Dashboard de pilotage de la qualité des données
Cette page présente les résultats générés par les contrôles de qualité exécutés sur le dataset bancaire simulé. Elle illustre comment ces résultats peuvent être agrégés en indicateurs de pilotage pour suivre l’état des données critiques.
Score global
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Nombre total d’anomalies
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Taux moyen de réussite
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Règle la plus exposée
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Anomalies par règle
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Lecture métier
Cette vue montre comment des contrôles de qualité peuvent être transformés en indicateurs lisibles pour piloter des données critiques dans un contexte bancaire.
Dans une logique de gouvernance, ces résultats permettent d’identifier les anomalies, de prioriser les remédiations et de clarifier les responsabilités entre métiers, data et IT.
Table des résultats
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Aperçu des données contrôlées (15 premières lignes)
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Comprendre le dataset et les signaux de risque
Le dataset utilisé dans ce projet simule des données bancaires critiques pouvant être mobilisées dans des processus de reporting, de contrôle ou de pilotage du risque. Il contient volontairement plusieurs types d’anomalies afin d’illustrer comment des contrôles de qualité permettent de détecter des données potentiellement problématiques.
| Colonne | Description | Pourquoi c’est important |
|---|---|---|
| transaction_id | Identifiant unique de la transaction | Permet d’éviter les doublons et de garantir l’unicité des enregistrements |
| customer_id | Identifiant du client | Indispensable pour rattacher une transaction à un client et assurer la traçabilité |
| exposure_amount | Montant d’exposition associé à la transaction | Utilisé pour apprécier le niveau de risque financier ou d’exposition |
| transaction_amount | Montant de la transaction | Une valeur négative ou incohérente peut révéler une anomalie de qualité ou de saisie |
| booking_date | Date d’enregistrement de la transaction | Permet de suivre la temporalité des opérations |
| reporting_date | Date utilisée pour le reporting | Une date future ou incohérente peut compromettre la fiabilité du reporting |
| risk_segment | Catégorie de risque ou segment métier | Permet de classifier les transactions et d’analyser les expositions par segment |
| source_system | Système d’origine des données | Important pour la traçabilité et l’analyse de la qualité par source |
| country_code | Code pays associé à la transaction | Une valeur invalide peut signaler un problème de conformité ou de qualité référentielle |
| status | Statut de la transaction | Permet de distinguer les opérations actives, en attente ou clôturées |
Comment repérer des données à risque ?
Identifiant manquant : si customer_id est vide, la transaction n’est plus correctement rattachée à un client.
Doublon : si transaction_id apparaît plusieurs fois, on risque une double comptabilisation ou un reporting erroné.
Montant invalide : un transaction_amount négatif ou incohérent peut traduire une erreur de saisie ou de transformation.
Date future : une reporting_date dans le futur peut signaler un problème de fraîcheur ou de calendrier de reporting.
Code pays invalide : une valeur non reconnue dans country_codepeut signaler une anomalie référentielle.
Pourquoi ces anomalies sont importantes ?
Dans un contexte bancaire, des données de mauvaise qualité peuvent avoir un impact direct sur la fiabilité du reporting, l’analyse des expositions, la compréhension des risques et la qualité des décisions prises à partir des données.
L’objectif du projet est précisément de montrer comment des contrôles de qualité simples permettent d’identifier ces signaux faibles, de les transformer en indicateurs de pilotage, puis de les rendre visibles aux acteurs responsables de la gouvernance des données.