Comprendre le DQA Score : Calcul, Dimensions et Interprétation
Guide pédagogique complet pour décrypter la note globale sur 100, les pondérations et le diagnostic qualité.
Le DQA Score est une synthèse mathématique stricte pondérant 5 dimensions. Ne vous fiez jamais uniquement au score global : inspectez toujours les anomalies détaillées pour identifier les priorités de nettoyage.
Les 5 dimensions et leurs pondérations officielles
DataQuality calcule un score global sur 100 à partir de 5 dimensions universelles de la qualité des données humanitaires :
| Dimension | Poids dans le Score | Ce qu'elle mesure | Comportement du calcul |
|---|---|---|---|
| Complétude | 25 % | Proportion de réponses renseignées | Pèse à 70% sur les variables critiques et 30% sur les variables ordinaires. |
| Validité | 25 % | Conformité des types, formats et bornes | Pénalité proportionnelle à la sévérité des erreurs (critical = 2.0, high = 1.0, medium = 0.5, low = 0.25). |
| Cohérence | 20 % | Absence de contradictions logiques | Pénalité plafonnée à 2.0 par observation pour ne pas détruire le score d'une seule ligne multi-erreurs. |
| Unicité | 15 % | Absence de doublons de lignes et clés | Multiplicateur de 1.5 sur le ratio de doublons identifiés. |
| Intégrité | 15 % | Variables de désagrégation | Ratio cellulaire des réponses valides sur les colonnes de désagrégation configurées (100% si non configurées). |
Exemple concret : Décryptage d'un DQA Score de 78/100
Prenons le cas réel d'un jeu de données d'enquête affichant un score de 78/100 (Grade B) :
- Complétude : 92/100 (la quasi-totalité des questions obligatoires a été renseignée sur les fiches).
- Validité : 65/100 (plusieurs âges saisis comme '145' ou '250', et des textes parasites dans des colonnes de montants).
- Cohérence : 80/100 (trois cas d'hommes déclarés enceintes et des dates de fin antérieures aux dates de début).
- Unicité : 98/100 (seulement deux doublons stricts identifiés).
- Intégrité : 85/100 (quelques variables de genre laissées vides sans justification).
Ce que signifie le score... et ce qu'il ne signifie pas
Bien interpréter le score évite les erreurs de diagnostic :
- Ce qu'il signifie : Il mesure la rigueur technique, la complétude et la cohérence logique interne du jeu de données.
- Ce qu'il NE signifie PAS : Un score de 95% ne signifie pas que les réponses de l'enquêté sont vraies dans la réalité (si l'enquêté ment de façon parfaitement cohérente, le système ne peut pas le deviner). Le score mesure la qualité des données saisies, pas la sincérité psychologique.
- Attention au piège de la moyenne : Un jeu de données peut avoir un score global de 82/100 mais comporter 5 anomalies critiques (ex: 5 identifiants corrompus). C'est pourquoi DataQuality affiche le nombre d'anomalies critiques à côté du score.
Les statuts opérationnels et l'échelle des Grades
DataQuality classe les jeux de données selon deux indicateurs managériaux :
- READY : Score >= 80.0 ET zéro anomalie critique ouverte. Données directement prêtes pour les rapports bailleurs.
- ACTION_REQUIRED : Score >= 80.0 MAIS au moins une anomalie critique ouverte subsiste. Des corrections ciblées sont indispensables.
- NON_COMPLIANT : Score < 80.0. Qualité fragile ou insuffisante, audit et nettoyage approfondis exigés.
Plafond UX de sécurité : si au moins une anomalie reste ouverte (OPEN), le score affiché est automatiquement plafonné à 99.9/100 pour signaler visuellement qu'un contrôle parfait à 100.0% n'est pas atteint.
L'échelle des Grades de DataQuality
Les seuils officiels de notation par lettre sont les suivants :
| Grade | Intervalle de Score | Niveau de Maturité | Recommandation MEAL |
|---|---|---|---|
| A | >= 90.0 % | Excellente qualité | Données certifiables, directement exploitables pour publications et bailleurs. |
| B | 75.0 à 89.9 % | Bonne qualité | Données exploitables avec vérification et clôture des anomalies résiduelles. |
| C | 60.0 à 74.9 % | Qualité acceptable | Nettoyage requis avant toute analyse officielle ou partage. |
| D | 40.0 à 59.9 % | Qualité fragile | Risques élevés de biais statistiques. Révision méthodologique nécessaire. |
| F | < 40.0 % | Qualité critique | Données non certifiables sans audit terrain et révision complète. |
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