Arbutus Analyzer – La qualité des données – Partie 2

La qualité des données repose sur la précision et la cohérence des informations saisies, la standardisation des formats est une étape clé pour assurer une exploitation fiable et efficace des données. Sans standardisation, les différences de format peuvent créer des incohérences qui faussent les analyses et les prises de décision.

Prenons un exemple simple mais fréquent : les noms d’états aux États-Unis. Un même état peut être référencé sous plusieurs formes (« NY », « New York », « N Y »). Les variations non normalisées biaisent les analyses. Ce problème ne se limite pas aux noms géographiques : les adresses, les codes produits, les formats de numéro de téléphone ou encore les identifiants clients sont tous susceptibles de contenir des variations perturbant leur exploitation.

Pour pallier ces problèmes, il est indispensable de mettre en place des mécanismes de standardisation automatiques. L’automatisation simplifie la standardisation des données. De nombreux logiciels d’analyse de données permettent de vérifier si les formats respectent certaines règles, mais peu d’entre eux offrent des solutions simples et efficaces pour standardiser ces informations sans intervention manuelle complexe.

Arbutus Analyzer se distingue par sa capacité à simplifier cette tâche grâce à des fonctions avancées. Par exemple, au lieu d’utiliser des expressions complexes pour restructurer un numéro d’inventaire mal formaté, la fonction « Format » d’Arbutus Analyzer permet d’harmoniser les données en un simple appel de fonction. Cet outil facilite donc la correction des erreurs et la mise en conformité des informations de manière intuitive.

Au-delà de la simple amélioration de la qualité des données, la standardisation joue un rôle clé dans la détection d’anomalies et de fraudes. Dans le cadre de la gestion des comptes fournisseurs, chaque entreprise utilise un format de numérotation de facture propre. La standardisation révèle les anomalies. En appliquant la fonction « Format » aux numéros de factures, il devient possible d’identifier rapidement les irrégularités, telles que des factures non conformes aux standards habituels d’un fournisseur. Cette approche permet de repérer plus efficacement les transactions suspectes et d’optimiser les contrôles financiers.

La standardisation garantit des analyses fiables. Des erreurs de formatage, même mineures, peuvent avoir un impact considérable sur la qualité des conclusions tirées des données. Avec des solutions comme Arbutus Analyzer, la mise en conformité devient un processus simple et efficace, permettant non seulement d’assurer l’intégrité des bases de données, mais aussi d’améliorer la détection d’anomalies. Intégrer ces outils dans un système de gestion de la qualité des données représente donc une stratégie gagnante pour toute organisation soucieuse de fiabiliser ses analyses et d’optimiser ses décisions.