La démarche Qualité des données
1- Maintenance et métrologie des équipements d’ORACLE :
L’aspect métrologique avec l’établissement de protocoles rigoureux d’installation des appareils, la systématisation des procédures d’utilisation et la maintenance rigoureuse et régulière constitue la première étape de notre démarche qualité.
Nous avons mis en place une base de données concernant l’ensemble du parc métrologique d’ORACLE avec la mise en place d’un logiciel de maintenance d’équipement de mesure (SPLIT4®). Les données techniques de chaque appareil, leur localisation précise sur ORACLE, la date de chaque étalonnage et des événements de maintenance sont pris en compte par le logiciel. Ceci nous permet une meilleure traçabilité des équipements et de leur maintenance, une maîtrise des non-conformités et une amélioration des performances des moyens de mesure.
2- Traitement des données
L’étape du traitement des données comporte le rapatriement fréquent de la donnée, la vérification de la cohérence de la série, ainsi que la vérification de la cohérence des variables et des paramètres les uns par rapport aux autres. Cette étape est d’autant plus importante qu’elle doit permettre la validation rapide des 34 000 données mensuelles d’Oracle.
1. Le rapatriement des données
Les données pluviométriques sont télétransmises directement sur une base de données interne, de manière automatisée, au pas de temps d’une heure.
Les données limnimétriques sont rapatriées après validation sur la banque HYDRO gérée par le MEEDDAT.
L’ensemble des autres données sont rapatriées à fréquence régulière sur des bases de données internes (tous les deux mois en moyenne).
2. La validation des données
Les données ainsi rapatriées sont validées par l’Ingénieur de recherche, gestionnaire de l’Observatoire. Des routines de validation semi-automatisées ont été mises en place pour permettre une validation plus rapide, mais aussi une certaine répétabilité de la validation.
L’utilisation des outils statistiques (e.g., moyenne, quartiles…) permet :
i) d’effectuer une inter-comparaison sur l’ensemble de la série de données sur toute la période d’Observation
ii) de vérifier la cohérence de la série, des variables et des paramètres les uns par rapport aux autres.