La qualité des données garantit que les données organisationnelles sont exactes, complètes, cohérentes, pertinentes et fiables afin de soutenir des opérations sûres et efficaces, notamment dans l’aviation.
La qualité des données est la mesure de la capacité des données à remplir leur objectif au sein d’une organisation. Dans l’aviation et d’autres secteurs réglementés, une qualité élevée des données est la base d’opérations sûres, efficaces et conformes, en veillant à ce que toutes les informations — des horaires de vol aux journaux de maintenance — reflètent fidèlement la réalité.
L’évaluation de la qualité des données se base sur plusieurs dimensions essentielles :
Dans l’aviation, la qualité des données est encadrée par des réglementations strictes. Par exemple, l’Annexe 15 de l’OACI et le Doc 10066 prescrivent des standards pour la qualité de l’information aéronautique, en se concentrant sur des indicateurs tels que les taux d’erreur, les scores d’exhaustivité et les seuils d’exactitude. Le niveau d’excellence requis peut varier : les données pour le contrôle du trafic aérien en temps réel exigent des standards plus élevés que celles utilisées pour des analyses historiques.
Les organismes réglementaires tels que l’OACI, l’EASA et la FAA spécifient des niveaux de qualité minimaux pour les données opérationnelles, en tenant compte des impacts potentiels sur la sécurité et l’activité d’une mauvaise qualité des données.
L’Assurance Qualité des Données (AQD) désigne l’ensemble des processus proactifs et systématiques conçus pour garantir et améliorer la qualité des données tout au long de leur cycle de vie. Dans l’aviation, l’AQD est fondamentale pour l’intégrité et la fiabilité des informations critiques — plans de vol, plannings de maintenance, listes d’équipage, etc.
L’AQD n’est pas une tâche ponctuelle mais une discipline continue, intégrée à toutes les étapes : saisie, stockage, traitement, transformation, analyse et archivage des données. Le respect de l’AQD est souvent une exigence réglementaire, notamment pour les données critiques à la sécurité soutenant la navigation, la surveillance et les communications aéronautiques.
Comprendre et mesurer la qualité des données requiert une approche multidimensionnelle. Les dimensions les plus reconnues sont :
Dans l’aviation, l’Annexe 15 et le Doc 10066 de l’OACI définissent des exigences détaillées en matière de précision, de résolution et d’intégrité des données, reflétant les exigences critiques du secteur en matière de sécurité.
Un processus structuré d’assurance qualité des données est essentiel pour maintenir l’excellence :
Définir les exigences et indicateurs de qualité des données
Aligner les standards sur les besoins réglementaires et métier ; fixer des seuils pour les taux d’erreur, l’exhaustivité et la ponctualité.
Profilage des données
Analyser les jeux de données pour identifier les anomalies : valeurs manquantes, valeurs aberrantes, incohérences, doublons.
Standardisation des données
Appliquer des formats, conventions de nommage et règles métier uniformes sur toutes les sources de données.
Validation des données
Appliquer des règles pour vérifier la conformité aux standards : contrôles de plage, correspondance de motifs, intégrité référentielle.
Nettoyage des données
Détecter et corriger ou supprimer les enregistrements erronés, en double ou obsolètes.
Intégration et consolidation des données
Fusionner les données de différentes sources, résoudre les conflits et assurer la cohérence.
Surveillance et reporting continus
Utiliser des tableaux de bord et des alertes pour suivre les indicateurs de qualité et garantir la transparence.
Retours, formation, amélioration des processus
Recueillir les retours des utilisateurs, former et adapter les processus aux évolutions des besoins.
Ces étapes sont essentielles pour la conformité réglementaire et la construction de la confiance des parties prenantes dans les actifs de données.
La gouvernance des données est le cadre de rôles, politiques, procédures et normes qui assurent la gestion efficace des actifs de données d’une organisation. Dans l’aviation, une bonne gouvernance est cruciale pour aligner les efforts de qualité des données avec les obligations réglementaires (OACI, EASA, FAA), les objectifs métiers et la gestion des risques.
Un cadre de gouvernance solide :
L’intégration de la gouvernance et de l’AQD est essentielle pour la gestion des risques sur les données, les audits et la valorisation maximale des actifs de l’organisation.
La validation des données consiste à appliquer des règles, contraintes et contrôles pour garantir que les données sont exactes, complètes et conformes au format avant leur acceptation dans les systèmes opérationnels.
Dans l’aviation, la validation protège contre les erreurs susceptibles de perturber les opérations de vol ou la conformité réglementaire. Les outils de validation automatisée permettent des contrôles à grande échelle et en temps réel, soutenant des initiatives comme le SWIM (System Wide Information Management).
Le profilage des données examine systématiquement les sources de données pour révéler des statistiques, des schémas et des anomalies. Dans l’aviation, le profilage est essentiel pour :
Le profilage est un préalable aux audits réglementaires et soutient l’amélioration continue de la qualité des données.
La standardisation des données impose des formats, conventions et règles uniformes à l’ensemble des jeux de données — essentiel pour intégrer des données de sources multiples dans l’aviation.
La standardisation réduit l’ambiguïté, améliore l’interopérabilité et constitue souvent une obligation réglementaire.
Le nettoyage des données (ou « scrubbing ») consiste à identifier et corriger ou supprimer les données inexactes, incomplètes, obsolètes ou en double. Dans l’aviation, le nettoyage est essentiel pour :
Les outils automatiques de nettoyage facilitent ces processus, mais des interventions manuelles peuvent être nécessaires pour les cas complexes.
L’intégration et la consolidation des données combinent les données provenant de plusieurs sources dans un système ou jeu de données unifié. C’est fondamental dans l’aviation pour :
L’intégration requiert un mapping précis, la résolution des conflits et la préservation de la qualité et de l’intégrité des données.
La surveillance de la qualité des données utilise un suivi continu, des tableaux de bord et des alertes automatisées pour garantir que les données respectent les standards requis. Dans l’aviation, la surveillance est cruciale pour :
Les indicateurs de qualité des données sont des mesures quantitatives permettant d’évaluer et de suivre l’excellence des données.
Les réglementations aéronautiques peuvent exiger des indicateurs supplémentaires, tels que la précision des données de position ou l’intégrité des données de navigation.
Le contrôle qualité des données est le processus réactif de détection et de correction des erreurs après leur apparition. Il inclut :
Le CQD complète l’AQD, constituant un filet de sécurité pour les problèmes non évités en amont.
Des cadres structurés guident les organisations dans la mise en œuvre, la mesure et l’amélioration de la qualité des données :
Ces cadres aident les organisations aéronautiques à se conformer à la réglementation, à mesurer les progrès et à appliquer les meilleures pratiques.
La qualité des données est fondamentale pour des opérations aéronautiques sûres, efficaces et conformes. Grâce à une assurance robuste, une gouvernance efficace et une surveillance continue, les organisations peuvent faire confiance à leurs actifs de données pour soutenir les décisions critiques métier et réglementaires.
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La qualité des données décrit le degré auquel les données sont exactes, complètes, cohérentes, ponctuelles, valides, uniques et fiables pour l’utilisation prévue. Dans l’aviation, une qualité élevée des données est cruciale pour la sécurité, l’efficacité et la conformité réglementaire.
Dans l’aviation, la qualité des données a un impact direct sur la sécurité opérationnelle, la conformité réglementaire et l’efficacité. Une mauvaise qualité des données peut entraîner des erreurs de navigation, des violations réglementaires et des perturbations opérationnelles.
Les principales dimensions de la qualité des données incluent l’exactitude, l’exhaustivité, la cohérence, la ponctualité, la validité, l’unicité, l’intégrité, la pertinence, la fiabilité et l’utilisabilité. Les organisations évaluent la qualité des données selon ces critères.
L’assurance qualité des données (AQD) est réalisée grâce à la gouvernance, la validation, la standardisation, le nettoyage, l’intégration, la surveillance et l’amélioration continue, afin de garantir que les données restent adaptées à leur usage.
L’assurance qualité des données est proactive et préventive, intégrant la qualité dans les processus, tandis que le contrôle qualité des données est réactif, détectant et corrigeant les problèmes après leur apparition.
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