Phénomène où les caractéristiques des données changent progressivement au fil du temps, ce qui peut avoir un impact négatif sur les performances des modèles d'apprentissage automatique et des systèmes d'analyse de données.
Il peut se produire pour diverses raisons, telles que des changements dans les comportements des utilisateurs, des modifications dans les processus métier, des erreurs de collecte de données, des problèmes de qualité des données, ou même des changements dans les sources de données externes.
La dérive des données peut entraîner une dégradation des performances des modèles et des analyses, car ils sont formés sur des données qui ne reflètent plus la réalité actuelle. Cela peut entraîner des prédictions inexactes, des conclusions erronées et une baisse de la qualité des résultats.
Pour atténuer les effets de la dérive des données, il est essentiel de mettre en place des processus de surveillance et de maintenance des modèles, ainsi que des mécanismes pour détecter et corriger les changements dans les données en temps réel. Cela peut inclure l'utilisation de techniques telles que le monitoring des données en continu, la mise à jour périodique des modèles, le recalibrage des paramètres, et la réévaluation régulière de la qualité des données. En outre, il est important de maintenir une documentation adéquate des données et des processus pour faciliter la compréhension des changements et leur impact sur les analyses et les modèles.
