« Puis-je faire confiance à ces données ? »

À l’ère naissante de l’intelligence artificielle (IA), cette question devient de plus en plus cruciale pour les individus et les organisations. La fiabilité des données est la pierre angulaire de la stratégie d'une organisation. prise de décision basée sur les données. Une enquête récente de Précisément a identifié la prise de décision basée sur les données comme l'objectif principal de 77 % des initiatives de données, mais seulement 46 % des organisations ont une confiance élevée ou très élevée dans les données qui soutiennent leurs décisions, selon l'étude.

Un rapport de la World Economic Forum souligne l’importance de la fiabilité des données pour réaliser le potentiel de l’IA. Alors que 90 % des PDG des secteurs public et privé estiment que l'IA est essentielle pour lutter contre le changement climatique, 75 % des dirigeants n'ont pas un niveau élevé de confiance dans la fiabilité des données qui alimentent leurs projets de données cruciaux. Garantir le succès des futures initiatives basées sur les données commence par des données fiables, et prouver que les données sont dignes de confiance commence par définir qu'est-ce que la fiabilité des données, et déterminer comment y parvenir.

Qu'est-ce que la fiabilité des données ?

La fiabilité des données est la détermination que les données sont exactes, complètes, cohérentes et exemptes d'erreurs. Assurer la fiabilité des données est une composante de la stratégie d'une organisation. efforts d’intégrité des données, qui s'étendent au-delà des données elles-mêmes jusqu'à l'infrastructure et les processus liés aux données :

• Intégrité physique régit les procédures de stockage et de récupération en toute sécurité des données des systèmes informatiques. Il protège contre les pannes et autres menaces externes pesant sur la fiabilité des données.
• Intégrité logique confirme que les données ont un sens dans divers contextes. La logique des données peut être compromise par une erreur humaine ou des défauts dans la conception du système. L'intégrité logique comporte quatre aspects :
  • Intégrité du domaine se rapporte à la plage acceptable de valeurs, telles que des nombres entiers, du texte ou une date.
  • Intégrité de l'entité empêche la duplication en appliquant des clés primaires qui identifient de manière unique les enregistrements dans une table de base de données relationnelle.
  • Intégrité référentielle implémente des règles et des procédures qui maintiennent la cohérence entre deux tables de base de données.
  • Intégrité définie par l'utilisateur tente d'identifier les erreurs manquées par les autres contrôles d'intégrité en appliquant les propres règles et limites internes de l'organisation aux données.

La fiabilité des données constitue la première étape dans la création de processus décisionnels robustes basés sur les données. La qualité des décisions est affectée par le caractère incomplet des données, les inexactitudes des données et les biais introduits par le manque de standardisation des formats de données, des définitions de données incohérentes et des méthodes de collecte de données inappropriées. Avoir confiance dans la fiabilité de vos données permet aux décideurs de rassembler les informations dont ils ont besoin et de réagir rapidement aux conditions changeantes du secteur et du marché.

Pourquoi la fiabilité des données est-elle importante ?

Une façon de mesurer l’importance de la fiabilité des données consiste à considérer caractéristiques des données peu fiables:

• Inexacte les données sont carrément fausses et trompeuses.
• Désuet les données ne sont plus exactes et tout aussi trompeuses.
• Couverture les données manquent de valeurs ou d'attributs spécifiques, comme un enregistrement client sans informations de contact.
• Dupliquer les données peuvent fausser les analyses et gaspiller des ressources.
• Inconsistant les données existent sous différentes formes ou formats au sein de l’organisation.
• Défaut de pertinence les données n'ajoutent pas de valeur dans le contexte de l'analyse actuelle.
• Non structuré les données n'ont pas de contexte qui leur permette d'être analysées avec précision, comme du texte brut ou du texte dans un champ de base de données défini.
• Non conforme les données posent des problèmes aux secteurs réglementés tels que la santé et la finance et peuvent entraîner des sanctions juridiques et financières.

À l’inverse, des données fiables améliorent la qualité des décisions commerciales, contribuent à l’efficacité opérationnelle de l’entreprise, augmentent les niveaux de satisfaction des clients, rendent la gestion financière plus précise et facilitent la conformité réglementaire. Les autres avantages de la fiabilité des données pour une organisation sont un marketing plus efficace, des coûts d'exploitation réduits, des prévisions plus précises, une évolutivité améliorée et des intégrations de données plus significatives et utiles.

L’avantage le plus important que les entreprises tirent d’une plus grande fiabilité des données est peut-être la confiance qu’elles établissent avec leurs employés, leurs partenaires et leurs clients. Si la confiance est le fondement des relations commerciales, la fiabilité des données est la voie à suivre pour établir des liens solides et durables et des interactions positives avec les parties prenantes à l’intérieur et à l’extérieur de l’entreprise. 

Comment mesurer la fiabilité des données

Le premier pas dans mesurer la fiabilité des données est de déterminer les mesures les plus appropriées pour le type spécifique de données et d'application, ou « dimension ». Certaines mesures de fiabilité des données sont intrinsèques ou indépendantes d'un cas d'utilisation particulier, comme le nombre total d'erreurs de codage dans une base de données. D'autres sont extrinsèques, ce qui signifie qu'ils sont directement liés à une tâche ou à un contexte spécifique, comme le temps de chargement moyen d'une page Web.

Les mesures intrinsèques englobent l'exactitude, l'exhaustivité et l'exactitude des données. Réplicabilité, fraîcheur, confidentialité et sécurité :

• Précision est mesuré par la façon dont les données décrivent ou représentent la situation du monde réel à laquelle elles se rapportent. Cela inclut si les données possèdent les attributs décrits dans le modèle de données et si les prédictions du modèle concernant les événements et les circonstances s'avèrent vraies.
• état complet concerne à la fois les données elles-mêmes et les modèles de données qui ont été créés sur la base de ces données. L'exhaustivité est mesurée en identifiant les valeurs nulles ou les éléments de données dans la base de données, ainsi que les champs dans lesquels les données sont totalement manquantes.
• Cohérence élimine les redondances de données et les incohérences dans les valeurs qui sont des agrégations les unes des autres. Un exemple est une base de données dans laquelle les numéros de modèle de produit utilisés par le service commercial ne correspondent pas aux numéros de modèle utilisés par l'équipe de production.
• Fraîcheur définit l'actualité des données à l'heure actuelle, qui est liée mais non synonyme à actualité des données, ou la pertinence des données lorsqu'elles sont appliquées à une tâche spécifique. Par exemple, la publication des chiffres de ventes peut être retardée en raison d'une liste de représentants commerciaux obsolète. Les données de ventes sont exactes et opportunes pour l'analyse, mais elles ne sont pas à jour.

Les mesures extrinsèques incluent pertinence, fiabilité, actualité, convivialité et validité :

• Pertinence garantit que les données fournissent les informations nécessaires à la tâche et sont suffisantes pour répondre à tous les cas d'utilisation prévus. La non-pertinence peut être causée par des redondances, le fait d'être obsolète ou incomplet.
• Fiabilité fait référence à la façon dont les parties prenantes considèrent les données comme étant dignes de confiance. Pour que les données soient considérées comme vraies et crédibles, elles doivent être vérifiables en termes de source, de qualité et de biais potentiels.
• Opportunité confirme que les données sont à jour et disponibles pour être utilisées aux fins prévues. Des informations à jour qui ne parviennent jamais aux décideurs qui en ont besoin sont aussi inutiles que des informations obsolètes qui leur parviennent immédiatement.
• Convivialité détermine la facilité avec laquelle les données peuvent être consultées et comprises par les consommateurs de données de l'organisation. Les données doivent être claires et sans ambiguïté, et elles doivent être accessibles en utilisant des variantes de formulaires de demande, de formulation et d'approches.
• Validité vérifie que les données sont conformes aux règles internes et aux définitions des données de l'entreprise. Différents départements doivent se mettre d'accord sur des méthodes spécifiques pour créer, décrire et conserver les données afin de promouvoir des processus métier cohérents et efficaces.

Comment améliorer la fiabilité des données : exemples et défis

Améliorer la fiabilité des données de votre entreprise commence par identifier les cas d'utilisation les plus importants, tels que la prévision des ventes, la planification des effectifs ou l'élaboration de stratégies marketing efficaces. Cela vous permet de vous concentrer sur les données qui ont le plus grand impact à l’échelle de l’organisation et fournissent un terrain d’entente pour toutes les parties prenantes. Il met également en évidence les domaines et les applications qui ont le plus besoin de données plus fiables.

En adoptant les meilleures pratiques pour promouvoir la fiabilité des données, les organisations réalisent des avantages à tous les niveaux. pile de données complète: des sources de données et outils d'extraction et de chargement, aux entrepôts de données cloud et aux outils de transformation.

• Adhérer aux normes de collecte de données. Cela réduit la variation des données et favorise la cohérence dans toute l’entreprise.
• Formez les collecteurs de données à se concentrer sur la fiabilité. Mettez à leur disposition des outils et des techniques qui réduisent le risque d’erreurs humaines et informez-les des coûts associés à l’utilisation de données non fiables.
• Réaliser des audits réguliers. Les audits de données identifient les erreurs et les incohérences dans les systèmes et creusent plus profondément pour découvrir les causes des problèmes et déterminer les actions correctives.
• Testez la fiabilité de vos outils et instruments. Les instruments de collecte de données comprennent des enquêtes, des questionnaires et des outils de mesure. En plus de tester les outils, vous devez surveiller le processus de collecte pour vérifier l'exhaustivité, l'exactitude et la cohérence des données.
• Nettoyez les données. Repérez et supprimez toutes les valeurs aberrantes dans les données. Identifiez les valeurs manquantes et incohérentes et mettez en œuvre des méthodes standard pour assurer l’exhaustivité et la cohérence des données.
• Créez un dictionnaire de données. Le dictionnaire sert de référentiel central pour les types de données, les relations entre les données et la signification des données. Il vous permet de suivre la source des données, leur format et la manière dont elles ont été utilisées. Il sert également de ressource partagée pour toutes les parties prenantes.
• Assurez-vous que les données sont reproductibles. Documenter soigneusement vos pratiques de collecte de données vous permet, à vous et à d'autres, de reproduire vos résultats. Les méthodologies utilisées doivent être expliquées clairement et toutes les versions des données doivent être suivies avec précision.
• Appliquer les politiques de gouvernance des données. Assurez-vous que les consommateurs de données de l'entreprise comprennent vos politiques et procédures en matière de données relatives aux contrôles d'accès, aux modifications et aux mises à jour du journal des modifications.
• Gardez vos données sauvegardées et récupérables. Préparez-vous à la perte potentielle de données critiques en testant régulièrement vos processus de récupération de données.

La fiabilité des données est essentielle pour instaurer la confiance dans l’IA

La grande promesse de l’intelligence artificielle générative (GenAI) dépend des entreprises et des consommateurs surmonter leur méfiance à l’égard de la technologie. La fiabilité des données peut contrecarrer la variabilité et les inexactitudes inhérentes aux systèmes d'apprentissage automatique à grands modèles de langage (LLM). L'application des principes de fiabilité des données à la modélisation de l'IA permet de remédier aux biais implicites et explicites du contenu généré par l'IA.

Des exemples de fiabilité des données appliquées aux innovations GenAI incluent IA explicable (XAI) qui améliore la transparence et la compréhensibilité des systèmes, et collaboration homme-IA, qui combine l’intuition et l’expérience humaines avec l’efficacité informatique de l’IA. Des cadres d’IA éthiques qui visent l’équité et l’égalité en plus de l’exactitude et de la fiabilité sont également en cours de développement.

Les données sont le carburant qui alimente les entreprises modernes, mais leur valeur diminue rapidement à mesure que les consommateurs perdent confiance en leur exactitude, leur intégrité et leur fiabilité. La meilleure façon d’améliorer le retour sur investissement de votre entreprise dans les données est de mettre en œuvre des outils et des processus qui sauvegardent et améliorent sa valeur.

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• La source: https://www.dataversity.net/what-is-data-reliability-and-why-do-you-need-it/