Introduction
La qualité des données est la mesure de la précision, de l'exhaustivité, de la cohérence et de la fiabilité des données au sein d'un système, ainsi que de leur adéquation à un objectif spécifique. Des données de qualité élevée signifient qu'on peut s'y fier en toute confiance pour le reporting, l'analyse et la prise de décision stratégique.
Une mauvaise qualité des données se caractérise par des enregistrements en double, des valeurs manquantes ou des formats incohérents qui peuvent conduire à un scénario où les données ne sont pas fiables pour l'analyse, le reporting et la prise de décision.
Cet article explore les concepts fondamentaux de la qualité des données et détaille les fonctionnalités intégrées spécifiques à ActivityInfo qui vous permettent de maintenir des données de qualité élevée.
Le cadre du système d'information
La qualité des données n'est pas uniquement un problème technique ; elle se situe à l'intersection des personnes, des logiciels et du matériel. Une défaillance dans l'un de ces composants peut compromettre l'intégrité des données.
Logiciel (ActivityInfo) - Fournit la plateforme permettant aux utilisateurs de concevoir des bases de données avec des formulaires de collecte de données qui sont structurellement conçus en tenant compte de la qualité des données. Une mauvaise conception de formulaire peut entraîner une mauvaise qualité des données.
Matériel - Les appareils physiques (smartphones, tablettes ou ordinateurs) utilisés pour exécuter ActivityInfo afin de collecter des données. Les problèmes de fiabilité des appareils, tels qu'une faible autonomie de la batterie, peuvent entraîner une perte de données ou une collecte de données incomplète.
Personnes et processus - C'est un élément essentiel pour déterminer la qualité des données. Les meilleurs logiciels et matériels nécessitent toujours une intervention humaine pour obtenir des données de qualité élevée.
Procédures Opérationnelles Standard (POS) - Des directives déterminant exactement comment et quand les données doivent être collectées. Ces directives doivent être bien comprises par toutes les parties prenantes impliquées dans la collecte de données.
Flux de travail d'approbation - Des mécanismes de révision formels garantissent que les superviseurs vérifient et approuvent les données collectées avant qu'elles ne soient utilisées pour l'analyse.
Fonctionnalités d'ActivityInfo qui améliorent la qualité des données
ActivityInfo contient plusieurs fonctionnalités intégrées qui aident les utilisateurs à améliorer la précision, la cohérence, l'exhaustivité et la fiabilité de leurs données. Plutôt que de dépendre entièrement du nettoyage manuel des données à l'étape de l'analyse et du reporting, ces fonctionnalités aident à prévenir les problèmes lors de la conception de la base de données et de la saisie des données.
Règles de validation
Les règles de validation aident à garantir que les données saisies respectent des conditions spécifiques avant qu'un enregistrement puisse être enregistré. Ces règles agissent comme des contrôles automatisés qui aident à empêcher la soumission de données incorrectes ou illogiques.
Par exemple, une organisation peut créer des règles de validation pour s'assurer que :
- Une date de fin ne peut pas être antérieure à une date de début.
- Les valeurs numériques se situent dans des fourchettes réalistes.
- Les combinaisons de champs obligatoires sont correctement remplies.
Si les données ne respectent pas les critères de validation, l'enregistrement devient non valide et ne peut être soumis tant que les problèmes signalés ne sont pas corrigés.
Champs obligatoires
ActivityInfo permet de marquer des champs comme « obligatoires ». Cela empêche les utilisateurs d'enregistrer des enregistrements sans avoir rempli toutes les informations essentielles.
Les champs obligatoires aident à améliorer l'exhaustivité des données en garantissant que les informations critiques telles que les dates de reporting, les lieux ou les types d'activité sont toujours saisies.
Champs de sélection
Les champs de sélection, tels que la sélection unique et les champs de sélection multiple, améliorent la cohérence en limitant les réponses à des options prédéfinies au lieu de permettre la saisie de texte libre sans restriction.
Cela réduit les variations orthographiques et les conventions de nommage incohérentes lors de l'analyse et du reporting.
Par exemple, les utilisateurs peuvent sélectionner à partir de listes standardisées pour :
- Le genre
- La région
- Le statut de la formation
- Le type d'activité
Champs calculés et formules
Les champs calculés permettent aux utilisateurs d'automatiser les calculs et de réduire les erreurs de reporting manuel.
Les formules peuvent être utilisées dans les champs calculés pour :
- Calculer les totaux automatiquement
- Calculer l'âge en fonction de la date de naissance
- Valider les relations entre les champs
Règles de pertinence
Les règles de pertinence contrôlent l'apparition des champs lors de la saisie des données en fonction de conditions au sein du formulaire. Cela améliore la qualité des données en garantissant que les utilisateurs ne voient que les questions pertinentes pour l'enregistrement spécifique en cours de saisie. Cela aide également à réduire les réponses inutiles ou contradictoires.
Par exemple, les questions liées à la grossesse peuvent n'apparaître que lorsque le répondant remplit un critère, tel que Genre = Femme. Cela garantira que ces questions n'apparaissent pas dans le formulaire de collecte de données si le genre n'est pas féminin.
Journal d'audit
ActivityInfo contient un journal d'audit qui aide les utilisateurs à suivre les modifications apportées aux enregistrements au fil du temps.
Le journal d'audit améliore la responsabilité et l'intégrité des données en aidant le propriétaire de la base de données à voir :
- Qui a modifié un enregistrement
- Quand la modification a été effectuée
- Quelle information a été modifiée
Les enregistrements supprimés par erreur ou malveillance peuvent être récupérés via le journal d'audit. Cela garantit également que le système respecte les contrôles de conformité et d'audit.
Champs masqués
Au lieu de supprimer des champs et de perdre des données historiques, ActivityInfo permet aux propriétaires de base de données de masquer des champs du formulaire de saisie de données ou du tableau interactif.
Par exemple, un champ qui n'est plus pertinent pour l'analyse ou le reporting peut être masqué pour arrêter la collecte de nouvelles informations tout en préservant les enregistrements historiques. La suppression d'un champ supprime définitivement toutes les données précédemment saisies et peut également casser les formules, les règles de validation et les rapports associés à ce champ.
Champs de référence
Les champs de référence améliorent la qualité des données en permettant aux formulaires de se lier à des enregistrements stockés dans un autre formulaire, au lieu d'exiger des utilisateurs qu'ils saisissent manuellement les mêmes informations à plusieurs reprises.
Par exemple, les organisations peuvent maintenir des formulaires distincts contenant :
- Des écoles
- Des organisations partenaires
- Des établissements de santé
- Des régions
Cela améliore la cohérence et réduit le risque de variations orthographiques. Cela garantit également que les mises à jour apportées aux enregistrements référencés restent cohérentes dans toute la base de données.
Masques de saisie
Les masques de saisie aident à standardiser la manière dont les informations sont saisies dans les champs de texte en imposant un format prédéfini.
Ceci est particulièrement utile pour des champs tels que :
- Les numéros de téléphone
- Les numéros d'identification nationaux
- Les codes d'enregistrement
Cela améliore la cohérence et réduit le risque d'erreurs de saisie de données.
Verrous d'enregistrement
Les verrous aident à protéger l'intégrité des données en empêchant toute modification ultérieure des enregistrements après qu'un certain seuil a été atteint.
Les verrous peuvent être utilisés pour :
- Empêcher la modification après approbation.
- Geler les périodes de reporting
- Protéger les soumissions finalisées
- Maintenir la conformité pour l'audit
Analyseur de doublons
Les enregistrements en double posent des défis en matière de qualité des données et nécessitent un exercice de nettoyage des données pour les supprimer. ActivityInfo permet aux utilisateurs de lancer l'analyse des doublons en se basant sur n'importe quel champ d'un formulaire.
Au lieu de dépendre entièrement d'une révision manuelle pour nettoyer les doublons, cette fonctionnalité identifie les doublons et vous donne la possibilité de fusionner, d'ignorer ou de supprimer les enregistrements identifiés.
Flux de travail d'approbation
Les flux de travail d'approbation ajoutent une couche supplémentaire de contrôle de la qualité en permettant aux enregistrements de passer par un processus de révision avant d'être finalisés pour le reporting ou l'analyse.
ActivityInfo prend en charge ce processus grâce à l'utilisation de la propriété de champ révision seulement et des autorisations basées sur les rôles.
Les champs définis comme « révision seulement » empêchent les utilisateurs non autorisés de modifier la valeur du champ.
Prévention des enregistrements en double
Les enregistrements en double sont l'un des défis les plus courants en matière de qualité des données dans les systèmes d'information. Les enregistrements de bénéficiaires en double ou les saisies d'activités répétées peuvent conduire à des chiffres de reporting gonflés et à une analyse inexacte.
ActivityInfo aide à réduire les enregistrements en double grâce à des fonctionnalités telles que la définition d'un champ comme « unique ». Cela garantit que la valeur saisie ne peut pas exister plus d'une fois dans un formulaire particulier.
Par exemple, dans un formulaire d'enregistrement de bénéficiaire, des identifiants uniques peuvent garantir que la même personne n'est pas enregistrée plusieurs fois, même si le nom présente de légères variations orthographiques.
Capacité hors ligne
ActivityInfo prend en charge la collecte de données hors ligne, garantissant qu'un manque de connectivité Internet ne perturbe pas la collecte de données. Les utilisateurs travaillant dans des zones reculées peuvent toujours utiliser ActivityInfo pour collecter des données et les synchroniser ensuite avec le serveur lorsque la connectivité Internet est disponible. Les enregistrements collectés hors ligne restent conformes aux normes de la base de données une fois la synchronisation effectuée.
Conclusion
ActivityInfo fournit une large gamme de fonctionnalités qui aident les organisations à renforcer la qualité des données tout au long du cycle de vie des données.
En combinant une conception de base de données réfléchie avec les fonctionnalités d'ActivityInfo, les organisations peuvent réduire les efforts de nettoyage manuel des données et produire des rapports fiables pour la prise de décision, la redevabilité et le suivi des programmes.