Contrôle d'intégralité ou workflow – quand est-il judicieux de faire quoi ?

Dans le monde moderne axé sur les données, une gestion efficace de la qualité des données (DQM) est essentielle pour garantir que les données restent fiables, précises et utilisables. Deux stratégies centrales dans le DQM, souvent comparées entre elles, sont le contrôle d'intégralité et l'approche basée sur le workflow. Les deux ont leurs propres points forts et des domaines d'application spécifiques. Dans cet article de blog, nous examinons quand quelle méthode est la plus appropriée.

Qu'est-ce que le contrôle d'intégralité ?

Le contrôle d'intégralité dans le DQM se concentre sur la question de savoir si tous les champs de données nécessaires sont remplis et disponibles. Il s'agit de vérifier si les enregistrements contiennent toutes les informations nécessaires pour être traités ou analysés ultérieurement. Cette méthode offre un instantané de la qualité des données et permet de détecter rapidement les lacunes ou les entrées incomplètes.

Quand est-il utile de procéder à un contrôle d'intégralité ?

Validation rapide des données

Lorsque les entreprises doivent traiter une grande quantité de données en un minimum de temps, le contrôle d'intégralité est particulièrement utile. Il aide à identifier immédiatement les informations manquantes et garantit qu'aucun enregistrement ne passe par inadvertance à la phase suivante d'un processus.

Processus commerciaux simples

Dans les domaines où les exigences en matière de données sont claires et relativement statiques – par exemple lors de la saisie d'informations sur les clients dans un système CRM – un contrôle d'intégralité suffit souvent à garantir la qualité des données.

Rapports et analyses standardisés

Pour les processus de rapport standardisés, dans lesquels certains champs sont toujours nécessaires, le contrôle d'intégralité est la clé. Exemple : Si vous gérez une base de données pour les rapports financiers, tous les champs requis, tels que le numéro de compte, la date et le montant, doivent être présents pour garantir des analyses correctes.

Migration des données

Lors du transfert de données entre différents systèmes ou bases de données, le contrôle d'intégralité permet de s'assurer que tous les champs nécessaires ont été migrés correctement. Il s'agit ici moins de vérifier l'exactitude des contenus que de vérifier en premier lieu la structure et la présence de tous les éléments de données.

Limites du contrôle d'intégralité

Si le contrôle d'intégralité est indispensable, il a aussi ses limites. Il vérifie uniquement si des données sont disponibles, mais pas si elles sont correctes ou utiles. Un champ entièrement rempli pourrait contenir des informations erronées ou inappropriées, ce qui pourrait entraîner d'autres problèmes.

Qu'est-ce qu'une approche basée sur le workflow ?

Contrairement au contrôle d'intégralité, une approche basée sur le workflow se concentre sur l'ensemble du cycle de vie des données au sein d'un processus. Ce ne sont pas seulement les données elles-mêmes qui sont vérifiées, mais aussi les étapes par lesquelles elles sont traitées. Une approche par workflow considère les données dans leur contexte et s'assure qu'elles prennent le bon chemin à travers toutes les étapes de traitement pertinentes.

Quand un workflow est-il utile ?

Processus commerciaux complexes

Lorsque les entreprises ont des processus commerciaux complexes dans lesquels les données passent par plusieurs phases et systèmes (par exemple la gestion de la chaîne d'approvisionnement ou la planification des ressources de l'entreprise), l'approche du workflow est indispensable. Il s'agit ici de s'assurer que les données sont traitées de manière cohérente et correcte et qu'aucune étape n'est omise.

Assurance qualité tout au long du cycle de vie

Dans les processus impliquant plusieurs services ou partenaires externes, le workflow garantit que les données sont validées et nettoyées si nécessaire à chaque étape du processus. Cela permet d'éviter que les erreurs ne s'accumulent ou ne causent des problèmes lors des phases ultérieures.

Processus automatisés et apprentissage machine

Dans un environnement à forte intensité de données, comme dans le cas des processus d'apprentissage machine automatisés, il est essentiel que les données passent par des workflows prédéfinis. Ici, les validations doivent porter non seulement sur l'intégralité, mais aussi sur l'exactitude, la cohérence et la redondance. Un workflow peut garantir que les données qui ne répondent pas à certains critères soient automatiquement triées ou corrigées.

Conformité réglementaire

Dans les secteurs réglementés comme la finance ou la santé, les entreprises doivent s'assurer que les données sont traitées non seulement correctement, mais aussi conformément à certaines réglementations. Un workflow permet de surveiller toutes les étapes du traitement des données et de s'assurer qu'elles sont conformes aux exigences réglementaires.

Limites de l'approche basée sur le workflow

Une approche basée sur le workflow peut être gourmande en ressources et nécessite souvent une intégration et une maintenance importantes des systèmes. En outre, il peut être surdimensionné dans des scénarios simples où il suffit de vérifier que les données sont complètes. De plus, l'implémentation dans des systèmes déjà existants est souvent liée à des coûts et des efforts considérables.