Complétude des définitions
Contrôlez formule, unité, fréquence, seuils et responsable.
Cas d’usage · Qualité des données
Détectez les définitions incomplètes, sources absentes, données trop anciennes et incohérences avant qu’elles ne deviennent une mauvaise décision.
La qualité ne se limite pas à une valeur correcte : elle inclut une définition approuvée, une source connue, une fraîcheur acceptable et un responsable identifiable.
Scénario concret
Un indicateur critique semble favorable, mais sa source n’a pas été actualisée. Le contrôle évite qu’une valeur rassurante mais obsolète entre en revue.
L’écart apparaît avec la source concernée, la dernière synchronisation et l’impact potentiel.
Le responsable qualifie le défaut et attribue la remise en conformité avant réutilisation.
La nouvelle donnée, le contrôle effectué et la validation restent associés à l’historique de l’indicateur.
Valeur métier
Contrôlez formule, unité, fréquence, seuils et responsable.
Repérez les données anciennes avant leur utilisation en revue.
Retournez les éléments incomplets en brouillon avec une justification.
Mise en œuvre
Les écarts de qualité deviennent une file de travail explicite.
Appliquer les contrôles de complétude, source et fraîcheur.
Comprendre l’impact métier et attribuer la correction.
Revoir la définition ou la donnée avant sa réactivation.
À découvrir aussi
Chaque sujet prolonge le même fil de responsabilité, de la définition du besoin jusqu’à la preuve du résultat.
Prochaine étape
Sélectionnez quelques définitions et observez comment la plateforme rend leurs écarts actionnables.
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