L'exhaustivité des données est un aspect important de la qualité des données. La qualité des données fait référence à la précision et à la fiabilité globales des données. L'exhaustivité des données se concentre spécifiquement sur les données manquantes ou sur leur exhaustivité, plutôt que sur les problèmes de données inexactes ou dupliquées. Le manque d’exhaustivité des données est normalement le résultat d’informations qui n’ont jamais été collectées. Par exemple, si le nom et l'adresse e-mail d'un client sont censés être collectés, mais que l'adresse e-mail est manquante, il est difficile de communiquer avec le client.

De plus, pour que l’analyse des données fonctionne correctement, un niveau élevé d’exhaustivité des données est nécessaire. Un problème majeur dans la résolution des problèmes de données incomplètes est le manque de logiciels. Actuellement, les informations manquantes doivent être renseignées manuellement.

Des éléments d’information manquants restreignent ou biaisent le processus de prise de décision. Tenter d'effectuer des analyses avec des données incomplètes peut produire des angles morts et des biais, et entraîner des opportunités manquées. Actuellement, les chefs d’entreprise utilisent Analyse des données prendre des décisions allant du marketing aux stratégies d'investissement en passant par les diagnostics médicaux. Dans certaines situations, des données manquant d’informations clés sont toujours utilisées, ce qui peut conduire à des erreurs dangereuses et à de fausses conclusions.

L'évaluation et l'amélioration de l'exhaustivité des données doivent être effectuées avant d'effectuer des analyses.

Exemples de données incomplètes et leurs conséquences

Un exemple simple de la façon dont le manque d’exhaustivité des données pourrait nuire aux bénéfices peut être illustré par l’absence de détails immobiliers clés, tels que la superficie en pieds carrés. Sans ces informations, un évaluateur ne peut pas évaluer avec précision la valeur de la propriété. Tenter d’évaluer la valeur d’un appartement, d’une maison ou même d’une propriété non bâtie serait pour le moins maladroit et potentiellement désastreux. Estimer les coûts de tout projet sans mesures pourrait conduire à un désastre.

Les données incomplètes sur les consommateurs offrent un autre exemple de la façon dont le manque d’exhaustivité des données peut nuire aux bénéfices. En général, données de consommation n’est considéré comme complet que si toutes les données demandées ont été remplies et stockées correctement. Par exemple, avoir uniquement un nom et une adresse personnelle n’aide pas avec les e-mails marketing. Les données manquantes peuvent bloquer les communications avec des clients potentiels. D’autres problèmes potentiels causés par un manque d’exhaustivité des données sont répertoriés ci-dessous : 

• Efficacité opérationnelle: L’utilisation de données incomplètes peut nuire à l’efficacité opérationnelle. Un manque de données complètes dans la gestion de la chaîne d’approvisionnement ou des stocks peut entraîner des perturbations et des retards.

• Connaissance du client: Des données client incomplètes peuvent produire une vision limitée du comportement et des préférences du client. Cela peut avoir pour conséquence d’irriter un client, voire de l’insulter. Lorsque les entreprises fonctionnent avec une histoire incomplète, les informations manquantes peuvent créer des idées fausses sur les préférences du client, les tendances du marché, etc. Les lacunes dans les données du client peuvent nuire à la capacité de personnaliser et de cibler des clients spécifiques.

• Conformité réglementaire: Plusieurs industries sont désormais soumises à règlements exigeant des rapports de données précis et complets. Un manque d’exhaustivité des données peut entraîner des amendes, des problèmes juridiques et une atteinte à la réputation. De plus, les transactions manquantes peuvent entraîner une sous-déclaration des revenus, ce qui entraîne des problèmes fiscaux. 

• Prévisions et planification : Lorsqu’elles sont incomplètes, les données historiques, souvent utilisées à des fins de prévision et de planification, peuvent avoir un impact négatif important. 

• Apprentissage automatique: L'exhaustivité des données est nécessaire pour développer la formation machine learning des modèles qui fonctionnent efficacement. Les données manquantes peuvent entraîner des biais et réduire la précision prédictive du système.

• Perspectives stratégiques : Les organisations s'appuient sur l'exhaustivité des données lorsqu'elles recherchent des opportunités marketing, évaluent les risques et optimisent les opérations. Des données complètes sont nécessaires à la planification stratégique.

• Prise de décision efficace : Des données complètes sont essentielles pour faire décisions informées. Avoir accès à toutes les données pertinentes permet une meilleure prise de décision.

• Analyses précises : L’utilisation de données incomplètes peut corrompre une analyse de données. Lorsque des données critiques sont manquantes, cela peut fausser les résultats, ce qui rend très probable des conclusions invalides.

Analyse et exhaustivité des données

Toute analyse statistique basée sur des données comportant des valeurs manquantes a un risque accru d'échec. être partial. L'exhaustivité des données, dans le cadre de l'analyse des données, est essentielle lors du développement d'un modèle. Les données collectées pour la recherche doivent couvrir la portée de la question étudiée. Toute lacune, valeur manquante ou biais introduit aura un impact sur les résultats.

L'exhaustivité des données est nécessaire pour toute organisation qui s'appuie sur des données pour la recherche et la prise de décision.

S'assurer que les données sont complètes

L'exhaustivité des données a un impact significatif sur la qualité des données et favorise une bonne communication avec les clients, les collègues et les autres systèmes informatiques. Il est important de prioriser et de résoudre les problèmes d’exhaustivité des données dès qu’ils surviennent. 

Prendre les mesures suivantes peut empêcher que des données incomplètes ne pénètrent dans vos systèmes :

• Décidez quelles informations sont critiques : Lorsque des formulaires sont utilisés pour recueillir des informations, certains champs sont nécessaires pour faire des affaires, tandis que d'autres ne le sont pas. Les domaines essentiels à l'analyse doivent être identifiés.
• Rendre certains champs obligatoires : Certaines personnes supposent automatiquement qu'un numéro de téléphone est une exigence, mais lors de l'achat d'un article sur un site Web, à quelle fréquence un numéro de téléphone est-il réellement utilisé ? Un nom, une adresse de livraison, une adresse e-mail et un numéro de carte de crédit/débit sont nécessaires, mais toute information supplémentaire est destinée au marketing ou à la recherche. 
• Utiliser le profilage des données : Le profilage des données peut constituer un aspect important de la préparation des données pour le traitement et l'analyse. Profilage des données est le processus d’examen des données pour déterminer leur globalité Qualité des données. De plus, le profilage des données comprend un examen des données sources. (Les données sources peuvent être utiles pour revenir en arrière afin de trouver les données manquantes.) 
• Attribuez la responsabilité à un individu ou à une équipe : Ayez une personne dédiée qui est responsable de l’exhaustivité des données. Une équipe pourrait être nommée responsable de la qualité des données dans son ensemble.
• Utiliser la bonne source de données : Seulement sources de données fiables Devrait être utilisé. Ces sources doivent mettre l’accent sur la qualité, l’exactitude et l’exhaustivité des données.

Risques réglementaires et de conformité

Même si les profits sont souvent considérés comme l'objectif principal de nombreuses entreprises, ces mêmes entreprises sont tenues par la loi de respecter certaines normes. De nombreuses organisations sont régies par des réglementations strictes exigeant des rapports complets et précis. Si une entreprise fournit des données incomplètes, elle peut faire face à des accusations de non-conformité, entraînant des sanctions et des complications juridiques.

Une attitude désinvolte envers les réglementations et lois sur les affaires en ligne peut causer plus de dégâts que de simples sanctions financières. Un faux pas juridique peut nuire à la réputation d’une entreprise. Une atteinte à la réputation d'une entreprise peut à son tour rendre difficile l'attraction de nouveaux clients. 

Le manque d’outils logiciels pour l’exhaustivité des données

Le manque de logiciels disponibles pour l’exhaustivité des données ne devrait pas être surprenant. Considérez que la correction de l’orthographe d’un mot ou d’un nom est courante, il n’est donc pas difficile d’améliorer la qualité des données en corrigeant les données. La recherche de données en double n'est pas non plus difficile pour le bon logiciel. 

Mais remplir un vide ? Que mets-tu dans l'espace vide ? Si vous aviez l'information facilement disponible, cela ne poserait pas de problème. Au lieu de cela, votre seul espoir de combler ce vide nécessite des recherches fastidieuses. Et un logiciel ou une IA aura exactement le même problème. 

Il existe quelques logiciels disponibles qui fonctionnent avec des recherches spécialisées utilisant des informations hautement standardisées. Ces programmes « prédisent » quelles devraient être les informations manquantes. Malheureusement, même avec des informations hautement standardisées, des erreurs peuvent être commises et un être humain devrait réviser les corrections.

L’avenir de l’exhaustivité des données

La méthode la plus efficace pour remplir les espaces vides est de le faire avec le client ou à un moment où l'information est facilement disponible. Les « Champs obligatoires » sont peut-être une solution trop simpliste, car ils peuvent bloquer les transactions de vente si le client potentiel manque ou ne souhaite pas partager une information requise.

Une solution partielle serait un logiciel qui recherche et identifie les informations manquantes dans les données, puis fournit leur emplacement. 

ChatGPT peut être une solution possible, en effectuant les recherches nécessaires pour compléter les informations manquantes. Un problème avec cette solution est que la recherche résultante devrait être revérifiée par un humain (ce qui prend encore moins de temps que de faire la recherche vous-même) ; ChatGPT a développé une réputation de être imaginatif et créer les réponses aux questions lorsqu'il ne trouve pas de réponse. 

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• La source: https://www.dataversity.net/what-is-data-completeness-and-why-is-it-important/