Les données ont de la valeur — mais toutes les données ne sont pas également précieuses. Un jeu de données plein d’erreurs, de dossiers périmés ou de champs manquants peut être pire que pas de données du tout, car il mène à de mauvaises décisions.
Exactitude
Des données exactes représentent correctement la réalité. Une base de données d’adresses est exacte si les adresses qu’elle contient existent réellement et sont correctement formatées.
Intégralité
Des données complètes ont tous les champs et enregistrements qu’elles devraient avoir. Une liste de clients avec des numéros de téléphone ou des codes postaux manquants est incomplète.
Actualité
Les données ont une date de péremption. Un répertoire d’entreprises vieux de cinq ans peut être plein d’entreprises fermées et d’adresses obsolètes. Des données actuelles sont suffisamment récentes pour être pertinentes.
Cohérence
Des données cohérentes utilisent les mêmes formats, unités et conventions tout au long. Si un enregistrement stocke une province comme « ON » et un autre comme « Ontario », cette incohérence crée des problèmes lors de l’analyse.
Un jeu de données municipal de permis d’affaires est précieux s’il est exact (noms et adresses corrects), complet (tous les permis actifs inclus), actuel (mis à jour régulièrement) et cohérent (adresses formatées de la même façon).
Pertinence
Les données ne sont précieuses que si elles sont pertinentes pour la question à laquelle vous essayez de répondre. Collecter des données que vous n’utiliserez jamais gaspille de l’espace de stockage et crée des risques inutiles pour la vie privée.
Contexte
Les données sans contexte sont difficiles à interpréter. Savoir qu’un nombre est 23 ne vous dit rien. Savoir que c’est la température moyenne quotidienne en Celsius pour Ottawa en juillet vous dit beaucoup. Le contexte — fourni par les métadonnées — est ce qui rend les données utilisables.
Apprenez ce que sont les métadonnées dans Qu’est-ce que les métadonnées.