Seuils de qualité des données

Un seuil de qualité des données est une limite prédéfinie qui détermine si les données répondent à un niveau de qualité acceptable. En termes simples, il répond à la question : à quel point est-il bon ?

Par exemple, si vous exécutez une règle d’exhaustivité sur une colonne :

• Nombre total d’enregistrements : 1 000
• Enregistrements avec des valeurs : 920
• Score d’exhaustivité : 92 %

Si votre seuil est de 90 %, les données répondent aux attentes.

Si votre seuil est de 95 %, les données ne répondent pas aux attentes.

Le seuil est le point de seuil qui définit si les données répondent aux attentes pour des cas d’usage spécifiques.

Pourquoi les seuils sont importants

Différents types de données nécessitent des attentes de qualité différentes. Par exemple :

• Email colonne d’adresse : peut nécessiter une exhaustivité de 99 à 100 %.
• Colonne de description : Peut-être 80 à 90 % sont acceptables.
• Transactions financières : peut nécessiter une précision de 100 %.

L’utilisation d’un seuil fixe, tel que 80 % pour tout, peut être trompeuse, en particulier pour les données critiques ou réglementées.

Types de seuils

• Seuil au niveau de la règle : défini pour chaque règle (par exemple, l’exhaustivité doit être ≥ 95 %).
• Seuil de niveau de ressource de données : attentes différentes pour différentes colonnes.
• Seuil de niveau de produit de données : exigence de score global.

Seuils de qualité des données configurables

Vous pouvez configurer des seuils de qualité des données pour définir des scores de qualité minimum acceptables aux niveaux de la règle et de la ressource de données. Définissez le seuil pour aligner l’évaluation de la qualité sur la criticité métier.

Configurer ou modifier le seuil par défaut d’une ressource de données

1. Dans Catalogue unifié Microsoft Purview, sélectionnez Gestion de l’intégrité, puis Qualité des données.

2. Sélectionnez un domaine de gouvernance, un produit de données, puis une ressource de données.

3. Dans la page Vue d’ensemble , sélectionnez Définir le seuil de score.

4. Modifiez le seuil par défaut.

5. Sélectionnez Enregistrer.

   

Configurer le seuil pour une règle de qualité des données

1. Dans Catalogue unifié, sélectionnez Gestion de l’intégrité, puis Qualité des données.
2. Sélectionnez un domaine de gouvernance, un produit de données, puis une ressource de données.
3. Dans la page Règles , sélectionnez Nouvelle règle.
4. Sélectionnez la règle prête à l’emploi ou la règle personnalisée, puis sélectionnez Suivant.
5. Sélectionnez Seuil de score et modifiez la valeur de seuil par défaut.
6. Sélectionnez Enregistrer.

Modifier un seuil de règle de qualité des données

1. Dans la page Règles d’une ressource de données, sélectionnez l’icône de modification d’une règle.
2. Dans la vue d’ensemble, sélectionnez Seuil de score.
3. Modifiez la valeur de seuil.
4. Sélectionnez Enregistrer.

Configurer des alertes

Définissez une alerte pour vous avertir lorsque le score de qualité des données d’une ressource de données ou d’une règle tombe en dessous d’un seuil défini. Lorsque vous configurez ou modifiez un seuil de règle, procédez comme suit :

• Définissez le bouton bascule Alerte sur activé.
• Dans Destinataire, ajoutez un ou plusieurs utilisateurs.
• Sélectionnez Enregistrer.

Les avantages qu’un organization obtient de la fonctionnalité de seuil de qualité des données configurable sont les suivants :

• Permet à l’entreprise d’aligner ses organization avec la gouvernance de la qualité.
• Améliore la confiance dans les scores de qualité des données générés par Qualité des données Microsoft Purview, ce qui permet aux équipes de l’entreprise de déterminer en toute confiance si les données sont adaptées à leurs cas d’usage spécifiques.
• Aide les organisations à aller au-delà des contrôles de qualité génériques et à la gestion de la qualité des données pilotée par l’entreprise.
• Prend en charge les cas d’usage réglementaires et critiques pour la décision.
• Réduit la confusion de l’utilisateur ou de l’organisation causée par l’évaluation uniforme du seuil.

La définition de seuils au niveau de la règle crée une norme claire pour ce à quoi ressemble le « bon ». Les alertes vous garantissent d’agir au moment où les données dérivent en dessous de cette norme. Cela présente plusieurs avantages pratiques :

• Détection précoce des problèmes : interceptez des éléments tels que des données manquantes, incohérentes ou incorrectes avant qu’ils n’affectent les rapports, les pipelines ou les modèles.
• Réduction du risque métier : empêche les données incorrectes d’être à l’origine de décisions incorrectes, d’erreurs financières ou de problèmes de conformité.
• Correction plus rapide : les alertes permettent aux équipes de répondre immédiatement au lieu de découvrir les problèmes quelques jours ou semaines plus tard.
• Responsabilité et gouvernance : des seuils clairs définissent la propriété et les attentes en matière de qualité des données.
• Efficacité opérationnelle : élimine la surveillance manuelle et réduit le recours aux vérifications ad hoc.
• Confiance dans les données : l’application cohérente des normes de qualité augmente la confiance dans les sorties de l’analytique et de l’IA.

En bref, les seuils définissent la qualité acceptable, et les alertes rendent cette norme actionnable.

Étapes suivantes

• Analyse de la qualité des données