Comment concevez-vous et mettez-vous en œuvre un plan d’assurance qualité des données pour votre expérience?

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La qualité des données est essentielle pour toute expérience, car elle affecte la validité et la fiabilité de vos résultats et conclusions. Cependant, assurer la qualité des données n’est pas une tâche ponctuelle, mais un processus continu qui nécessite une planification, une mise en œuvre et une évaluation. Dans cet article, vous apprendrez à concevoir et à mettre en œuvre un plan d’assurance qualité des données pour votre expérience, en suivant six étapes.

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1 Définissez vos critères de qualité des données

Avant de collecter des données, vous devez définir ce que signifie la qualité des données pour votre expérience. Les critères de qualité des données sont les normes et les attentes que vous définissez pour vos données, en fonction de votre question de recherche, de votre hypothèse et de votre conception. Par exemple, certains critères courants de qualité des données sont l’exactitude, l’exhaustivité, l’uniformité, l’actualité et la pertinence. Vous devez également préciser comment vous mesurerez et surveillerez chaque critère, à l’aide d’indicateurs et d’outils appropriés.

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Miriam Marling

Data Collection
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It should also involve the tone of voice of anyone reading questions if the data is being collected via a telephone or internet interview. The way a person reads questions and elaborates will affect answers.

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Muhammad Waseem

Data Quality Engineer | Data Engineering | Data Analytics|
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You know we are living in the age of data but we need to verify the correctness, accuracy, and relevance of the data. Also we need to check expected and unexpected data values in the data.

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2 Identifier et atténuer les risques potentiels liés à la qualité des données

Une fois que vous avez défini vos critères de qualité des données, vous devez identifier et atténuer les risques potentiels liés à la qualité des données qui pourraient compromettre vos données. Les risques liés à la qualité des données sont les facteurs susceptibles d’introduire des erreurs, des biais ou des lacunes dans vos données, tels que des instruments défectueux, des instructions peu claires, des valeurs manquantes ou des erreurs humaines. Vous devriez effectuer une évaluation des risques pour évaluer la probabilité et l’impact de chaque risque, puis mettre en œuvre des stratégies d’atténuation pour les prévenir ou les minimiser. Par exemple, vous pouvez utiliser des règles de validation, des tests pilotes, des formations ou des systèmes de sauvegarde.

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Miriam Marling

Data Collection
(modifié)
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You can simply have an experienced collector shadowing interviewers or have pilot participants flag poorly worded questions and check for basic grammar. You should place value on everyone in the collection process and allow for real-time feedback.

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3 Mettre en œuvre des contrôles et des contrôles de la qualité des données

Après avoir atténué les risques liés à la qualité des données, vous devez mettre en œuvre des contrôles et des contrôles de la qualité des données pour vous assurer que vos données répondent à vos critères. Les contrôles et contrôles de la qualité des données sont les méthodes et procédures que vous utilisez pour vérifier, corriger ou améliorer vos données, telles que la validation de la saisie des données, le nettoyage des données, la transformation des données ou l’audit des données. Vous devez appliquer des contrôles et des contrôles de la qualité des données à différentes étapes de votre processus de collecte et de gestion des données, par exemple avant, pendant et après la saisie, l’analyse ou le reporting des données.

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4 Documentez vos processus de qualité des données et vos résultats

Lorsque vous mettez en œuvre vos contrôles et contrôles de qualité des données, vous devez documenter vos processus et résultats de qualité des données. La documentation sur la qualité des données est l’enregistrement de la façon dont vous avez planifié, exécuté et évalué votre plan d’assurance qualité des données, y compris les critères de qualité des données, les risques, les vérifications, les contrôles et les indicateurs que vous avez utilisés. Vous devez également documenter tous les problèmes de qualité des données que vous avez rencontrés, comment vous les avez résolus et quel impact ils ont eu sur vos données. La documentation sur la qualité des données vous aide à suivre vos performances en matière de qualité des données, à communiquer votre état de qualité des données et à justifier vos décisions en matière de qualité des données.

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5 Examinez et améliorez votre plan de qualité des données

Une fois que vous avez documenté vos processus et résultats de qualité des données, vous devez revoir et améliorer votre plan de qualité des données. L’examen et l’amélioration de la qualité des données sont les activités que vous effectuez pour évaluer l’efficacité et l’efficience de votre plan d’assurance de la qualité des données, ainsi que pour identifier et mettre en œuvre les changements ou améliorations nécessaires. Vous devez revoir régulièrement votre plan de qualité des données, en utilisant les commentaires des parties prenantes, les indicateurs de qualité des données et les meilleures pratiques. Vous devez également améliorer votre plan de qualité des données en fonction des résultats de l’examen, en utilisant des méthodes d’amélioration continue, telles que le cycle Planifier-Faire-Vérifier-Agir (PDCA).

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Rickie H.

Analytical, Strategic Professional | MS, MBA, BS, PMP
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Ensure that the data quality assurance plan adequately covers these 3 key components: the experiment definition, standard criteria, and the process. Review the data quality plan with the defined experiment objectives, scope, research questions, metrics, variables, and validated data sources. Align the established quality criteria such as match rates, timeliness, completeness, and consistency - review them before experimentation to ensure measurability and mitigate validity risks. Confirm that the data quality plan meets the set standards. Improve the plan by embedding audit points in project plans, workflows, or regular reporting. Lastly, practice data monitoring, especially in major data integration steps, to detect anomalies.

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6 Partagez et réutilisez votre plan de qualité des données

Enfin, vous devez partager et réutiliser votre plan de qualité des données pour votre expérience. Le partage et la réutilisation de la qualité des données sont les pratiques que vous adoptez pour rendre votre plan de qualité des données disponible et accessible à d’autres, tels que votre équipe de recherche, vos collaborateurs, vos examinateurs ou vos futurs chercheurs. Vous devez partager et réutiliser votre plan de qualité des données pour accroître la transparence, la reproductibilité et la crédibilité de votre expérience, et pour faciliter la réutilisation et l’intégration de vos données avec d’autres sources de données. Vous devez également suivre les principes FAIR (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable) pour rendre votre plan de qualité des données FAIR.

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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?

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1 Définissez vos critères de qualité des données

2 Identifier et atténuer les risques potentiels liés à la qualité des données

3 Mettre en œuvre des contrôles et des contrôles de la qualité des données

4 Documentez vos processus de qualité des données et vos résultats

5 Examinez et améliorez votre plan de qualité des données

6 Partagez et réutilisez votre plan de qualité des données

7 Voici ce qu’il faut prendre en compte

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