Pourquoi l'audit de base de données

Définir une "donnée"

Si l’on se réfère à Wikipédia, une donnée est "ce qui est connu et qui sert de point de départ à un raisonnement ayant pour objet la détermination d'une solution à un problème en relation avec ces données".

Plus précisément, il s’agit d’une description native qui n’est ni dénaturée, ni déchiffrée et destinée à résoudre une problématique.

Au sein de votre infrastructure, bien que votre modèle de données peut différer, votre base de données contient des données déjà exploitables, impliquant qu’elles soient fortement organisées et formatées.
Nommées données structurées ou quantitatives, elles ne sont pas sujettes à interprétation mais sont néanmoins analysées dans leur globalité permettant la définition de caractéristiques propres sur votre base de données ou sur un segment de votre base de données.

Il existe également des données nommées données non structurées et non exploitables dans leur état, nécessitant un traitement en amont pour les analyses rendues ainsi complexes.

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Elsa Bestault
Directrice Commerciale

Quel est l’intérêt d’auditer sa base de données ?

La maintenance d'une base de données étant essentielle, l’audit permet de garantir la qualité de la base de données.

Il devient même indispensable d’être assidu sur cette opération de data management pour éviter toute perte en qualité et vieillissement de sa base de données (indicateur principal de vieillissement: taux de rebond élevé sur vos campagnes email marketing).

Les 5 C de la Donnée :

1. Current (Actuelles / à jour)
2. Correct (Correcte / Exacte)
3. Consistent (Cohérente)
4. Complete (Complète)
5. Coverage (Couverture)

Quels sont les points à auditer dans sa base de données ?

• Identification des doublons
• Evaluation de la qualité de la donnée (5Cs)
  • fiabilité de la donnée
  • exhaustivité de la donnée (pourcentage de complétion des champs)
  • détermination du type et du volume des données absentes
  • degré de dépréciation de la donnée
• Evaluation des processus d'acquisition, de traitement et d'utilisation de vos données
• Analyse des données vacantes non exploitées
• Analyse et optimisation du modèle de donnée
• Discernement des possibilités d'automatisation

Qu'il s'agisse d'un audit de maintenance ou d'un audit visant à corriger une base de données de mauvaise qualité, il s'agit d'une phase primordiale qui ne peut être ignorée et améliorera vos performances !

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