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Données validées : Le registre certifié des observations

Comprendre la chaîne d'assurance qualité et pourquoi les analyses s'exécutent exclusivement sur les données certifiées.

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À retenir

Une analyse statistique finale ne doit JAMAIS être produite sur des données brutes. Seules les observations ayant franchi l'ensemble des contrôles intègrent l'espace certifié.

La chaîne de valeur des données dans DataQuality

DataQuality applique un principe d'étanchéité absolue entre 5 états successifs de l'information :

[ Données Importées ] ──> [ Données Contrôlées ] ──> [ Données Corrigées ] │ ▼ [ Données Analysables ] <─────────────────────────── [ Données Validées ]

Détail des 5 états de la donnée

Chaque état correspond à un niveau d'assurance qualité supérieur :

1. Données importées : Le fichier brut tel qu'il a été téléversé depuis les smartphones des enquêteurs, contenant potentielles fautes de frappe et doublons.
2. Données contrôlées : Les données après passage dans le moteur de règles, avec marquage précis de chaque anomalie et attribution du score préliminaire.
3. Données corrigées : Les données dont les cellules erronées ont été rectifiées avec justification traçable par l'équipe MEAL.
4. Données validées : Le sous-ensemble d'observations certifiées où aucune anomalie bloquante ne subsiste (statut = 'validated').
5. Données analysables : Le corpus officiel utilisé pour les tableaux croisés, les statistiques inférentielles, les rapports bailleurs et les exports finaux.

Pourquoi les analytics reposent sur les données validées ?

Dans de nombreuses organisations, les analystes calculent des moyennes sur des bases de données brutes contenant encore des âges de 145 ans ou des doublons de soumission, ce qui produit des indicateurs faux présentés aux bailleurs. Dans DataQuality, les modules d'Analytics (/donnees-validees/analytics) et d'Exploration (/donnees-validees/explorer) sont connectés exclusivement au registre des données validées.