La longévité des données dépend de la manière dont elles sont créées. Une évaluation de la qualité des données montre que seulement une infime pourcentage d’informations reste fiable. En d’autres termes, si les données ne sont pas correctement gérées, les organisations peuvent perdre des millions de dollars en temps, en argent et en opportunités manquées. La caractérisation des données est le processus d'examen et d'analyse des données pour produire un résumé utile.
Quels sont les principes de base du profilage des données ?
Ce processus fournit des informations qui peuvent être utilisées pour identifier les problèmes, les risques et les tendances en matière d’intégrité des informations. Le profilage des données transforme les données en informations significatives auxquelles les organisations peuvent se fier. En particulier, le profileur des données effectue la validation de la légitimité. Il analyse ensuite les données pour trouver des métadonnées telles que des distributions de fréquences, des ratios clés, des candidats invités clés et des relations fonctionnelles. Enfin, ces données sont utilisées pour démontrer que ces éléments sont conformes aux règles et aux objectifs commerciaux de l'entreprise. Ainsi, le profilage des données élimine les erreurs coûteuses qui se produisent souvent dans les bases de données clients. Ces erreurs commises par le profileur comprennent les valeurs nulles, les valeurs qui doivent être ignorées, les valeurs de fréquence anormalement élevée ou faible, les valeurs qui ne correspondent pas à un modèle attendu et les valeurs aberrantes.
Quelles sont les normes en matière de profilage ?
Dans la pratique, ces deux concepts sont étroitement liés. Le profilage d'une personne conduit souvent à des décisions concernant cette personne et de nombreuses décisions entièrement automatisées sont basées sur le profilage. Le profilage et l'application d'algorithmes aux données personnelles peuvent donc conduire à une prise de décision entièrement automatisée dans des domaines aussi divers que la santé, l'éducation et la fraude. Par exemple, un système de détection des infractions routières conduisant à l'application automatique d'amendes ne nécessite pas de profilage, mais conduit tout de même à une décision purement automatisée. Par conséquent, ces traitements par un profileur définition devraient être soumis aux dispositions du règlement sur la protection des données, en tenant compte de ces spécificités, par exemple en assurant une transparence maximale et en respectant les droits des personnes concernées en matière de profilage. Cela permettra également d'identifier d'autres scénarios possibles. Vous voulez savoir comment devenir profiler ? Le profilage des données peut fournir une image précise de la situation d'une organisation et rendre le processus décisionnel plus transparent.
Quels sont les avantages du profilage ?
On estime que les entreprises perdent 30 % ou plus de leurs revenus en raison de problèmes de qualité des données. Pour de nombreuses entreprises, cela peut signifier des millions de dollars perdus, la nécessité de repenser la stratégie et parfois même une perte de réputation. Comment les problèmes de qualité des données surviennent-ils ? Dans de nombreux cas, la cause est involontaire. Les organisations peuvent être submergées par la collecte de données et la gestion des opérations, ce qui entraîne une baisse de la productivité et de la qualité des données. Cela signifie une perte de productivité, une perte d'opportunités de vente et une perte d'opportunités d'augmenter les revenus de l'entreprise. C'est là que les outils d'analyse des données entrent en jeu. En utilisant une application de profilage criminel, vous pouvez analyser, nettoyer et mettre à jour les données en permanence et accéder aux informations essentielles directement depuis votre ordinateur portable. Cela peut fournir des informations utiles, influencer les décisions de gestion, identifier les problèmes de qualité interne et servir d'indicateur. Les données archivées permettent d'éviter que de petites erreurs ne deviennent de gros problèmes pour l'entreprise.