Chaque mine et chaque projet d’exploration minérale ont leur propre histoire, avec des couches de données et des sources de métadonnées diverses. Chaque projet présente des défis et des opportunités pouvant être exploités pour ajouter de l’efficacité et de la clarté aux registres historiques, tels les documents papier ou les tableaux Excel.
Pour interpréter correctement les données analytiques, il est nécessaire de comprendre les enjeux associées à la manipulation des échantillons, à leur préparation et aux procédures de laboratoire. Toutes les données analytiques sont sujettes à des erreurs ou des biais (par ex., erreurs aléatoires ou erreurs systématiques). Les erreurs et les biais peuvent être facilement corrigés si une routine d’assurance de la qualité (AQ) et de contrôle de la qualité (CQ) rigoureuse est établie dès le début de chaque campagne d’échantillonnage. Des données de mauvaise qualité en entrée, des résultats de mauvaise qualité en sortie !