Taux de cohérence des données

Dernière mise à jour : 1 mai 2025
9 minutes

Le taux de cohérence des données est un indicateur clé de la qualité des données. Il mesure le degré auquel les données sont uniformes, exactes et sans contradiction à travers différents systèmes, ensembles de données ou au sein d’un même ensemble de données, en respectant des règles et contraintes prédéfinies. Un taux de cohérence élevé est essentiel pour garantir la fiabilité des informations utilisées dans les processus décisionnels, les analyses et les opérations d’une organisation. Il reflète la capacité d’un système d’information à maintenir l’intégrité et l’uniformité des données au fil du temps et à travers diverses applications.

Description détaillée

Définition formelle

Le taux de cohérence des données représente la proportion d’éléments de données, d’enregistrements ou d’ensembles de données qui respectent un ensemble défini de règles de cohérence par rapport au nombre total d’éléments, d’enregistrements ou d’ensembles de données évalués. Ces règles peuvent concerner des formats, des valeurs, des relations entre différentes données ou la synchronisation entre systèmes.

Objectif / but

L’objectif principal du calcul du taux de cohérence des données est d’évaluer la fiabilité et la qualité des données disponibles. Il permet d’identifier les problèmes d’inconsistance qui pourraient découler d’erreurs de saisie, de problèmes d’intégration de systèmes, de réplications incorrectes ou de l’absence de règles de gestion des données claires. Cet indicateur aide les organisations à mesurer l’efficacité de leurs initiatives de gestion de la qualité des données et à prioriser les efforts de nettoyage et d’amélioration.

Unité de mesure

Le taux de cohérence des données est généralement exprimé en pourcentage (%).

Calcul

Formule de calcul

Le calcul du Taux de cohérence des données dépend des règles de cohérence spécifiques définies et de la portée de l’évaluation (par champ, par enregistrement, entre systèmes, etc.). Cependant, une formule générique peut être représentée comme suit :

Taux de cohérence des données = (Nombre d’éléments (ou enregistrements) cohérents / Nombre total d’éléments (ou enregistrements) évalués​) × 100

Variables / composantes

  • Éléments ou enregistrements évalués : Il peut s’agir de champs spécifiques dans une base de données, d’enregistrements complets, ou même d’ensembles de données comparés entre eux.
  • Règles de cohérence : Ce sont les critères prédéfinis qui définissent ce qu’est une donnée cohérente dans un contexte donné (ex: un code postal doit correspondre à une ville, la date de fin ne peut être antérieure à la date de début, la même information doit être identique dans deux systèmes différents, etc.).
  • Nombre d’éléments (ou enregistrements) cohérents : Le décompte des éléments ou enregistrements qui passent avec succès les vérifications basées sur les règles de cohérence.
  • Nombre total d’éléments (ou enregistrements) évalués : Le nombre total d’éléments ou d’enregistrements soumis aux vérifications de cohérence.

Fréquence de calcul

Le taux de cohérence des données peut être calculé de manière régulière (quotidienne, hebdomadaire, mensuelle) en fonction de la criticité des données et des processus qui en dépendent. Une surveillance continue est souvent mise en place pour les données les plus importantes.

Interprétation

Comment interpréter les valeurs

Un taux de cohérence des données élevé (proche de 100%) indique que les données sont fiables et uniformes selon les règles établies. Cela renforce la confiance dans les analyses et les décisions basées sur ces données.

Un taux de cohérence des données faible indique la présence significative d’inconsistances, suggérant des problèmes dans la collecte, le stockage, le traitement ou l’intégration des données. Cela peut entraîner des erreurs opérationnelles, des analyses incorrectes et une perte de confiance dans les données.

Tendances

L’analyse de l’évolution du taux de cohérence des données dans le temps permet d’évaluer l’efficacité des actions d’amélioration de la qualité des données. Une tendance à la hausse est positive, tandis qu’une tendance à la baisse signale une dégradation de la qualité des données qui nécessite une intervention rapide.

Seuils et cibles

Il n’existe pas de seuil universellement applicable. Les seuils et les cibles pour le taux de cohérence des données doivent être définis en fonction des exigences spécifiques de l’entreprise, de la criticité des données et du coût acceptable des inconsistances. Pour certaines données critiques (ex: données financières, réglementaires), un taux très proche de 100% peut être requis.

Contexte et pertinence

Dans quel contexte utiliser cet indicateur

Le taux de cohérence des données est pertinent dans tous les contextes où la fiabilité des données est cruciale. Il est particulièrement important dans les projets de migration de données, d’intégration de systèmes, de Business Intelligence, d’analyse de données, de conformité réglementaire et dans toute initiative visant à améliorer la gouvernance des données.

Limitations / inconvénients

Le taux de cohérence des données mesure la conformité à des règles définies. Il ne garantit pas l’exactitude absolue des données si les règles de cohérence ne sont pas correctement définies ou si elles ne couvrent pas tous les cas d’inconsistance possibles. De plus, un taux élevé pour un ensemble de règles limitées ne signifie pas nécessairement que les données sont globalement cohérentes dans tous les aspects.

Relations avec d’autres indicateurs

Le taux de cohérence des données est une dimension clé de la qualité des données et est étroitement lié à d’autres dimensions telles que :

  • L’exactitude : Des données inexactes sont souvent également incohérentes.
  • La complétude : Des données incomplètes peuvent rendre difficile la vérification de la cohérence.
  • L’unicité : La présence de doublons est une forme d’inconsistance.
  • La validité : La cohérence peut impliquer la conformité à des règles de validité.

Il est souvent utilisé en conjonction avec ces autres indicateurs pour obtenir une vue d’ensemble de la qualité des données.

Exemples

Une entreprise possède une base de données clients et un système de facturation. Une règle de cohérence est définie : l’adresse email d’un client doit être identique dans les deux systèmes pour un client donné identifié par son ID.

  • On évalue 1000 clients présents dans les deux systèmes.
  • Après vérification, 950 clients ont une adresse email identique dans les deux systèmes.
  • 50 clients ont une adresse email différente entre les deux systèmes.
  • Le nombre d’enregistrements cohérents est de 950.
  • Le nombre total d’enregistrements évalués est de 1000.

Taux de cohérence des données (adresse email) = (950 / 1000​) × 100 = 95%

Le taux de cohérence des données pour l’adresse email entre ces deux systèmes est de 95%. Cela indique que 5% des clients présentent une inconsistance sur ce champ spécifique entre les deux systèmes.

Bonnes pratiques et points d’attention

Conseils pour une utilisation efficace

  • Définir clairement les règles de cohérence en fonction des besoins métier et des processus utilisant les données.
  • Segmenter le calcul du taux par type de données, système source ou règle de cohérence pour identifier les zones problématiques spécifiques.
  • Automatiser les vérifications de cohérence et le calcul du taux autant que possible.
  • Suivre l’évolution du taux dans le temps pour mesurer l’impact des actions correctives.
  • Impliquer les propriétaires de données et les utilisateurs métier dans la définition des règles et l’interprétation des résultats.

Pièges à éviter

  • Définir des règles de cohérence ambiguës ou non pertinentes.
  • Calculer un taux global sans identifier les sources spécifiques d’inconsistance.
  • Ne pas agir sur les inconsistances détectées.
  • Considérer un taux « suffisamment bon » sans lien avec les risques et impacts des inconsistances restantes.
  • Ignorer la cohérence entre systèmes distincts.

Assurance qualité des données

La mise en place de processus de gouvernance des données, de procédures de validation des données à la source, et d’outils de qualité des données sont essentiels pour améliorer et maintenir un taux de cohérence élevé.

Variantes et indicateurs similaires

Le concept de taux de cohérence des données est assez spécifique. Il n’y a pas de variantes fondamentales du terme, mais la manière de mesurer la cohérence peut varier en fonction du type de règle appliquée :

  • Cohérence intra-enregistrement : Vérifie les relations logiques entre les champs d’un même enregistrement (ex: l’âge calculé à partir de la date de naissance correspond à un champ « âge » s’il existe).
  • Cohérence inter-enregistrements : Vérifie les relations entre différents enregistrements (ex: s’assurer qu’il n’y a qu’un seul client actif avec le même numéro de sécurité sociale).
  • Cohérence inter-systèmes : Vérifie l’uniformité des données représentant la même entité dans différents systèmes.
  • Cohérence temporelle : Vérifie que l’évolution d’une donnée dans le temps est logique et ne présente pas de ruptures inattendues.

Ces différents types de vérifications contribuent tous à la mesure globale de la cohérence.