La qualité des données à l'ère du Big Data
Publié: 2020-12-23Quel est le premier mot qui vous vient à l'esprit lorsque vous entendez le mot qualité des données ? Il est difficile de vraiment le définir en termes objectifs réels. Pourquoi en avons-nous besoin mais? Juste à cause de la quantité de données disponibles.
La « taille » des données n'est plus de 1 TB, mais de PB (1 PB = 210 TB), EB (1 EB = 210 PB) et ZB (1ZB = 210 EB). Selon les prévisions d'IDC « Univers numérique », 40 Zo de données ont déjà été générées d'ici 2020. Mais la qualité est vraiment au rendez-vous.
Cela se traduit très bien en matière de qualité des données. De bonnes données, comme nous l'avons mentionné, ne sont vraiment pas si simples à décrire. La qualité des données est la capacité de vos données à servir leur objectif défini par plusieurs caractéristiques.
Une recherche rapide en ligne vous donnera plusieurs définitions. Tant que vous pouvez utiliser ces données pour vous aider dans vos décisions commerciales, elles sont de bonne qualité. Des données de mauvaise qualité ajoutent à votre charge de travail au lieu de l'aider. Imaginez que vous ayez pris certaines décisions marketing basées sur des recherches secondaires menées il y a deux ans, à quoi cela sert-il ?
Dimensions de la qualité des données
Intuitivement, vous pourriez dire que les données en temps réel sont les meilleures données. Pas tout à fait vrai. Alors que les données sont seulement aussi bonnes que "fraîches" (parce que nous avançons à une vitesse fulgurante ou quoi), il existe d'autres facteurs déterminants pour accéder à la qualité des données , que nous ne pouvons ignorer.
La caractéristique intercalée des dimensions de la qualité des données est importante pour fournir une meilleure compréhension de la qualité des données, car les dimensions de la qualité des données ne fonctionnent pas en silos. Certains d'entre eux, tels que l'exactitude, la fiabilité, l'actualité, l'exhaustivité et la cohérence, peuvent être classés en vues internes et externes. Chacune de ces classifications peut être subdivisée en dimensions liées aux données et liées au système. Ou, les dimensions de la qualité des données peuvent être classées en quatre catégories ; intrinsèque, contextuel, représentationnel et d'accessibilité.
UN). Précision des données
Cette dimension a été branchée sur l'exactitude sémantique et l'exactitude syntaxique . Cette dernière fait référence à la proximité de la valeur par rapport à l'élément du domaine de définition concerné, tandis que la précision sémantique fait référence à la proximité de la valeur par rapport à la valeur mondiale réelle.
B). Disponibilité des données
La démocratisation des données est une épée à double tranchant. Mais à quoi servent les données si elles ne sont pas accessibles à tous ceux qui en ont besoin ?
C). Complétude
Les outils de nettoyage des données recherchent dans chaque champ les valeurs manquantes. Ils les remplissent pour vous fournir un flux de données complet. Cependant, les données doivent également représenter des valeurs nulles. Les valeurs nulles doivent également se voir attribuer une pondération égale tant que nous pouvons identifier la cause de la valeur nulle dans l'ensemble de données.
RÉ). La cohérence des données
Des données cohérentes reflètent un état dans lequel les mêmes données représentent la même valeur dans tout le système. Tous les dénominateurs doivent être sur un pied d'égalité tant qu'ils dénotent la même valeur. Les données sont généralement intégrées à partir de sources variées pour recueillir des informations et dévoiler des informations. Mais, différentes sources ont des schémas et des conventions de dénomination différents, une incohérence après l'intégration est attendue. En gardant à l'esprit le volume et la variété des données intégrées, les problèmes de cohérence doivent être gérés dès le début de l'intégration en définissant des normes de données et des politiques de données au sein de l'entreprise.
E). Opportunité
L'actualité des données est définie comme la variable de datation. L'attribut d'ancienneté inclut l'âge et la volatilité comme mesure. Cela ne doit cependant pas être considéré sans le contexte de l'application. Naturellement, les données les plus récentes ont plus de potentiel pour être considérées comme des données de haute qualité, mais elles ne précèdent pas la pertinence.
Les dimensions de la qualité des données telles que l'exactitude, l'exhaustivité, la cohérence et l'existence sont liées à une classification des attributs d'intégrité. Cela peut être décrit comme la capacité innée des données à correspondre à l'intérêt de l'utilisateur des données. Par rapport à la cohérence de la représentation, l'absence d'incohérence dans l'attribut d'intégrité a été définie du point de vue de la valeur des données et pas seulement du format ou de la représentation des données elles-mêmes.
Web Scraping comme la solution la plus viable pour surveiller la qualité des données
Le grattage Web utilise des outils d'exploration pour parcourir le Web à la recherche des informations requises. Il peut être intégré à un système d'assurance qualité automatisé pour garantir la qualité des données pour toutes les dimensions.
Comment structurer un tel système ?
À un niveau plus large, le système essaie d'évaluer l'intégrité de vos données ainsi que l'ensemble des données que vous avez explorées.
UN). Fiabilité
un). Assurez-vous que les champs de données analysés ont été extraits des éléments de page appropriés.
b). Collectionner ne suffit pas. Le formatage est tout aussi important. Assurez-vous que les données récupérées ont été traitées après la collecte et présentées dans le format demandé lors de la phase de collecte.
B). Zone couverte
un). Chaque article disponible doit être scrapé, c'est l'essence même du web scraping.
b). Chaque champ de données de chaque élément doit également être couvert.
C). Différentes approches pour structurer le système
Cadre de test spécifique au projet
Comme son nom l'indique, chaque framework de test automatisé pour chaque projet de scraping Web sur lequel vous travaillez sera absolument personnalisé. Une telle approche est souhaitée si les exigences sont en couches et que la fonctionnalité de votre spider est fortement basée sur des règles, avec des interdépendances entre les champs.
Cadre de test générique
L'autre option consiste à créer un cadre générique pour répondre à toutes vos exigences. Cela fonctionne si le scraping Web est au cœur de toutes les décisions commerciales et que les pièces personnalisées ne seront pas réalisables. Ce cadre permet également d'ajouter rapidement une couche d'assurance qualité à tout projet.
La solution
Les services de scraping Web sont le meilleur pari pour gérer l'intégrité des données. Il est livré avec des couches manuelles et automatiques. Il se débarrasse également de toutes les balises HTML pour obtenir des données "propres". Un service de grattage Web d'entreprise comme PromptCloud maintient la qualité des données pour des centaines de clients à travers le monde et les zettaoctets de données qu'ils se procurent. Nous vous accompagnons également tout au long du processus et notre équipe de support client est toujours à portée de main.
Vous n'êtes toujours pas convaincu que la qualité des données est essentielle ? Voici une raison de 3,1 billions de dollars pour vous. Le coût annuel des données de mauvaise qualité, rien qu'aux États-Unis d'Amérique, s'élevait à 3,1 billions de dollars en 2016.
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