Les données sont omniprésentes, et la quantité d’information numérique à disposition est énorme : il est estimé qu’en 2022 le volume mondial de données numériques dépassera les 1000 zettaoctets, soit un million de milliards de gigaoctets !
Face à de tels volumes, le besoin de garantir la qualité des données est devenu l’une des principales préoccupations des entreprises de toutes tailles.
Quels sont les risques des données de mauvaise qualité ? Sur quels critères peut-on qualifier les données ?
Voici quelques éléments de réponse à ces questions.
Pourquoi la qualité des données est-elle si importante ?
La réponse est simple : de mauvaises données d’entrée faussent toutes les analyses et peuvent entraîner des prises de décision mettant en péril la bonne santé de l’entreprise.
Opportunités manquées
Les outils d’informatique décisionnelle permettent d’analyser les opportunités en mettant en corrélation une grande quantité de données.
Cette analyse, si elle n’est pas basée sur des informations qualitatives, risque de ne pas indiquer correctement la rentabilité d’un projet de modernisation des outils industriels ou de manquer le potentiel d’un nouveau marché.
Une entreprise n’attachant pas d’importance à la qualité des données risque donc de se retrouver rapidement dépassée.
Baisse de productivité
Des données de mauvaise qualité ne permettent pas de remonter à l’origine du problème afin de le résoudre d’une manière rapide et précise.
Le risque est donc de gaspiller de nombreuses ressources pour identifier les points d’amélioration, et de perdre un temps précieux avant de pouvoir rectifier le tir.
Mauvaise image de l’entreprise
Un retour d’information erroné est une véritable bombe à retardement en ce qui concerne la réputation de l’entreprise auprès de ses partenaires, qu’ils soient clients ou fournisseurs.
Des données incomplètes sur les besoins réels du marché, un suivi défectueux des retours SAV, une enquête de satisfaction biaisée… En seulement quelques semaines, des données de mauvaise qualité peuvent détériorer l’image d’une entreprise sans que ses dirigeants ne s’en rendent compte avant qu’il ne soit trop tard.
Stratégie d’entreprise inappropriée
Comment prendre de bonnes décisions à partir d’une information incorrecte ?
Une mauvaise qualité des données ne permet de tirer aucune conclusion véritable, et prendre des décisions à partir d’une telle analyse revient à jouer à la loterie… Il est rare de gagner le gros lot !
Tous ces risques liés à une mauvaise observation de la qualité des données ont un point commun : ils entraînent une perte d’argent pour l’entreprise, qui pourrait facilement être évitée.
Comment se fait l’observation de la qualité des données ?
L’importance d’utiliser des données de qualité est évidente pour la majorité, mais il est revanche beaucoup plus difficile de s’entendre sur la définition d’une donnée de mauvaise qualité.
L’information peut être corrompue de deux manières :
- Au niveau de la description (ex. : Un champ « Nom » qui est en réalité un « Prénom »)
- Au niveau de la donnée elle-même (ex. : Valeur anormale, données obsolètes, doublons…)
Il est ensuite nécessaire de vérifier l’intérêt pour l’entreprise des informations à disposition en mesurant la qualité des données selon les critères suivants :
- Accessibilité : une donnée difficile d’accès est rarement exploitée
- Actualisation : les valeurs sont-elles obsolètes ou mises à jour ?
- Cohérence : la même information ne doit pas être contradictoire entre les différentes bases de données
- Exhaustivité : les informations doivent être complètes pour être exploitables
- Fiabilité : les données ne peuvent en aucun cas être erronées
- Pertinence : l’information analysée doit être utile à l’entreprise
En contrôlant d’une manière rigoureuse ces 6 points, il est possible de garantir une bonne qualité des données de l’entreprise, permettant ainsi une analyse complète.
Pour une observation optimale de la qualité de l’information, il est recommandé de prendre en compte un septième critère : la sécurité des données. En effet, des données non protégées peuvent être volées, corrompues, ou « prises en otage » par un pirate informatique, un collaborateur malintentionné, un concurrent…
La sécurisation des données permet donc de garantir que leur qualité ne sera pas altérée dans le temps.
Les outils d’observation de la qualité des données
Il existe de nombreuses techniques de gestion de la qualité des données, et tout autant de solutions informatiques.
Cependant, elles fonctionnent toutes sur le même principe de base :
- L’humain procède à un inventaire et établit les règles
- La machine accomplit les tâches définies
Les projets de gestion des données de référence — souvent appelés MDM pour Master Data Management — impliquent la participation de tous les services de l’entreprise et la définition de 3 postes essentiels :
- Le Chief Data Officer (CDO) définit les règles et coordonne l’ensemble des activités
- La Data Management Executive (DME) organise et optimise la gestion des données
- Le Data Steward (DS) détaille les besoins et suit la mise en œuvre de la gestion des données
La mise en place d’un projet MDM, de l’inventaire initial à son application finale nécessite le plus souvent l’apport d’intervenants extérieurs, capable de guider l’entreprise à chaque étape.
Les spécialistes d’Altermès peuvent vous accompagner tout au long de ce processus, vous permettant ainsi de gagner en flexibilité et efficacité en n’ayant qu’un seul interlocuteur.
Vous pouvez prendre contact avec nous pour comprendre comment notre équipe d’experts peut vous aider dans votre projet d’observation de la qualité des données.
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