Quels sont les composants d’une bonne donnée ?

1. Précision : Les données sont correctes et exemptes d'erreurs. Cela inclut des éléments tels que des fautes de frappe, des incohérences et des informations obsolètes. La précision est cruciale pour une analyse et une prise de décision fiables.

2. Complétude : Tous les points de données nécessaires sont présents. Les données manquantes peuvent conduire à des analyses incomplètes ou biaisées. Déterminez si tous les champs obligatoires sont remplis pour que vos données soient utiles.

3. Cohérence : Les données sont formatées et structurées uniformément dans tout l'ensemble de données. Cela inclut une utilisation cohérente des unités, des types de données et des conventions de dénomination. Des données incohérentes rendent l’analyse et la comparaison difficiles.

4. Actualité : Les données sont actuelles et à jour. Les données périmées peuvent ne pas être pertinentes et conduire à des conclusions erronées. Le délai approprié dépend du contexte ; des données en temps réel sont nécessaires pour certaines applications, tandis que d'autres peuvent convenir avec des mises à jour quotidiennes ou mensuelles.

5. Pertinence : Les données sont pertinentes par rapport au problème ou à la question abordée. La collecte de données non pertinentes gaspille des ressources et peut perturber l’analyse.

6. Validité : Les données mesurent avec précision ce qu’elles sont censées mesurer. Cela concerne la conception des méthodes de collecte de données et garantit que les données sont significatives et dignes de confiance. La validité implique souvent d'établir un lien clair entre les données collectées et le résultat ou l'objectif escompté.

7. Unicité : Chaque point de données est distinct et identifiable. Les données en double peuvent fausser l’analyse et rendre difficile l’interprétation précise des résultats.

8. Accessibilité : Les données sont facilement accessibles à ceux qui en ont besoin. Cela inclut des considérations de stockage, de récupération et de sécurité. Les données doivent être facilement partagées lorsque cela est approprié, avec des mesures de sécurité appropriées en place.

Ces composants sont interconnectés. Par exemple, des données incomplètes peuvent conduire à des résultats inexacts, et les données non pertinentes ne sont jamais actualisées, quel que soit le moment où elles ont été collectées. La recherche de données de qualité dans tous ces aspects est essentielle pour une analyse efficace des données et une prise de décision éclairée.