Last updated on 3 mai 2025

Comment pouvez-vous saisir avec précision des données provenant de sources multiples?

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La saisie de données est une compétence vitale pour de nombreuses professions et tâches, mais elle peut également être difficile et sujette aux erreurs lorsque vous devez traiter avec plusieurs sources de données. Que vous transcriviez des notes manuscrites, numérisiez des documents, copiez et colliez à partir de sites Web ou saisissiez des données provenant d’enquêtes, vous devez vous assurer que vos données sont exactes, cohérentes et complètes. Dans cet article, vous apprendrez quelques conseils et meilleures pratiques sur la façon de saisir avec précision des données provenant de plusieurs sources.

Des experts chevronnés contribuent à cet article

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Olga Kokhan

CEO at Tinkogroup | Data Entry, Data Annotation, Lead Generation Services

1 Choisissez les bons outils

La première étape pour une saisie précise des données consiste à choisir les bons outils pour votre tâche. Selon le type et le format des sources de données, vous aurez peut-être besoin de différents logiciels, matériels ou méthodes pour entrer les données. Par exemple, si vous saisissez des données à partir de documents numérisés, vous aurez peut-être besoin d’une reconnaissance optique de caractères (OCR) logiciel pour convertir les images en texte. Si vous entrez des données à partir de sites Web, vous aurez peut-être besoin d’un grattoir Web ou d’une extension de navigateur pour extraire les données. Si vous saisissez des données provenant d’enquêtes, vous aurez peut-être besoin d’une feuille de calcul ou d’une base de données pour stocker les données. Choisissez les outils compatibles, fiables et faciles à utiliser pour votre projet de saisie de données.

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Olga Kokhan

CEO at Tinkogroup | Data Entry, Data Annotation, Lead Generation Services
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Not all data is created equal — so why use the same method for everything? 🤷♀️ For example: 🔸 If you're entering structured data from Excel files, Google Sheets or Airtable with some validation rules can help reduce mistakes ✅ 🔸 If you're working with scanned documents or handwritten notes, using OCR tools like Adobe Scan or AI-based apps like ChatGPT Vision can seriously speed things up and improve accuracy 🤖 🔸 For repetitive entries, we love using auto-fill extensions, macros, or even Zapier to connect platforms and automate steps ⚙️ So, choose tools that match your data type and workflow. The right setup = fewer errors, faster work, and happier clients! 💪📊

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Rodrigo de Matos Alves

Gerente de projetos | Desenvolvedor Python | Project Leader | Tech Project Manager | E-Commerce | Scrum Master | PSM1
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Atualmente com o uso de IA, ficou mais facil fazer pré-processamentos, mas tome cuidado com os resultados, principalmentes quando sua base é muito grande, aumentando a possibilidade de erros passarem desapercebidos.

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2 Respectez les normes de données

La deuxième étape pour une saisie précise des données consiste à suivre les normes de données de votre projet. Les normes de données sont les règles et les lignes directrices qui définissent comment les données doivent être formatées, structurées et validées. Par exemple, les normes de données peuvent spécifier le format de date, le séparateur décimal, le symbole monétaire, l’orthographe ou la casse des données. Le respect des normes de données garantira que vos données sont cohérentes, claires et compatibles avec d’autres systèmes ou applications. Vous trouverez les normes de données dans les instructions de saisie des données, le dictionnaire de données ou la politique de qualité des données de votre projet.

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Olga Kokhan

CEO at Tinkogroup | Data Entry, Data Annotation, Lead Generation Services
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In our company, this is something we’ve learned to treat like gospel — because when everyone’s on the same page, the whole process runs smoother ✅. Data standards mean using the same format, structure, and naming conventions across all entries. For example: 🟢 Always writing dates as YYYY-MM-DD 📅 🟢 Using consistent capitalization for names (e.g., John Smith, not john smith or JOHN SMITH) 🔠 🟢 Making sure dropdown options or categories are standardized to avoid duplicates like “NY,” “New York,” and “N.Y.” 🗽 Why does this matter? Because without standards, you end up cleaning messy data later… and nobody enjoys that 😅. Following the standards upfront = fewer mistakes, better analytics, and happier teams 💼💙.

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Rodrigo de Matos Alves

Gerente de projetos | Desenvolvedor Python | Project Leader | Tech Project Manager | E-Commerce | Scrum Master | PSM1
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Documente os padrões que serão usados e o formato de dado sempre fornecendo exemplos de dados esperados, isso irá auxiliar na contrução de modelos mais coesos obtendo um ganho absurdo de tempo.

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David Lattner
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I once had a project committed to and the European partner read the date 4/8/xx as any European would, August 4th. But the American customer meant April 8th, a massive difference. We were unable to meet deliverables and we had to humbly explain the mistake and try and recover. After that? All dates have a written month. 15Apr2025, or 15, April 25 for example.

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3 Vérifier la qualité des données

La troisième étape pour une saisie précise des données consiste à vérifier la qualité des données avant, pendant et après la saisie des données. La qualité des données fait référence à l’exactitude, à l’exhaustivité, à l’actualité et à la pertinence des données. La vérification de la qualité des données vous aidera à identifier et à corriger les erreurs, les lacunes ou les incohérences dans les données. Vous pouvez vérifier la qualité des données à l’aide de diverses méthodes, telles que la relecture, la vérification orthographique, la vérification croisée, les règles de validation, les rapports d’erreurs ou les commentaires. Vous pouvez également utiliser des outils tels qu’un logiciel de qualité des données, un logiciel de nettoyage des données ou un logiciel d’audit des données pour automatiser ou simplifier le processus de vérification de la qualité des données.

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Olga Kokhan

CEO at Tinkogroup | Data Entry, Data Annotation, Lead Generation Services
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In my experience running a data processing company, the most important step to accurate data entry is to check data quality before, during, and after the process. It’s not just a “one and done” task — it’s a mindset! ✅ 🔍 Before entering data, make sure your source is clean and reliable. If the data is messy from the start, you're setting yourself up for trouble 😬 ⌨️ During entry, we use tools like real-time validation, drop-down menus, and formatting rules to catch mistakes right away 🛠️ 📊 After the data is entered, double-check everything — run filters, summaries, or even quick spot checks to catch typos or duplicates 🧹 Catching errors early saves a ton of time later and keeps clients happy. Quality over speed — always! 💪

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Rodrigo de Matos Alves

Gerente de projetos | Desenvolvedor Python | Project Leader | Tech Project Manager | E-Commerce | Scrum Master | PSM1
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Limpeza dos dados é crucial para uma construção de uma base de dados coesa. Afinal é no inicio de identificamos elementos que podem afetar o resultado final que, para compreender o seu comportamento, levaria um esforço e tempo maiores do que é normalmente dedicado a normalização e limpeza.

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4 Organiser les sources de données

La quatrième étape pour une saisie précise des données consiste à organiser les sources de données de manière logique et efficace. L’organisation des sources de données vous aidera à accéder facilement aux sources de données, à les gérer et à les suivre et à éviter toute confusion ou duplication. Vous pouvez organiser les sources de données à l’aide de différentes méthodes, telles que l’étiquetage, le tri, le regroupement, le classement ou l’indexation. Vous pouvez également utiliser des outils tels que des dossiers, des sous-dossiers, des balises, des signets ou des métadonnées pour organiser numériquement les sources de données.

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Rodrigo de Matos Alves

Gerente de projetos | Desenvolvedor Python | Project Leader | Tech Project Manager | E-Commerce | Scrum Master | PSM1
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Definir a interrelação dos dados para organizar as diferentes fontes auxilia na montagem da arvore de compreensão e entender os motivos que tais dados se cruzaram e geraram tal interpretação.

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5 Évitez les distractions et les interruptions

La cinquième étape pour une saisie précise des données consiste à éviter les distractions et les interruptions lors de la saisie des données. Les distractions et les interruptions peuvent affecter votre concentration, votre attention et votre mémoire, et entraîner des erreurs ou des erreurs dans les données. Vous pouvez éviter les distractions et les interruptions en créant un environnement de travail confortable et calme, en fixant des objectifs et des délais clairs et réalistes, en prenant des pauses et des pauses régulières, ou en utilisant des outils tels que des écouteurs, des minuteries ou des notifications pour bloquer ou gérer les distractions et les interruptions.

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6 Examiner et réviser les données

La sixième et dernière étape pour une saisie précise des données consiste à examiner et à réviser les données après les avoir saisies. L’examen et la révision des données vous aideront à vous assurer qu’elles sont exactes, complètes et conformes aux sources de données et aux normes de données. Vous pouvez examiner et réviser les données à l’aide de diverses méthodes, telles que la double vérification, l’examen par les pairs, l’échantillonnage ou les tests. Vous pouvez également utiliser des outils tels qu’un logiciel d’analyse de données, un logiciel de visualisation de données ou un logiciel de comparaison de données pour examiner et réviser les données.

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Rodrigo de Matos Alves

Gerente de projetos | Desenvolvedor Python | Project Leader | Tech Project Manager | E-Commerce | Scrum Master | PSM1
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Como um bom QA, você pode fazer testes por amostragem de elementos que você espera um resultado para validar parte do comportamento do processamento automatizado.

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Francisco Plaza

Recuperación y reciclaje 5.0Pren 20 anys a construir una reputació i 5 minuts a arruïnar-la. Si penses sobre això, faràs les coses de manera diferent RECICLA®CASH$$$
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Big data ..................,..........,...........................................,.....................................12345678

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7 Voici ce qu’il faut prendre en compte

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1 Choisissez les bons outils

2 Respectez les normes de données

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