Exactitude des données

L’exactitude des données correspond au degré de similarité entre la représentation d’une réalité par un jeu de données et la réalité représentée. Il s’agit de données exemptes d’erreurs qui peuvent être utilisées comme une source fiable d’information.

Des données géospatiales précises peuvent être utilisées comme une source d’information fiable. Elles peuvent ainsi fournir de nouvelles perspectives aux entreprises en plus d’optimiser la planification, les opérations et l’expérience client, notamment dans le secteur bancaire, de l’assurance et des services publics, où elles contribuent à atténuer le risque pour les compagnies.

Dans le secteur de l’assurance, disposer des données les plus précises permet de déterminer avec plus de précision le risque associé à chaque assuré potentiel, ce qui est primordial pour tarifer correctement les polices d’assurance. Le processus de tarification commence par l’obtention d’une adresse ou d’un emplacement précis grâce à la validation de l’adresse et au géocodage. Si le prix d’une police est trop élevé, les assureurs risquent de perdre l’affaire et s’il est trop bas, ils perdent à long terme en conservant un assuré plus risqué.

Dans le secteur bancaire, il est essentiel de disposer des données les plus récentes et les plus précises sur les périls, tels que les risques d’incendie, les inondations et les ouragans, pour souscrire correctement les prêts hypothécaires, ce qui améliore directement la satisfaction des clients et réduit les pertes maximales potentielles pour les banques.

Dans le secteur des services publics, des données actuelles et précises permettent d’atténuer les risques associés à des situations potentiellement dangereuses et de se conformer aux directives réglementaires en vigueur.

Le processus de collecte des données peut être rendu plus efficace et plus précis grâce aux méthodes suivantes :

1. Utilisation de ressources de données fiables
2. Établissement d’objectifs en matière de qualité des données
3. Analyse de vos facteurs et de vos paramètres clés
4. Utilisation de rapports d’erreurs automatisés et de programmes informatisés
5. Maintien de perspectives neutres
6. Révision des données

Plusieurs facteurs sont à l’origine des données inexactes, à commencer par les simples erreurs de saisie commises par les utilisateurs. Il est également possible que le processus de saisie des données soit défectueux, qu’il s’agisse de formulaires mal conçus, de champs prêtant à confusion, d’instructions peu claires, etc.

L’erreur NULL est aussi fréquente et se produit lorsque l’information demandée n’est pas disponible. De plus, l’inexactitude des données peut survenir lorsque la personne ne connaît pas la bonne information, ne veut pas la connaître ou tire un avantage à saisir une information erronée.

L’utilisation efficace de données précises est compromise lorsque les organisations choisissent d’acquérir des ensembles de données hétérogènes auprès de divers fournisseurs. Comme elles ne sont pas toujours sous le même format, ces données sont difficiles à synchroniser dans les logiciels d’entreprise. L’intégration d’énormes quantités de données variables nécessite alors diverses stratégies et ressources pour les homogénéiser. Pour s’assurer que toutes les données sont de la même qualité, il faut également les nettoyer et les filtrer avant de les convertir et de les intégrer. Si l’on ne dispose pas des compétences nécessaires pour le faire, les impuretés contenues dans ces données héritées auront un effet cumulatif et un impact négatif sur l’organisation qui les utilise.

Les silos de données représentent également un défi quant à l’utilisation des données. Il s’agit d’une collection de données brutes accessibles par un département, mais isolées du reste de l’organisation. Il en résulte un sérieux manque de transparence, d’efficacité et de confiance au sein de cette organisation. Les silos de données se produisent lorsque les données sont collectées par un outil qui est isolé du reste de l’écosystème technologique d’une entreprise.

Korem offre un lot varié de données hyper-précises provenant d’un vaste réseau de partenaires. On peut penser aux données géospatiales, démographiques, cartographiques, parcellaires, de points d’intérêt, de localisation, de délimitation, etc. HERE Technologies dispose également d’une gamme complète de données routières, comme les données sur le trafic en temps réel, sur les limitations de vitesse et sur les camions.

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