Comment hiérarchisez-vous la qualité des données dans le développement de vos produits ?

1 Définir des critères de qualité des données

Avant de commencer à collecter, traiter ou analyser des données, vous devez définir ce que la qualité des données signifie pour votre produit. Les critères de qualité des données sont les normes et les mesures que vous utilisez pour mesurer et évaluer la qualité de vos données. Par exemple, vous pouvez tenir compte de l’exactitude, de l’exhaustivité, de la cohérence, de l’actualité, de la validité et de la pertinence des données. En fonction des objectifs de votre produit et des besoins de vos utilisateurs, vous pouvez avoir différents critères de qualité des données pour différentes sources, types ou fonctionnalités de données.

2 Mettre en œuvre des contrôles de qualité des données

Une fois que vous avez défini vos critères de qualité des données, vous devez mettre en œuvre des contrôles de qualité des données tout au long de votre processus de développement de produits. Les contrôles de qualité des données sont les méthodes et les outils que vous utilisez pour surveiller et vérifier la qualité de vos données. Par exemple, vous pouvez utiliser des règles de validation des données, le profilage des données, le nettoyage des données, les tests de données ou l’audit des données. Les contrôles de qualité des données peuvent vous aider à identifier et à résoudre les problèmes de qualité des données, tels que les erreurs, les lacunes, les doublons, les valeurs aberrantes ou les anomalies.

3 Aligner la qualité des données sur la stratégie produit

La qualité des données n’est pas une tâche ponctuelle, mais un processus continu qui nécessite un alignement avec votre stratégie produit. La qualité des données doit être alignée sur la vision de votre produit, votre proposition de valeur, les commentaires des utilisateurs et les tendances du marché. La qualité des données doit également être alignée sur la feuille de route de votre produit, votre backlog et votre planification des sprints. La qualité des données doit faire partie des phases de découverte, de conception, de développement et de livraison de vos produits. La qualité des données doit être une responsabilité partagée entre votre équipe produit, les parties prenantes et les utilisateurs.

5 Apprenez des échecs de qualité des données

La qualité des données n’est pas un état statique, mais un processus dynamique et évolutif qui nécessite un apprentissage et une adaptation. Vous devez apprendre de vos échecs et réussites en matière de qualité des données et les utiliser pour améliorer vos pratiques et vos résultats en matière de qualité des données. Vous devez analyser les causes profondes et les impacts des problèmes de qualité des données et mettre en œuvre des actions correctives et préventives. Vous devez également célébrer et partager vos réalisations en matière de qualité des données, et les utiliser pour motiver et inspirer votre équipe produit, vos parties prenantes et vos utilisateurs.

6 Investir dans des outils de qualité des données

La qualité des données n’est pas un processus bon marché ou facile, mais un processus précieux et essentiel qui nécessite des investissements et un soutien. Vous devez investir dans des outils de qualité des données qui peuvent vous aider à automatiser, simplifier et améliorer vos processus et résultats de qualité des données. Les outils de qualité des données sont les logiciels et le matériel que vous utilisez pour collecter, stocker, gérer, analyser et visualiser vos données. Par exemple, vous pouvez utiliser des outils d’intégration de données, d’entrepôt de données, de gouvernance de données, d’analyse de données ou de visualisation de données.

7 Voici ce qu’il faut prendre en compte

Il s’agit d’un espace pour partager des exemples, des histoires ou des idées qui ne correspondent à aucune des sections précédentes. Que voudriez-vous ajouter d’autre?