Qualité des données : définition, enjeux, outils

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Qu’est-ce que la qualité des données ?

La qualité des données se définit par une adéquation optimale entre les caractéristiques intrinsèques de la donnée et les usages qui en sont fait en vue d’atteindre les objectifs de l’entreprise. Les processus de mise en qualité permettent de maintenir un niveau d’exigence prédéterminé contextuellement, en considérant entre autres les dimensions de complétude, d’actualité, de pertinence, de normalisation ou d’accessibilité. Les dispositifs d’analyse décisionnelle, de production et de commercialisation s’appuient sur l’exploitation de données qualitatives qui doivent être fidèles à la réalité pour assurer la pérennité de l’entreprise.

Enjeux et bénéfices de la data quality

Le volume d’informations géré par les organisations étant exponentiel, les enjeux de la data quality sont aujourd’hui particulièrement importants dans la mesure où ils concernent aussi bien la prise de décision stratégique que le pilotage opérationnel. Avec un impact positif direct sur les performances commerciales, la qualité des données influence la rentabilité de manière considérable puisqu’elle génère du chiffre d’affaires additionnel tout en réduisant les coûts. En tant qu’avantage concurrentiel majeur, une bonne qualité des données permet à l’entreprise de mieux se positionner sur le marché en renforçant sa compétitivité.

14 critères d’audit pour évaluer la qualité de vos données

Contrôler la qualité des données (ou data quality) implique tout autant d’analyser le caractère opportun des informations collectées que de vérifier l’organisation, ou encore l’exploitabilité de ces dernières. Etape décisive, l’étude des indicateurs suivants permettra de déterminer l’aptitude des données à satisfaire aux exigences de l’utilisateur :

1 – Utilité (pertinence)
2 – Exactitude (réalisme)
3 – Exhaustivité (précision)
4 – Intégrité (sans altération)
5 – Homogénéité (standardisation)
6 – Unicité (centralisation)
7 – Récence (fraîcheur)
8 – Conformité (normes et législation)
9 – Applicabilité (cohérence technique)
10 – Intelligibilité (clarté)
11 – Accessibilité (disponibilité)
12 – Traçabilité (historique)
13 – Comparabilité (appariabilité)
14 – Sécurité (protection)

Quels sont les risques liés à l’utilisation de données erronées ?

Si le maintien de la qualité d’une base implique des moyens et des coûts assez évidents à appréhender, la non-qualité des données est généralement moins simple à estimer pour les organisations. Pourtant pernicieuse, elle peut se traduire par un pilotage dégradé des activités, des frais de correction répétés, des fraudes, la proposition d’offres moins adaptées aux clients, et finalement l’insatisfaction de ces derniers.

Les risques d’une data quality défaillante s’expriment en général par une série de conséquences liées à un événement prévisible ou non, et par le taux de probabilité qui lui est attribuable. Dès lors que la mauvaise qualité des données produit des effets désavantageux, une démarche de mise en qualité permettra d’identifier, d’analyser et d’évaluer les risques afin d’établir un plan de remédiation.

Guide de mise en qualité : 6 bonnes pratiques du data quality management

Comment organiser le management des données en cherchant à améliorer constamment la qualité et la cohérence pour une efficacité accrue ?

1 – Consulter les objectifs DQM, surveiller les résultats produits par les méthodes en place
2 – Analyser et évaluer la qualité des données par rapport aux besoins réels de l’entreprise
3 – Identifier l’impact de la non-qualité actuelle sur les différentes activités business. Redéfinir les objectifs DQM
4 – Etablir les règles de qualité. Tester, dédoublonner, standardiser, actualiser, enrichir
5 – Réintégrer, contrôler et valider les informations au sein de l’espace de stockage
6 – Automatiser les processus de data quality management pour pérenniser la qualité des données

Simplifiez vos processus de qualité des données grâce aux APIs !

Les responsables data se voyant confier la mission d’assurer la qualité des données de leur entreprise ont assez rapidement le réflexe de se mettre à la recherche du meilleur outil data quality. A partir de quels critères choisir une solution DQM, et quels sont les avantages des API ? Est-il préférable d’intervenir sur des données déjà stockées, ou doit-on plutôt contrôler et valider les flux en temps réel, au moment de l’acquisition ?

Point central du sujet, le traitement en temps réel par API assure une disponibilité permanente de données fiables, contrairement au traitement par lot planifié en mode correctif. Dans le premier cas, les informations entrantes sont assainies directement depuis les outils de saisie (formulaires web, CRM, logiciel de comptabilité …), avant d’être enregistrées dans les emplacements prévus. Cette approche reste donc préférable lorsque le contexte autorise son application. Une autre méthode permet également d’exploiter une gestion programmée en parallèle d’une gestion en temps réel, pour faire converger les avantages et gagner en flexibilité.

Seconde priorité majeure, la simplicité d’utilisation représente une exigence récurrente des entreprises. Un outil data quality adaptable aux différents utilisateurs (avec ou sans compétences techniques) ne nécessitera pas forcément le recours à un spécialiste data chevronné en interne. Un avantage qui permet de travailler la qualité plus sereinement sur le long terme. Nos solutions de qualité des données peuvent répondre à ces différentes situations.

Valorisez vos données de référence en tant que levier de croissance

Les données stratégiques décisives qui influencent tous les aspects de votre activité sont utilisées par les différents logiciels composant votre système d’information. Il s’agit de données clients, fournisseurs, d’informations comptables, analytiques, de géolocalisation … Leur dissémination à travers une architecture en silos soulève couramment des questions de fiabilité. Par exemple, les éléments ne communiquent pas entre eux et existent sous plusieurs versions non confrontables, induisant une qualité des données moindre, peu propice à la prise de décision.

Pourtant, les entreprises qui maîtrisent correctement leurs données enregistrent des performances financières nettement supérieures aux autres, réalisant plus de 70% de gain de revenus par salarié et plus de 22% en termes de rentabilité (Capgemini Research Institute). A fortiori, la gestion de la qualité des données mérite d’être considérée comme un levier de croissance à part entière.

En réponse à des besoins de plus en plus présents et pour soutenir une vue d’ensemble des entités de référence, les APIs proposées sur notre data store permettent de systématiser et de fluidifier aisément la mise en qualité des données dans les environnements informatiques d’entreprises. Conçues pour une accessibilité maximale et intégrables sans l’intervention d’un développeur spécialisé, ces outils entièrement paramétrables apportent une solution de choix à la plupart de vos problématiques métier.

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