Contrôle d'intégralité ou workflow – quand est-il judicieux de faire quoi ?

Dans le monde moderne axé sur les données, une gestion efficace de la qualité des données (DQM) est essentielle pour garantir que les données sont fiables, précises et utilisables. Deux stratégies centrales de la DQM, souvent comparées l'une à l'autre, sont le contrôle d'exhaustivité et l'approche basée sur le flux de travail. Toutes deux ont leurs propres points forts et des domaines d'application spécifiques. Dans cet article de blog, nous nous penchons sur les cas où chaque méthode est pertinente.

Qu'est-ce que le contrôle d'intégralité ?

Le contrôle d'intégralité dans le DQM se concentre sur la question de savoir si tous les champs de données nécessaires sont remplis et disponibles. Il s'agit de vérifier si les enregistrements contiennent toutes les informations nécessaires pour être traités ou analysés ultérieurement. Cette méthode offre un instantané de la qualité des données et permet de détecter rapidement les lacunes ou les enregistrements incomplets.

Quand un contrôle d'intégralité est-il utile ?

Validation rapide des données
Lorsque les entreprises doivent traiter une grande quantité de données en un temps record, le contrôle d'intégralité est particulièrement utile. Il permet d'identifier immédiatement les informations manquantes et de s'assurer qu'aucun enregistrement ne passe par inadvertance à la phase suivante d'un processus.

Processus commerciaux simples
Dans les domaines où les exigences en matière de données sont claires et relativement statiques – par exemple lors de la saisie d'informations sur les clients dans un système CRM – un contrôle d'intégralité est souvent suffisant pour garantir la qualité des données.

Rapports et analyses standardisés
Pour les processus de rapport standardisés, dans lesquels certains champs sont toujours nécessaires, le contrôle d'intégralité est la clé. Exemple : Si vous gérez une base de données pour des rapports financiers, tous les champs requis, tels que le numéro de compte, la date et le montant, doivent être présents pour garantir des analyses correctes.

Migration des données
Lors du transfert de données entre différents systèmes ou bases de données, le contrôle d'intégralité permet de s'assurer que tous les champs nécessaires ont été migrés correctement. Dans ce cas, il s'agit moins de vérifier l'exactitude du contenu que de vérifier en premier lieu la structure et la présence de tous les éléments de données.

Limites du contrôle d'intégralité

Si le contrôle d'intégralité est indispensable, il a aussi ses limites. Il vérifie uniquement si les données sont présentes, mais pas si elles sont correctes ou utiles. Un champ entièrement rempli pourrait contenir des informations erronées ou inappropriées, ce qui pourrait entraîner d'autres problèmes.

Qu'est-ce qu'une approche basée sur le workflow ?

Contrairement au contrôle d'intégralité, une approche basée sur le workflow se concentre sur l'ensemble du cycle de vie des données au sein d'un processus. Ce ne sont pas seulement les données elles-mêmes qui sont contrôlées, mais aussi les étapes par lesquelles elles sont traitées. Une approche par flux de travail considère les données dans leur contexte et s'assure qu'elles prennent le bon chemin à travers toutes les étapes de traitement pertinentes.

Quand un workflow est-il utile ?

Processus commerciaux complexes
Lorsque les entreprises ont des processus commerciaux complexes dans lesquels les données passent par plusieurs phases et systèmes (par exemple la gestion de la chaîne d'approvisionnement ou la planification des ressources de l'entreprise), l'approche du workflow est indispensable. Il s'agit ici de s'assurer que les données sont traitées de manière cohérente et correcte et qu'aucune étape n'est omise.

Assurance qualité tout au long du cycle de vie
Dans les processus impliquant plusieurs services ou partenaires externes, le workflow garantit que les données sont validées et éventuellement nettoyées à chaque étape du processus. Cela permet d'éviter que les erreurs ne s'accumulent ou ne causent des problèmes à des stades ultérieurs.

Processus automatisés et apprentissage machine
Dans un environnement à forte intensité de données, comme les processus d'apprentissage machine automatisés, il est essentiel que les données passent par des workflows prédéfinis. Ici, les validations doivent porter non seulement sur l'exhaustivité, mais aussi sur l'exactitude, la cohérence et la redondance. Un workflow peut garantir que les données qui ne répondent pas à certains critères sont automatiquement éliminées ou corrigées.

Conformité réglementaire
Dans les secteurs réglementés tels que la finance ou la santé, les entreprises doivent s'assurer que les données sont non seulement traitées correctement, mais aussi conformément à certaines réglementations. Un workflow permet de surveiller toutes les étapes du traitement des données et de s'assurer qu'elles sont conformes aux exigences réglementaires.

Limites de l'approche basée sur le workflow

Une approche basée sur le workflow peut être gourmande en ressources et nécessite souvent une intégration et une maintenance importantes des systèmes. En outre, elle peut être surdimensionnée dans des scénarios simples où il suffit de vérifier que les données sont complètes. En outre, la mise en œuvre dans des systèmes déjà existants est souvent liée à des coûts et à des efforts considérables.

Quand combiner les deux approches ?

Dans la pratique, les deux approches sont souvent utilisées en combinaison, car elles se complètent idéalement. Un exemple typique est l'intégration dans un système de gestion de la relation client (CRM) : le contrôle d'intégralité veille à ce que les données client de base soient complètes avant le traitement, tandis que le workflow garantit que ces données circulent correctement et correctement à travers les différentes étapes de traitement - de la saisie à l'utilisation en passant par la validation.

Conclusion : contrôle d'intégralité vs. workflow – quand utiliser quoi ?

Le contrôle d'intégralité est particulièrement adapté aux processus simples et standardisés, dans lesquels les champs de données et les exigences sont clairement définis et où les données ne sont traitées que de manière minimale.

Les workflows sont la méthode privilégiée dans les processus complexes à plusieurs niveaux, dans lesquels les données subissent une transformation et doivent passer par plusieurs étapes de traitement.

Le choix de l'approche la plus pertinente dépend des exigences du processus d'entreprise concerné. Pour les cas d'application simples, le contrôle d'intégralité est souvent suffisant, tandis que dans les scénarios plus complexes, une approche basée sur le workflow est indispensable pour garantir une qualité et une cohérence élevées des données. Une gestion de la qualité des données bien pensée exploite les points forts des deux approches et garantit ainsi non seulement l'intégrité des données, mais aussi le succès de l'entreprise.