La qualité de vos données vous préoccupe-t-elle ? Si c'est le cas, vous devriez envisager d'utiliser des mesures de la qualité des données pour vous assurer que vos données sont exactes et fiables.
Les indicateurs de qualité des données sont des outils qui vous aident à mesurer la qualité de vos données. Elles peuvent vous aider à identifier les erreurs et les incohérences et à suivre les changements au fil du temps. En utilisant des mesures de la qualité des données, vous pouvez améliorer la qualité de vos données et prendre de meilleures décisions à leur sujet.
Mais quelles sont les mesures de qualité des données qui font le plus de différence dans la collecte de données et l'intelligence ? Cet article vous le révèle et vous dévoile le secret pour obtenir ces mesures par le biais du web scraping.
Quelles sont les mesures de qualité des données les plus importantes à suivre ?
Il est important de mesurer différentes mesures de la qualité des données, en fonction du type de données avec lequel vous travaillez. Supposons, par exemple, que vous travailliez avec des données sur les clients. Dans ce cas, il est important de mesurer des éléments tels que l'exactitude (les dossiers des clients sont-ils exacts ?), l'exhaustivité (tous les champs requis sont-ils remplis ?) et l'actualité (les données sont-elles mises à jour rapidement ?).
D'autres mesures importantes de la qualité des données sont la cohérence (les données sont-elles cohérentes d'une source à l'autre ?), l'unicité (y a-t-il des enregistrements en double ?) et la validité (les données sont-elles dans la bonne fourchette ?). Il est également important de suivre la fréquence des problèmes de qualité des données (lignage et intégrité) et de mettre en place un processus permettant de résoudre rapidement les problèmes qui se posent.
Examinons-les de plus près.
Précision.
La précision est une mesure de la qualité des données qui fait référence au pourcentage de données correctement classées ou étiquetées. Par exemple, si un ensemble de données contient 100 enregistrements et que 90 sont correctement étiquetés, la précision est de 90 %.
Il existe plusieurs façons de calculer la précision, mais la plus courante consiste à utiliser la formule suivante :
Précision = (Vrais positifs + Vrais négatifs) / Nombre total d'enregistrements
Les vrais positifs sont les enregistrements correctement étiquetés comme positifs, et les vrais négatifs sont les enregistrements correctement étiquetés comme négatifs.
En ce qui concerne la précision, il est important de se rappeler qu'elle n'est pas toujours la mesure la plus importante. Par exemple, supposons que vous essayiez de prédire si un patient est ou non atteint d'une maladie. Dans ce cas, le taux de faux positifs (le pourcentage de patients en bonne santé étiquetés à tort comme malades) est plus important que la précision.
Complétude.
L'exhaustivité, quant à elle, désigne la mesure dans laquelle toutes les données pertinentes ont été incluses dans l'ensemble de données. L'exhaustivité est une mesure de la qualité des données qui évalue la quantité de données qui devraient être présentes et qui le sont effectivement. Les données peuvent être incomplètes pour diverses raisons, notamment les valeurs manquantes, les valeurs incorrectes et les valeurs qui ne sont pas à jour. L'exhaustivité est importante car elle peut avoir un impact sur la précision et l'utilité des données.
Respect des délais.
L'un des aspects importants de la qualité des données est l'actualité, c'est-à-dire le caractère récent des données. L'actualité est importante car les données trop anciennes peuvent ne plus être pertinentes ou exactes. Par exemple, les données relatives au nombre de personnes décédées d'une maladie peuvent ne pas être exactes si elles datent d'il y a dix ans.
Il existe deux façons principales de mesurer l'actualité : en temps réel et en temps quasi réel. Les données en temps réel sont celles qui sont collectées et traitées au moment où elles sont générées. Les données en temps quasi réel sont collectées et traitées peu de temps après avoir été générées.
Le choix de l'une ou l'autre de ces méthodes dépend de l'application spécifique. Par exemple, les données en temps réel sont plus importantes pour prendre des décisions basées sur les informations les plus récentes si les données sont utilisées pour surveiller une épidémie.
Cohérence.
La cohérence est importante lorsqu'il s'agit de mesurer la qualité des données, car elle garantit que les données sont comparables d'une mesure à l'autre. Si les données ne sont pas cohérentes, il est difficile de les comparer et de les comprendre. De nombreux facteurs peuvent affecter la cohérence des données, tels que la méthode de mesure, le moment et l'environnement dans lequel la mesure est effectuée. Pour garantir la cohérence, il est important d'utiliser la même méthode de mesure, de prendre les mesures simultanément et de contrôler les autres variables susceptibles d'affecter les données.
Unicité.
Une autre façon de mesurer la qualité des données est de les considérer comme uniques. En d'autres termes, quel est le degré d'unicité de chaque donnée ? Par exemple, si vous disposez d'un ensemble de noms et d'adresses de clients, vous voudrez peut-être savoir combien de noms et d'adresses sont uniques. Cela peut être un bon moyen de mesurer la qualité des données, car s'il y a beaucoup de doublons, cela peut signifier que les données ne sont pas très précises.
Validité.
La validité est la mesure dans laquelle un instrument de mesure reflète fidèlement le concept qu'il est censé mesurer. Pour qu'une mesure soit valide, elle doit d'abord être fiable. Cela signifie que la mesure doit produire des résultats cohérents à différentes occasions et pour différentes mesures. Si une mesure n'est pas fiable, elle ne peut pas être valide.
Il existe deux types de validité : la validité de contenu et la validité de construction.
- La validité de contenu est la mesure dans laquelle un instrument de mesure couvre l'ensemble du concept qu'il est censé mesurer. Par exemple, une mesure de l'anxiété qui n'évaluerait que la peur de l'avion n'aurait pas une bonne validité de contenu parce qu'elle ne couvrirait pas tous les aspects de l'anxiété.
- La validité de construction est la mesure dans laquelle une mesure reflète fidèlement la construction théorique qu'elle est censée mesurer. Par exemple, une mesure de l'anxiété comprenant des éléments sur la peur de l'avion, de parler en public et des hauteurs aurait une bonne validité de construit parce qu'elle mesurerait le construit de l'anxiété.
Il existe plusieurs façons d'établir la validité, notamment le consensus d'experts, la validité apparente, la validité convergente, la validité discriminante et la validité prédictive.
- On parle de consensus d'experts lorsque des experts du domaine s'accordent à dire qu'une mesure est une bonne mesure du concept qu'elle est censée mesurer.
- La validité apparente est le fait qu'une mesure semble mesurer ce qu'elle est censée mesurer.
- On parle de validité convergente lorsqu'une mesure est en corrélation avec d'autres mesures du même concept.
- On parle de validité discriminante lorsqu'une mesure n'est pas en corrélation avec les mesures d'autres concepts. La validité prédictive est atteinte lorsqu'une mesure permet de prédire des résultats futurs.
Lignée.
Le lignage est le processus de suivi des origines et des mouvements des éléments de données au fur et à mesure qu'ils circulent au sein d'une organisation. Il s'agit d'un élément clé de la gestion de la qualité des données, car il permet aux organisations de retracer l'historique des données et d'identifier les erreurs qui ont pu se produire au cours de leur traitement. Le lignage peut être utilisé pour évaluer la qualité des données, identifier les problèmes potentiels dans le traitement des données et déterminer les causes profondes des problèmes de qualité des données.
Intégrité.
En ce qui concerne la mesure de la qualité des données, l'intégrité fait référence à l'exactitude et à l'exhaustivité des données. En d'autres termes, elle mesure à quel point les données représentent le phénomène réel qu'elles sont censées mesurer. Les données présentant un niveau d'intégrité élevé sont exactes et complètes, tandis que les données présentant un niveau d'intégrité faible sont inexactes et/ou incomplètes.
Il existe plusieurs façons de mesurer l'intégrité des données, mais l'une des plus courantes est le pourcentage de valeurs manquantes. Un pourcentage élevé de valeurs manquantes indique une faible intégrité des données, car une grande partie des données n'est pas disponible pour l'analyse. Une autre mesure courante est le pourcentage de valeurs non valides. Les valeurs non valides sont des valeurs qui ne répondent pas aux exigences de l'ensemble de données (par exemple, si un ensemble de données exige que toutes les valeurs soient positives, une valeur négative sera considérée comme non valide). Un pourcentage élevé de valeurs non valides indique également une faible intégrité des données.
L'intégrité des données est importante car elle affecte la précision des analyses effectuées sur les données. Des données inexactes ou incomplètes peuvent conduire à des conclusions erronées. Par exemple, si un ensemble de données contient de nombreuses valeurs manquantes, toute conclusion tirée de cet ensemble de données peut être inexacte. De même, si un ensemble de données contient un grand nombre de valeurs non valides, les conclusions tirées de cet ensemble de données risquent également d'être inexactes.
Il est important de noter que l'intégrité des données n'est pas la même chose que la qualité des données. La qualité des données fait référence à l'utilité globale des données, tandis que l'intégrité des données fait spécifiquement référence à l'exactitude et à l'exhaustivité des données. Les données peuvent être de grande qualité mais de faible intégrité (par exemple, si elles sont anciennes et ne sont plus exactes), ou de faible qualité mais de grande intégrité (par exemple, si elles sont de qualité médiocre mais qu'elles sont toujours complètes et exactes).
Web scraping et proxies résidentiels.
Les entreprises doivent suivre un grand nombre d'indicateurs de qualité des données pour s'assurer que leurs données sont propres et exactes. Cependant, le suivi manuel de ces paramètres peut prendre beaucoup de temps et coûter cher. Pour rester dans la course, il est essentiel d'utiliser les bons outils de web scraping afin de récolter et d'analyser les données.
Pour un examen approfondi, consultez la page Outils gratuits de récupération de données sur le web.
Le web scraping à l'aide des proxys résidentiels d'IPBurger est le meilleur moyen d'obtenir des mesures précises de la qualité des données. Les proxys vous permettent de récupérer rapidement et facilement des données provenant de sources multiples, fournissant ainsi des données précises et actualisées auxquelles vous pouvez vous fier.
