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Pour tirer toute la substantifique moelle des outils de gouvernance de données et des logiciels qui les sous-tendent, on ne pourra faire l'économie de politiques et de processus de gouvernance de données bien pensés, menés par une équipe dédiée bien structurée, qui veillera à leur déploiement effectif, et saura, au sein de l'organisation, utiliser les technologies qui contribuent à l'adoption des bonnes pratiques en matière de gouvernance de données. L'auteur
David Loshin est président de Knowledge Integrity Inc., une entreprise de consultance, de formation et de services qui travaille avec ses clients sur des projets dans les domaines du Big data, de la qualité des données, de la gouvernance de données, de la gestion de données de référence et de l'intelligence décisionnelle. Il est également l'auteur de quatre ouvrages, dont The Practitioner's Guide to Data Quality Improvement (Guide pratique pour améliorer la qualité des données) et Master Data Management (la gestion de données de référence).
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Et c'est précisément là qu'est le défi. La réussite ne dépend pas seulement des outils et capacités de qualité des données eux-mêmes, mais aussi de leur aptitude à communiquer entre eux. Vous avez donc besoin d'une solution basée sur une plateforme qui partage, exploite et transfère l'ensemble des données, des actions et des modèles. Pourquoi les outils de qualité des données doivent-ils être dans le cloud Vous serez un jour confronté à des cas d'usages multiples où une personne, voire une équipe, sera dans l'impossibilité de gérer efficacement vos données. Pour surmonter ces situations, vous avez besoin d'une plateforme unifiée, dotée d'outils de qualité des données dans le cloud. Si vous coopérez avec des utilisateurs professionnels et que vous leur donnez les moyens d'agir sur le cycle de vie des données, vous et votre équipe aurez le pouvoir de surmonter les obstacles inhérents à la qualité des données, tels que le nettoyage, le rapprochement, la mise en correspondance, ou la résolution de vos données.
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Author(s): Hardee K
Year: 2008
Abstract:
Les programmes nationaux et les projets financés par des donateurs œuvrent dans le but de réaliser les ambitieux objectifs liés à la lutte contre les maladies telles que le Syndrome d'Immunodéficience Acquis (SIDA), la tuberculose et le paludisme. La mesure du succès et l'amélioration de la gestion de ces initiatives reposent sur des systèmes solides de suivi et d'évaluation (S&E) qui produisent des données de qualité relatives à l'exécution du programme. Dans l'esprit du "Three Ones", du "Stop TB Strategy » et du « RBM Global Strategic Plan », un certain nombre d'organisations multilatérales et bilatérales ont collaboré pour élaborer ensemble un outil d'Evaluation de la Qualité des Données (EQD). L'objectif de cette initiative harmonisée est de fournir une approche commune pour l'évaluation et l'amélioration de la qualité des données dans leur ensemble. Un outil unique contribue à s'assurer que les normes sont harmonisées et permet une mise en œuvre conjointe entre les partenaires et avec les programmes nationaux.
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L'outil d'EQD met exclusivement l'accent sur (1) la vérification de la qualité des données rapportées, et (2) l'évaluation des systèmes sous-jacents de gestion et de notification des données pour des indicateurs de résultat standards au niveau du programme. L'outil d'EQD n'est pas destiné à évaluer tout le système de S&E de la réponse d'un pays au VIH/SIDA, à la tuberculose ou au paludisme.
Là aussi, elle doit se faire sur plusieurs niveaux: sur le site, et dans vos rapports de webanalyse. Il existe plusieurs outils capables d'émuler une visite sur un site, et de faire un rapport complet des informations collectées. Ces outils se basent en général sur un navigateur « fantôme ». De même, les outils analytics intègrent maintenant des systèmes d'alertes automatiques, à paramétrer: ne vous en privez pas, vous aurez le plaisir de ne perdre qu'une journée de données lorsque le tracking sera mis à mal, là où vous auriez perdu des semaines de données, s'il avait fallu attendre que quelqu'un consulte le rapport en question et se donne la peine de remonter l'alerte. Passez autant de temps sur la documentation que sur l'implémentation elle-même Enfin, les projets de collecte de données n'échappent pas à une règle majeure: passer autant de temps sur la documentation que sur l'implémentation elle-même. Combien d'intervenants reprenant un projet en cours de route se plaignent du manque de documentation, mais sont bien en peine de fournir les documents qui détaillent leur propre intervention!