Qualité des données (Data Quality) : mesurer, corriger et fiabiliser l’analyse
Mesurer la qualité d'un jeu de données et corriger ce qui fausse réellement les analyses
- Certifié Qualiopi
- 0,43 jour — 3 h
- À distance
- Perfectionnement
- Finançable OPCO
Un tableau de bord perd sa crédibilité dès qu'un chiffre est contesté. Doublons de clients codifications divergentes champs vides et dates incohérentes se propagent silencieusement jusqu'aux indicateurs. Les corrections se font au cas par cas dans les restitutions plutôt qu'à la source et le même écart réapparaît au cycle suivant.
Une session instant learning de format court centrée sur la qualité des données. Vous posez des dimensions de qualité mesurables. Vous construisez des contrôles et un profilage du jeu de données. Vous distinguez enfin la correction ponctuelle de la remontée à la source et préparez un plan d'action avec les métiers.
Objectifs pédagogiques
- Définir des dimensions de qualité mesurables sur un jeu de données
- Réaliser un profilage pour repérer les anomalies dominantes
- Construire des règles de contrôle et un indicateur de qualité
- Traiter doublons valeurs manquantes et codifications divergentes
- Organiser la remontée des corrections vers l'application source
Programme de la formation
Avant la formation
Analyse du besoin et test de positionnement. Vos réponses sont partagées avec votre formateur afin d'adapter la formation à votre niveau et votre contexte professionnel.
Rendre le problème chiffrable
- Définir exactitude complétude cohérence et fraîcheur
- Choisir les dimensions pertinentes selon l'usage des données
- Construire un indicateur de qualité par dimension
- Fixer un niveau d'acceptation avec le métier
Regarder la donnée avant de la corriger
- Analyser la distribution et les valeurs extrêmes
- Repérer les doublons et les clés dupliquées
- Détecter les formats et les codifications divergents
- Identifier les champs vides et les valeurs par défaut
Traiter la cause plutôt que le symptôme
- Choisir entre correction automatique et arbitrage métier
- Écrire les règles de normalisation et de déduplication
- Remonter les anomalies vers l'application source
- Suivre l'évolution de la qualité dans le temps
Après la formation
E-learning accessible en illimité dans le temps. Évaluation de niveau afin de suivre votre progression.
Les points forts
Les avis de nos apprenants
Prochaines sessions
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À qui s'adresse cette formation ?
Analystes de données contrôleurs de gestion responsables de référentiels et chefs de projet décisionnel confrontés à des indicateurs contestés.
Financer cette formation
Mon Pôle Formation est un organisme certifié Qualiopi au titre des actions de formation. À ce titre, cette formation est éligible aux principaux dispositifs de financement de la formation professionnelle.
Le plan de développement des compétences regroupe l'ensemble des actions de formation décidées par l'employeur. Votre OPCO prend généralement en charge les coûts pédagogiques, et parfois la rémunération, les frais de transport, de repas et d'hébergement.
Tous les salariés peuvent en bénéficier, quels que soient la nature et la durée de leur contrat. Rapprochez-vous de votre service RH ou formation : nous montons le dossier avec vous.
Vous versez chaque année une Contribution à la Formation Professionnelle. Elle ouvre droit à une prise en charge par votre fonds d'assurance formation : FIFPL, AGEFICE, FAFCEA, VIVEA ou OPCO selon votre activité.
Nous préparons pour vous le devis, le programme détaillé et l'attestation nécessaires au dossier.
Selon votre projet professionnel, France Travail peut financer tout ou partie de la formation via l'Aide Individuelle à la Formation. Le dossier se construit avec votre conseiller à partir de notre devis.
Vous pouvez régler la formation directement, en une fois ou jusqu'à 6 fois sans frais. Contactez un conseiller pour définir l'échéancier : 01 87 66 57 66.
Questions fréquentes
Le champ est opérationnel : profilage d'un jeu de données, règles de contrôle, traitement des doublons, des valeurs manquantes et des codifications divergentes. La gouvernance n'est abordée que par la remontée des corrections vers l'application source, qui conditionne la durabilité du travail effectué.
Vous remontez l'écart à sa source en comparant les périmètres, les règles d'exclusion et les codifications utilisées de part et d'autre, plutôt qu'en arbitrant entre les deux résultats. Le profilage sert ici à objectiver l'origine de la divergence avant toute discussion sur l'indicateur lui-même.
Vous définissez quelques dimensions mesurables adaptées à l'usage, complétude, validité, unicité et cohérence, puis vous construisez un indicateur suivi dans le temps. Le format court suffit à poser ces règles sur un jeu de données que vous exploitez déjà et à repérer les anomalies dominantes.