Quel est l'impact de la qualité des données sur le résultat de leur analyse ? Comment peut-on détecter et corriger les anomalies de données, notamment quels sont les apports de l'intelligence artificielle dans ce domaine ?  

C'est la qualité des données qui conditionne la qualité des résultats. Dans une période où l'on collecte un nombre toujours plus grand de données, voici une panoplie de méthodes permettant de résoudre ces problèmes de non-qualité de vos données.

De plus en plus, sont relevées des situations alarmantes liées à des problèmes de qualité des données stockées dans des bases ou des systèmes d’information commerciaux, industriels, hospitaliers ou universitaires. Cette non-qualité des données, erreurs, incohérences, valeurs manquantes, non fiables ou aberrantes entraîne des coûts financiers considérables. Des solutions fondées et validées existent pour combattre cette problématique récurrente. Cet article recense ces solutions et leurs modes d’action (prévention, diagnostic, détection, correction…), ainsi que l’avancée des recherches en la matière.