Documenter un dictionnaire de données avant un import
Définir les champs, unités, valeurs absentes et règles de contrôle pour qu’un import reste compréhensible et vérifiable.
Lire la méthode pratique →GOV.UK · Data Quality Framework
Cadre pratique pour définir, mesurer, communiquer et améliorer la qualité des données selon leur usage.
Identité et rôle de la ressource vérifiés auprès de la source le . Ce contrôle ne vérifie pas toutes les conditions du service ni chaque donnée publiée.
Relier cette ressource à une tâche précise.
Données et intelligence artificielle · Royaume-Uni · international
Consulter la ressource d’origineQuand l’utiliser
Choisissez les dimensions de qualité qui affectent votre décision et documentez les défauts à la source.
Comment commencer
Identifiez les données dont une décision dépend réellement. Pour chaque défaut, précisez son effet métier, la règle attendue, la personne responsable et une mesure répétable avant de lancer un nettoyage.
Limites à garder en tête
Le cadre provient du gouvernement britannique. Les méthodes de qualité n’établissent pas l’exactitude de chaque observation.
Vérifier avant usage
Trois points à consigner avec la décision.
- 01
Usage auquel les données doivent convenir.
- 02
Règle de qualité et mesure reproductible.
- 03
Défauts non résolus et responsable.
Une méthode et des ressources complémentaires.
Source et vérification
GOV.UK · Data Quality Framework — source primaire. Lien contrôlé . La grille est une aide éditoriale ; la disponibilité du lien ne garantit ni exhaustivité ni adéquation au besoin.
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