Ces six critères sont la pertinence, l'exactitude, l'actualité, l'accessibilité, l'intelligibilité et la cohérence.
La qualité d'une donnée se mesure à travers ses caractéristiques intrinsèques, qu'elles soient internes ou externes à l'entreprise. Nous pouvons citer l'exactitude, l'exhaustivité, la cohérence, la validité, l'actualité, l'intégrité, la clarté ou même la sécurité de la donnée.
Ces critères se basent sur quatre principaux éléments : la pertinence de l'information, la fiabilité des sources, la réputation de l'auteur et la qualité du contenu.
LES PROCÉDURES D'ÉVALUATION DE LA QUALITÉ
Deux grands types de procédures sont utilisables pour l'évaluation de la qualité l'audit et l'auto-évaluation. Ces deux méthodes peuvent être utilisées séparément, mais parfois l'audit peut succéder à une phase d'auto-évaluation.
De manière théorique, une donnée est dite de qualité lorsqu'elle est conforme aux usages prévus dans les modes opératoires, les processus, les prises de décision, et la planification. Autrement dit, une donnée de qualité est une donnée utile, qui répond aux usages que l'on attend d'elle.
Cet objectif regroupe les tâches d'évaluation de la qualité et de la pertinence des sources d'information en fonction de six critères spécifiques : validité, fiabilité, actualité, crédibilité, point de vue et objectivité.
Concrètement, pour décliner une question d'évaluation en critères et indicateurs, il s'agit de lister tous les éléments qui permettent d'apprécier l'objet d'évaluation. On les classe ensuite en critères (ce qui permet de juger) et en indicateurs (ce qui permet de mesurer le critère).
La sécurité, le professionnalisme, le service et la durabilité sont les quatre valeurs piliers de l'industrie de l'éclairage. Des valeurs déterminantes, non seulement pour la qualité d'une prestation ou d'un produit, mais aussi pour l'image de l'ensemble de la branche.
Pour pouvoir être exploitées par l'environnement de Business Intelligence de l'entreprise, ces données doivent être préparées: structuration, déduplication et plus généralement « nettoyage ».
Pour résumer : La logique de responsabilisation. La coresponsabilité des sous-traitants. Le privacy by design.
Un critère est un élément de référence qui permet de juger, d'estimer, de définir quelque chose. Il montre le sens de ce qui est intéressant à évaluer pour répondre à la question d'évaluation.
Pour qu'une information soit de qualité, elle doit être : o fiable, c'est-à-dire que la source est connue ou est clairement identifiable. o pertinente, c'est-à-dire qu'elle doit répondre à un besoin. o d'actualité, c'est-à-dire que les renseignements sont récents et mis à jour régulièrement.
des critères d'évaluation : qualités recherchées en lien avec la tâche demandée, • des indicateurs : manifestation observable et mesurable des qualités attendues, • une échelle de niveaux de performance, • des descripteurs de performance : description qualitative ou quantitative des niveaux de performance pour chacun ...
4 critères : l'importance de l'info, son originalité, son intérêt par rapport au public visé par sa publication, et son attraction auprès de ce public (cette information fait-elle vendre ?) 1.
Les 3 principaux critères permettant d'évaluer la pertinence des informations trouvées sur Internet sont la provenance du document, la fiabilité du contenu et le but poursuivi par l'auteur.
La fiabilité de l'information désigne le degré de confiance que l'on peut accorder. La fiabilité de l'information dépend d'un faisceau d'éléments interdépendants, notamment l'identification claire de la source, l'exactitude des données, des faits, la "fraîcheur' de l'information.
L'audit interne est indispensable pour vous assurer de la fiabilité de vos données critiques, du classement des documents, etc. Il permet d'éviter les oublis et de corriger les erreurs dès qu'elles se produisent.
Les 6 dimensions de la qualité des données. La pertinence, l'exactitude, l'actualité l'intelligibilité, la cohérence, l'accessibilité.
Des procédures de contrôle des données : Assurez-vous d'avoir accès à un simple contrôle qualité et à un taggage fiable. Des protocoles réguliers comme des tests automatiques vous permettent de vérifier la présence de tous les tags et de garantir des données totalement fiables.