leurs données.
La feuille de route complète décrite dans cet article souligne l'importance de l'exactitude des données, en mettant en évidence les multiples facettes des types de données, les facteurs déterminants de la qualité des données et la relation étroite entre l'exactitude, l'exhaustivité et la cohérence.
FAQ sur l'exactitude des données
QU'EST-CE QUI GARANTIT L'EXACTITUDE DES DONNÉES ?
Plusieurs facteurs déterminent l'exactitude des données, comme la validation et la vérification des données, ainsi que l'obtention de données à partir de sources fiables.
POURQUOI L'EXACTITUDE DES DONNÉES EST-ELLE IMPORTANTE ?
L'exactitude des données contribue à une prise de décision éclairée, à l'efficacité et à la productivité. Elle contribue également à instaurer la confiance et la crédibilité.
QU'EST-CE QUE LA QUALITÉ ET L'EXACTITUDE DES DONNÉES ?
La qualité des données fait référence à l'utilité globale d'un ensemble de données en fonction de sa capacité à être facilement traité et utilisé par les utilisateurs finaux, tandis que l'exactitude des données fait référence à la mesure dans laquelle les données reflètent correctement la situation réelle qu'elles sont censées représenter.