Validation des données - signification

La validation des données est un processus qui permet de s'assurer que les données sont exactes, complètes et utilisables, généralement en comparant automatiquement les données stockées avec des sources fiables. Le processus de validation des données est souvent effectué avant qu'un ensemble de données ne soit utilisé à diverses fins, telles que la génération de prospects, le marketing, etc. 

Quel est l'objectif de la validation des données ?

L'objectif principal est d'éliminer les données incorrectes et de s'assurer que les données collectées sont appropriées à l'utilisation et ne provoquent pas d'erreurs. Parmi les exemples d'erreurs susceptibles de se produire, citons les coordonnées incorrectes (courriels ou numéros de téléphone) pour les campagnes de marketing, les revenus incorrects pour l'analyse de la croissance de l'entreprise, les problèmes liés au GDPR, etc.

Si les données ne sont pas validées, quelles sont les conséquences ?

Si les données ne sont pas validées, elles sont plus susceptibles de contenir des erreurs, des inexactitudes et des incohérences, ce qui entraîne de mauvaises décisions, des analyses erronées, des défaillances du système et des pertes de temps et d'argent pour votre organisation.

Méthodes automatisées et manuelles de validation des données

Voici comment fonctionne généralement la validation des données :

• Outils automatisés 

  La validation automatisée des données implique l'application de plusieurs algorithmes, outils et scripts pour faciliter les étapes nécessaires à la validation.

  Ces outils sont principalement utilisés pour vérifier les données en mettant en évidence des aspects tels que les doublons, les valeurs manquantes et les erreurs.

  Ils peuvent fonctionner avec différents formats de données et peuvent être modifiés : IMPROVE app, Informations sur l'entreprise API, et d'autres logiciels spécialisés pertinents. Consultez tous nos services de validation des données ici.

• Examen manuel 

  Lorsque l'automatisation ne parvient pas à les sonder, les humains peuvent compléter le processus de validation en vérifiant ponctuellement les données ou en les examinant pour les rendre plus sensibles. Cela implique le recours à des personnes qui vérifient manuellement les données.

  Il s'agit de l'une des étapes les plus importantes de l'analyse des données, au cours de laquelle différentes entités de données sont examinées afin de mieux comprendre leur format, leur contenu et les modèles de corrélation. Il s'agit d'une bonne première étape avant d'appliquer les règles de validation des données.

Types courants de validation des données

• Validation du format
  Permet de s'assurer que les données ont le bon format, par exemple que les numéros de téléphone ne sont pas trop courts, que les adresses électroniques correspondent au domaine web de l'entreprise, ou simplement que les données ne sont pas obsolètes ou irréalistes.
• Validation des plages
  Assure que les valeurs sont numériques et vérifie qu'elles se situent dans des fourchettes de valeurs raisonnables. Par exemple, l'âge doit être compris entre 0 et 120.
• Validation de l'unicité
  Permet d'éviter des problèmes tels que l'existence de plusieurs liens vers la même URL dans un enregistrement ou la duplication de l'identifiant du client ou de l'adresse électronique.

Chaque type de validation des données garantit la documentation correcte des données pour les processus de l'entreprise.

Comment préparer et effectuer la validation des données ?

Les règles de validation peuvent être utilisées au sein d'un système pour valider les données. Il existe également des logiciels de validation automatisés et des scripts personnalisés conçus pour comparer les données à certains critères.

Voici les étapes pratiques à suivre pour mettre en place un système de validation des données efficace :

• Définir des règles claires dès le début 
  Déterminez, dans la mesure du possible, ce qui rend les données « valides » ou adaptées à votre entreprise. Il peut s'agir de limites telles que le format, l'étendue ou les exigences à respecter, comme l'obligation de remplir certains champs.
• Utiliser les bons outils 
  Certains logiciels sont conçus avec des solutions de validation des données qui leur sont inhérentes. Pour la validation de formulaires en temps réel, de données quotidiennes, hebdomadaires et mensuelles, ou même pour des contrôles de données par lots, sélectionnez les outils de validation de données qui vous conviennent.
• Testez régulièrement 
  La validation de vos processus permet de vérifier s'ils sont opérationnels comme prévu et de déceler toute erreur qui aurait pu être omise.

Défis

La validation des données, qui est tout aussi importante, pose des problèmes. Le défi le plus évident est le volume de données qu'il faut gérer, en particulier lorsqu'il s'agit de fusionner des données collectées à partir de différentes sources. Il est possible d'avoir une validité des données dans un domaine, mais pas pour des données nouvelles, mesurées et structurées provenant d'autres sources.

L'existence de questions de conformité nouvelles et changeantes constitue l'autre domaine problématique. Les règles de validation doivent être adaptées au fil du temps, car diverses lois et réglementations, telles que le GDPR ou le CCPA, peuvent être modifiées au fil du temps.

Conclusion

Une bonne validation des données est l'un des facteurs essentiels de tout plan d'entreprise impliquant des données. Il s'agit en effet de préparer chaque élément d'information à remplir l'usage auquel il est destiné, qu'il s'agisse d'aider un client, d'étayer une décision financière ou de répondre à des exigences réglementaires.

Les meilleures pratiques de gestion garantissent que les entreprises surveillent le processus pour détecter les indicateurs d'erreur et les appliquent pour automatiser l'activité afin d'obtenir des résultats exacts, augmentant ainsi l'efficacité opérationnelle tout en évitant des erreurs coûteuses.

Vous trouverez ici de bons exemples de validation de données.